Study Design (သုတေသနပုံစံ) တွေအကြောင်း မိတ်ဆက်

Study Design (သုတေသနပုံစံ) တွေအကြောင်း မိတ်ဆက်

Study Design ဆိုတာဟာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ သုတေသနမေးခွန်းတွေကို ဘယ်လိုဖြေမလဲဆိုတဲ့ အလုံးစုံသော နည်းဗျူဟာ (overall strategy) ကို ရည်ညွှန်းတာပါ။

ဒီ Design ဟာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ သုတေသနလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးရဲ့ အခြေခံအုတ်မြစ် (foundation) ဖြစ်ပြီး အချက်အလက်တွေ စုဆောင်းဖို့၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ သုတေသနရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်တွေကို ဘယ်လိုအကောင်အထည်ဖော်မလဲဆိုတာကို ချမှတ်ပေးပါတယ်။

အဓိကအားဖြင့် Study Design တွေကို အမျိုးအစားကြီး သုံးခု ခွဲခြားနိုင်ပါတယ်—
Quantitative (ပမာဏပိုင်းဆိုင်ရာ)၊
Qualitative (အရည်အသွေးပိုင်းဆိုင်ရာ) နဲ့
Mixed Methods (ရောနှောသောနည်းလမ်း) တွေပါ။

၁။ Quantitative Research Designs (ပမာဏပိုင်းဆိုင်ရာ သုတေသနပုံစံများ)

ဒီပုံစံတွေကတော့ တိုင်းတာနိုင်တဲ့ အချက်အလက် (measurable data)တွေကို အဓိကထားပြီး၊ သုတေသနရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်က တစ်ခုခုကို ခန့်မှန်းဖို့ (predict)၊ ရှင်းပြဖို့ (explain) ဒါမှမဟုတ် ဖော်ပြဖို့ (describe)ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီ Design တွေဟာ များသောအားဖြင့် စမ်းသပ်မှုမစခင်ကတည်းက အစီအစဉ်အတိုင်း သတ်မှတ်ပြီးသား (fixed) ဖြစ်ပါတယ်။

(က) Experimental Designs (စမ်းသပ်မှုပုံစံများ)

သုတေသနပြုသူက ပါဝင်သူတွေရဲ့ အခြေအနေကို (intervention)ပြောင်းလဲဖို့ (manipulation) ကြိုးစားပြီး၊ ရလဒ်တွေကို တိုင်းတာပါတယ်။

Randomized Controlled Trial (RCT) (ကျပန်းထိန်းချုပ်စမ်းသပ်မှု):

    *   ဒါကို “ရွှေစံနှုန်း” (gold standard)လို့ သတ်မှတ်ကြပါတယ်။

    *   ပါဝင်သူတွေထဲက စမ်းသပ်ကုသမှုအုပ်စု (treatment group) နဲ့ ထိန်းချုပ်အုပ်စု (control group) တွေကို ကျပန်းခွဲဝေချထားခြင်း (random allocation or assignment) ပြုလုပ်တာက အရေးကြီးဆုံးပါပဲ။

    *   ဒီလို ကျပန်းခွဲဝေခြင်းကြောင့် ရလဒ်အပေါ် သက်ရောက်နိုင်တဲ့ ဘက်လိုက်မှု (selection bias) နဲ့ ရှုပ်ထွေးစေတဲ့အချက်တွေ (confounding factors) ကို လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။

    *   RCT တွေမှာ Parallel-group (အုပ်စုတစ်ခုစီကို တစ်မျိုးတည်းသောကုသမှု ပေးတာ)၊ Crossover(ပါဝင်သူတစ်ဦးတည်းကို အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ကုသမှု အလှည့်ကျပေးတာ)၊ Cluster (ကျောင်း၊ ရွာ စတဲ့ အုပ်စုလိုက် ကျပန်းရွေးချယ်တာ) နဲ့ Factorial (ကုသမှုအမျိုးမျိုးကို ပေါင်းစပ်စမ်းသပ်တာ) စတဲ့ ပုံစံခွဲတွေ ရှိပါတယ်။

(ခ) Quasi-Experimental Designs (အသွင်တူ စမ်းသပ်မှုပုံစံများ)

*   ဒီပုံစံတွေက True Experiment နဲ့ ဆင်တူပေမဲ့၊ လက်တွေ့မကျလို့ (practical reasons) ဒါမှမဟုတ် ကျင့်ဝတ်အရ (ethical reasons) ပါဝင်သူတွေကို ကျပန်းခွဲဝေချထားခြင်း လုပ်လို့မရတဲ့အခါ သုံးပါတယ်။

*   ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျောင်းသားတွေကို အတန်း (classrooms) တွေအလိုက် စမ်းသပ်ရင် အတန်းထဲကလူတွေကို ကျပန်းခွဲထုတ်လို့ မရနိုင်တော့ပါဘူး။

*   ဒီဇိုင်းအမျိုးအစားတွေထဲမှာ Non-equivalent group design (အုပ်စုတွေက အစကတည်းက မတူညီတာ)၊ Pretest–Posttest design (ကုသမှုမစခင်နဲ့ ပြီးနောက် တိုင်းတာတာ) နဲ့ Interrupted time series design (အချိန်ကြာမြင့်စွာ တိုင်းတာမှုတွေကို ကုသမှုတစ်ခုနဲ့ ဖြတ်တောက်ပြီး လေ့လာတာ) တို့ ပါဝင်ပါတယ်။

(ဂ) Non-Experimental or Observational Studies (လေ့လာစောင့်ကြည့်မှု သို့မဟုတ် ဆက်နွှယ်မှု ပုံစံများ)

*   ဒီပုံစံတွေမှာ သုတေသီက အခြေအနေကို ပြောင်းလဲတာ (manipulation) မလုပ်ပါဘူး။ ရလဒ်တွေကြားက ဆက်နွှယ်မှု (correlation)ကိုသာ ဖော်ထုတ်ပါတယ်။

*  Correlation (ဆက်နွှယ်မှု) ရှိတိုင်း Causation (အကြောင်းအကျိုးဆက်နွှယ်မှု) ရှိတာ မဟုတ်ဘူးဆိုတာကို သတိထားရပါမယ်။

*  Cross-sectional Studies: အချက်အလက်တွေကို အချိန်တစ်ခုတည်းမှာ (single point in time) စုဆောင်းပြီး၊ အခြေအနေရဲ့ လက်ရှိဖြစ်ပျက်မှု (status quo) ဥပမာ- ရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှုန်း (prevalence) ကို ဖော်ပြပေးပါတယ်။

*  Case-Control Studies: အဖြစ်နည်းတဲ့ ရောဂါတွေကို လေ့လာဖို့ ဒါမှမဟုတ် သီအိုရီအကြမ်းတွေကို စူးစမ်းဖို့ အသုံးဝင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဘက်လိုက်မှု (bias) ကို ထိန်းချုပ်ဖို့ ခက်ခဲပါတယ်။

*   Case Series: စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ဝိသေသလက္ခဏာတစ်ခုကို လူနာတစ်ဦး ဒါမှမဟုတ် လူနာအုပ်စုငယ်တစ်ခုမှာ အသေးစိတ်ဖော်ပြတာပါ။ ဒါက သုတေသနယူဆချက် (research hypothesis) မပါဝင်ဘဲ နောက်ထပ်လေ့လာမှုတွေအတွက် အကြံပေးနိုင်ပါတယ်။

၂။ Qualitative Research Designs (အရည်အသွေးပိုင်းဆိုင်ရာ သုတေသနပုံစံများ)

ဒီနည်းလမ်းတွေက လူတွေရဲ့ အတွင်းစိတ် နားလည်မှု (meaning)၊ အတွေ့အကြုံ (lived experiences)နဲ့ ဖြစ်စဉ်များ (processes) ကို နက်နက်နဲနဲ ရှာဖွေဖို့ ရည်ရွယ်ပါတယ်။ ဒီ Design တွေဟာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိပြီး (flexible)၊

ဥပမာ- ပညာရေး၊ စိတ်ပညာ  သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးနယ်ပယ်တွေမှာ အသုံးများပါတယ်။

*   Grounded Theory (အခြေခံသီအိုရီ):

    *   သုတေသီဟာ အချက်အလက်တွေကနေ သီအိုရီကို ပေါ်ထွက်လာအောင် (emerge from the data) ဦးစားပေး လုပ်ဆောင်ပါတယ်။
    *   ဒီနည်းလမ်းမှာ စာပေပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း (literature review)ကိုတောင် အကြိုယူဆချက်တွေ (preconceptions) မဖြစ်အောင် နောက်မှလုပ်ဖို့ အလေးပေးပါတယ်။

* Case Study (ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု):

    *   လူတစ်ဦး၊ အုပ်စု ဒါမှမဟုတ် အခြေအနေတစ်ခုကို နက်နက်နဲနဲ စစ်ဆေးလေ့လာခြင်းပါ။
    *   ကန့်သတ်ထားတဲ့ အချိန်ဘောင်အတွင်းမှာ ပြဿနာတစ်ခုရဲ့ အသေးစိတ်ရှုထောင့်ကို လေ့လာဖို့ အထူးသင့်လျော်ပါတယ်။

*  အခြားနည်းလမ်းများ:
    *   Phenomenology: (အတွေ့အကြုံများ၏ သဘောသဘာဝကို လေ့လာခြင်း)
    *   Narrative Inquiry: (ဇာတ်ကြောင်းကို စုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်း)
    *   Ethnography:(လူမျိုးစု လေ့လာရေး)

*   အချက်အလက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာမှာ Thematic analysis (အဓိကအကြောင်းအရာ ရှာဖွေခြင်း)  နဲ့  Content analysis (စာရွက်စာတမ်း ဒါမှမဟုတ် ဆက်သွယ်ရေး အကြောင်းအရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း) တို့ကို သုံးနိုင်ပါတယ်။

၃။ Mixed Methods Designs (ရောနှောသော သုတေသနပုံစံများ)

ဒီ Design တွေဟာ Quantitative (QN) နဲ့ Qualitative (QL) နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုပါတယ် ။ ဒီလိုပေါင်းစပ်တာက တစ်ဖက်နည်းလမ်းရဲ့ အားသာချက်က ကျန်တစ်ဖက်ရဲ့ အားနည်းချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးဖို့ ဖြစ်ပါတယ် ။

Mixed Methods Design ရဲ့ အဓိကပုံစံကြီး ၄ မျိုးကို ဖော်ပြပေးပါမယ်

*  Triangulation Design:
    * QN နဲ့ QL အချက်အလက်တွေကို တပြိုင်နက်တည်း (concurrently) စုဆောင်းပြီး ရလဒ်တွေကို ပေါင်းစပ်ဖို့ (merge) ရည်ရွယ်ပါတယ်။ ဒီလိုလုပ်တာက သုတေသနပြဿနာကို ပိုမိုနားလည်စေဖို့ပါ။

*   Embedded Design:
    *   တစ်မျိုးတည်းသော အချက်အလက် (ဥပမာ- QN) ကို အဓိကထားတဲ့ Design ထဲမှာ ကျန်တစ်မျိုး (ဥပမာ- QL) ကို အရန်အနေနဲ့ ထည့်သွင်း (embed) အသုံးပြုပါတယ် ။ ဥပမာ၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခု (QN) ရဲ့ ဖြစ်စဉ် (process) ကို နားလည်စေဖို့ QL ကို ထည့်သုံးတာမျိုးပါ။

*   Explanatory Design:
    *   QN အဆင့်ကို အရင်ဆုံး လုပ်ပြီး၊ ရလာတဲ့ QN ရလဒ်တွေ (ဥပမာ- ထူးခြားတဲ့ ရလဒ်တွေ) ကို ရှင်းပြဖို့ (explain) QL အဆင့်ကို နောက်ဆက်တွဲ လုပ်ပါတယ်။

*   Exploratory Design:
    *   QL အဆင့်ကို အရင်ဆုံး လုပ်ပြီး၊ ရလာတဲ့ QL ရလဒ်တွေပေါ် အခြေခံပြီး QN အဆင့်အတွက် ကိရိယာ (instrument) ဒါမှမဟုတ် သီအိုရီ/သတ်မှတ်ချက် (taxonomy) ကို တည်ဆောက်/စမ်းသပ်ပါတယ်။

Study Design ရွေးချယ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်

သုတေသနပုံစံ (Study Design) တစ်ခုကို ရွေးချယ်တဲ့အခါ ကျွန်တော်တို့ရဲ့  သုတေသနမေးခွန်းနဲ့ ရည်ရွယ်ချက် (objectives, aims, and questions)က အဓိကကျပါတယ်။

*  အကြောင်းအကျိုးဆက်နွှယ်မှု (causal relationship)ကို ရှာချင်တယ်ဆိုရင် Experimental Design (ဥပမာ- RCT) က အကောင်းဆုံးပါပဲ။

*   လူတွေရဲ့ ထင်မြင်ယူဆချက်နဲ့ အတွေ့အကြုံကို သိချင်တယ်ဆိုရင် Qualitative Research က အသင့်တော်ဆုံးပါ။

*   အချက်အလက်အခြေပြု ဒါမှမဟုတ် Statistical ရလဒ် လိုချင်ရင် Quantitative Research ကို ရွေးချယ်သင့်ပါတယ်။

နောက်ပြီးတော့ လိုအပ်တဲ့ ပါဝင်သူအရေအတွက် (Sample size)၊ အချိန် နဲ့ ငွေကြေးအရင်းအမြစ် (constraints)တွေကလည်း Design ကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲဆိုတာကို သက်ရောက်စေပါတယ်။ ဥပမာ- Sample Size နည်းရင် Quasi-experimental design က အသုံးဝင်နိုင်ပါတယ်။

သုတေသနပုံစံ (Research Design) ဆိုတာဟာ သုတေသနပညာရှင်အတွက် အိမ်တစ်လုံးဆောက်တဲ့အခါ လိုအပ်တဲ့ ပုံစံထုတ် Blueprint လိုပါပဲ။ Blueprint ကောင်းမှ အိမ်က ခိုင်ခံ့ပြီး ရည်ရွယ်ချက်အတိုင်း ဖြစ်လာသလို၊ Research Design ကောင်းမှလည်း မှန်ကန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ ရလဒ်တွေ ရနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

နပေတိုး
MDevS