Research Approaches

 Unicode

၅။ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှုများ (Research Approaches)

သုတေသနချဉ်းကပ်မှု Research Approach ဆိုသည်မှာ ကျယ်ဝန်းသော ယူဆချက်များမှ စတင်၍ data ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် သရုပ်ဖော်ပြသခြင်းတို့အထိ ပါဝင်သော လုပ်ငန်းစဉ်အဆင့်ဆင့်ဖြစ်ပြီး သုတေသနပြဿနာပေါ်တွင် အခြေခံသည်။  သုတေသနချဉ်းကပ်မှု နှစ်မျိုးရှိသည်။  ၎င်းတို့မှာ - Data ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်း (Data Collection) ဆိုင်ရာ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှု နှင့် Data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (Data analysis) ဆိုင်ရာ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှု တို့ဖြစ်ကြသည်။

၁။ Data ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှု

Data ကောက်ယူစုဆောင်းခြင်း (Data Collection) ဆိုင်ရာ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှုမှာ အခြေခံအားဖြင့် သုတေသနချဉ်းကပ်မှု နှစ်မျိုးရှိသည်။  ၎င်းတို့မှာ Quantitative Approach နှင့် Quantitative Approach တို့ဖြစ်ကြသည်။ 
Quantitative Approach ကို inferential၊ experimental နှင့် simulation approaches ဟူ၍ ထပ်မံခွဲခြားနိုင်သည်။ 
-    Inferential Approach သည် population တစ်ခု၏ ဆက်သွယ်ချက်များ၊ ဝိသေသ လက္ခဏာရပ်များကို ဆင်ခြင်သုံးသပ်ယူဆရန်ဖြစ်သည်။  ဤအရာသည် အစဉ်သဖြင့် Survey Research ဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် population ၏ ဝိသေသလက္ခဏာရပ်များကို သတ်မှတ်ရန် ထို population ၏ နမူနာတစ်ခုကို (မေးခွန်းမေး၍ သို့မဟုတ် စောင့်ကြည့်လေ့လာလျက်) လေ့လာရသည်။ 
-    Experimental Approach တွင် သုတေသနပြုလုပ်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်အနေအထားကို လွန်ကဲစွာထိန်းချုပ်ရပြီး တချို့သော ပြောင်းလဲကိန်းများသည် အခြားပြောင်းလဲကိန်းများပေါ်တွင် သက်ရောက်မှုများကို လေ့လာစောင့်ကြည့်ရန်ပြုလုပ်ရသည်။ 
-    Simulation Approach တွင် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် နှင့် data များကို ပေးနိုင်သည့် ဉာဏ်ဆင်တုပထားသော ပတ်ဝန်းကျင် (an artificial environment) တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းပါဝင်သည်။  ကနဦးအခြေအနေများ၊ ဘောင်များ၊ ပြောင်းလဲကိန်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု၏ အပြုအမူကို ကိုယ်စားပြုရန် ဆင်တူတုပခြင်း (simulation) တစ်ခုကို ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။  Simulation Approach သည် အနာဂတ် အခြေအနေကို နားလည်သိရှိရန် ပုံစံတူ (models) များပြုလုပ်ရာတွင် အသုံးဝင်သည်။
Qualitative Approach သည် သဘောထား၊ အယူအဆ၊ အပြုအမူ တို့အပေါ်တွင် ချင့်ချိန်ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် သက်ဆိုင်နေသည်။  ဤကဲ့သို့သော အခြေအနေရှိ သုတေသနသည် သုတေသီ၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် ထင်မြင်ချက်တို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ ဤသုတေသနမျိုးအတွက် ယေဘုယျအားဖြင့် focus group interviews, projective techniques နှင့် in-depth interviews နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကြသည်။

၂။ Data analysis ဆိုင်ရာ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှု

Data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (Data analysis) ဆိုင်ရာ သုတေသန ချဉ်းကပ်မှုနှစ်မျိုးရှိသည်။  ထိုနှစ်မျိုးမှာ  ခြုံငုံဆင်ခြင်ချဉ်းကပ်နည်း (inductive approach) နှင့် ထုတ်ယူဆင်ခြင်ချဉ်းကပ်နည်း (deductive approach) တို့ဖြစ်ကြသည်။  Qualitative data သည် inductive approach of analysis လုပ်ရန်လိုအပ်ပြီး Quantitative data သည် deductive approach of analysis လုပ်ရန်လိုအပ်သည်။  Qualitative နှင့် Quantitative နှစ်မျိုးစလုံး ရောထားသော data များတွင် inductive approach နှင့် deductive approach နှစ်မျိုးစလုံးကို အသုံးပြုရသည်။  သို့သော် လုပ်ဆောင်ချက်များသည် နည်းလမ်းများ၊ နည်းပညာများ နှင့်  data analysis များကြားတွင် ကိုက်ညီမှုရှိရန်နှင့် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုရှိရန်မှာ အရေးကြီးသည်။

ပုံ (၁) သုတေသနချဉ်းကပ်မှုများ

 Zawgyi

 ၅။ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳမ်ား (Research Approaches)

သုေတသနခ်ဥ္းကပ္မွဳ Research Approach ဆိုသည္မွာ က်ယ္ဝန္းေသာ ယူဆခ်က္မ်ားမွ စတင္၍ data ေကာက္ယူစုေဆာင္းျခင္း၊ ခြဲျခမ္းစိတ္ျဖာျခင္းႏွင့္ သရုပ္ေဖာ္ျပသျခင္းတို႕အထိ ပါဝင္ေသာ လုပ္ငန္းစဥ္အဆင့္ဆင့္ျဖစ္ျပီး သုေတသနျပႆနာေပၚတြင္ အေျခခံသည္။  သုေတသနခ်ဥ္းကပ္မွဳ ႏွစ္မ်ိဳးရွိသည္။  ၄င္းတို႕မွာ - Data ေကာက္ယူစုေဆာင္းျခင္း (Data Collection) ဆိုင္ရာ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳ ႏွင့္ Data ခြဲျခမ္းစိတ္ျဖာမွဳ (Data analysis) ဆိုင္ရာ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳ တို႕ျဖစ္ၾကသည္။

၁။ Data ေကာက္ယူစုေဆာင္းျခင္းဆိုင္ရာ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳ

Data ေကာက္ယူစုေဆာင္းျခင္း (Data Collection) ဆိုင္ရာ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳမွာ အေျခခံအားျဖင့္ သုေတသနခ်ဥ္းကပ္မွဳ ႏွစ္မ်ိဳးရွိသည္။  ၄င္းတို႕မွာ Quantitative Approach ႏွင့္ Quantitative Approach တို႕ျဖစ္ၾကသည္။
Quantitative Approach ကို inferential၊ experimental ႏွင့္ simulation approaches ဟူ၍ ထပ္မံခြဲျခားႏိုင္သည္။
-    Inferential Approach သည္ population တစ္ခု၏ ဆက္သြယ္ခ်က္မ်ား၊ ဝိေသသ လကၡဏာရပ္မ်ားကို ဆင္ျခင္သံုးသပ္ယူဆရန္ျဖစ္သည္။  ဤအရာသည္ အစဥ္သျဖင့္ Survey Research ျဖစ္ျပီး ၄င္းတြင္ population ၏ ဝိေသသလကၡဏာရပ္မ်ားကို သတ္မွတ္ရန္ ထို population ၏ နမူနာတစ္ခုကို (ေမးခြန္းေမး၍ သို႕မဟုတ္ ေစာင့္ၾကည့္ေလ့လာလ်က္) ေလ့လာရသည္။
-    Experimental Approach တြင္ သုေတသနျပဳလုပ္သည့္ ပတ္ဝန္းက်င္အေနအထားကို လြန္ကဲစြာထိန္းခ်ဳပ္ရျပီး တခ်ိဳ႕ေသာ ေျပာင္းလဲကိန္းမ်ားသည္ အျခားေျပာင္းလဲကိန္းမ်ားေပၚတြင္ သက္ေရာက္မွဳမ်ားကို ေလ့လာေစာင့္ၾကည့္ရန္ျပဳလုပ္ရသည္။
-    Simulation Approach တြင္ သက္ဆိုင္ရာ အခ်က္အလက္ ႏွင့္ data မ်ားကို ေပးႏိုင္သည့္ ဥာဏ္ဆင္တုပထားေသာ ပတ္ဝန္းက်င္ (an artificial environment) တစ္ခုကို တည္ေဆာက္ျခင္းပါဝင္သည္။  ကနဦးအေျခအေနမ်ား၊ ေဘာင္မ်ား၊ ေျပာင္းလဲကိန္းမ်ားျဖင့္ လုပ္ေဆာင္ခ်က္တစ္ခု၏ အျပဳအမူကို ကိုယ္စားျပဳရန္ ဆင္တူတုပျခင္း (simulation) တစ္ခုကို ျပဳလုပ္ျခင္းျဖစ္သည္။  Simulation Approach သည္ အနာဂတ္ အေျခအေနကို နားလည္သိရွိရန္ ပံုစံတူ (models) မ်ားျပဳလုပ္ရာတြင္ အသံုးဝင္သည္။
Qualitative Approach သည္ သေဘာထား၊ အယူအဆ၊ အျပဳအမူ တို႕အေပၚတြင္ ခ်င့္ခ်ိန္ဆံုးျဖတ္ခ်က္မ်ားႏွင့္ သက္ဆိုင္ေနသည္။  ဤကဲ့သို႕ေသာ အေျခအေနရွိ သုေတသနသည္ သုေတသီ၏ ထိုးထြင္းသိျမင္မွဳႏွင့္ ထင္ျမင္ခ်က္တို႕၏ လုပ္ေဆာင္ခ်က္တစ္ရပ္ျဖစ္သည္။ ဤသုေတသနမ်ိဳးအတြက္ ေယဘုယ်အားျဖင့္ focus group interviews, projective techniques ႏွင့္ in-depth interviews နည္းလမ္းမ်ားကို အသံုးျပဳၾကသည္။

၂။ Data analysis ဆိုင္ရာ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳ

Data ခြဲျခမ္းစိတ္ျဖာမွဳ (Data analysis) ဆိုင္ရာ သုေတသန ခ်ဥ္းကပ္မွဳႏွစ္မ်ိဳးရွိသည္။  ထိုႏွစ္မ်ိဳးမွာ  ျခံဳငံုဆင္ျခင္ခ်ဥ္းကပ္နည္း (inductive approach) ႏွင့္ ထုတ္ယူဆင္ျခင္ခ်ဥ္းကပ္နည္း (deductive approach) တို႕ျဖစ္ၾကသည္။  Qualitative data သည္ inductive approach of analysis လုပ္ရန္လိုအပ္ျပီး Quantitative data သည္ deductive approach of analysis လုပ္ရန္လိုအပ္သည္။  Qualitative ႏွင့္ Quantitative ႏွစ္မ်ိဳးစလံုး ေရာထားေသာ data မ်ားတြင္ inductive approach ႏွင့္ deductive approach ႏွစ္မ်ိဳးစလံုးကို အသံုးျပဳရသည္။  သို႕ေသာ္ လုပ္ေဆာင္ခ်က္မ်ားသည္ နည္းလမ္းမ်ား၊ နည္းပညာမ်ား ႏွင့္  data analysis မ်ားၾကားတြင္ ကိုက္ညီမွဳရွိရန္ႏွင့္ က်ိဳးေၾကာင္းဆီေလ်ာ္မွဳရွိရန္မွာ အေရးၾကီးသည္။

ပံု (၁) သုေတသနခ်ဥ္းကပ္မွဳမ်ား