Get Mystery Box with random crypto!

Statement of the Problem በጥናት ስራ ወቅት #ትክክለኛውን (Significant Pr | The Ethiopian Economist View

Statement of the Problem

በጥናት ስራ ወቅት #ትክክለኛውን (Significant Problem) በርዕሰ ሀሳቡ ውስጥ ማመልከት አስፈላጊም ፈታኝም ነው። ብዙ ተማሪዎች በጥናታቸው ማረጋገጥ የፈለጉትን ጭብጥ በግልጽ ለመዘርዘር ይቸገራሉ።


ለአብዛኞች የርዕስ ምንጭ ኢንተርኔት ነው! እኔ በግሌ ከመማሪያ መፅሃፎቻችሁ፤ ከስራ ልምዶቻችሁ፤ ከምትመለከቱት ሁኔታ፤ ከግል ፍላጎቶቻችሁ በመነሳት የምትችሉትን፤ ዳታ የሚገኝበትን እና የእናንተ የሆነ (Orginal)/በሌሎች የተሰራም የርዕስ ሃሳብ ከሆነ ከቀደሙ ስራዎች የተለየ አተያይ ያለው ጥናት ብትሰሩ ጥሩ ነው።


#ለምሳሌ፦ አንድ ሰው ይደውል እና ርዕሴ "The #impact of unemployment on household welfare" ነው ይላል! ታዲያ በጥናት ማረጋገጥ የፈለከው ጉዳይ ምንድን ነው? ሲባል "ስራ አጥነት ለቤተሰብ መሰረታዊ ፍላጎቶችን ለሟሟላት ያለው ጫና" ይላል። ልብ በሉ Impact በአማርኛ ትርጓሜው #ጫና ነው እያለ ነው!


ከላይ ያለውን ምሳሌ ተከትሎ አጥኚው ስራ አጥ መሆን ያለውን #አሉታዊ_ጫና (Negative Impact) ሊፈልግ ነው ማለት ነው። ከዛ ስራ አጥ መሆን ገቢ እንዳይኖር ስለሚያደርግ ቤተሰቡ ድሃ ይሆናል/ይራባል (Research Hypothesis) የሚል አይነት ውጤት በመፈለግ ላይ ይሆናል ትኩረቱ (ሂደቱን ልብ ላይለው ይችላል)።


እዚህ ጋር ሁለት ትኩረት የሚፈልጉ ጉዳዮች አሉ፦

#አንደኛው፦ የጥናቱን ውጤት ዳታ ሰብስቦ ውጤት ከመተንተኑ በፊት ወደ እርግጠኝነት የቀረበ ግምት እያስቀመጠ ነው። ስለዚህ ምን አልባት ጥናቱ ሲጠናቀቅ የጥናቱ ውጤት ስራ አጥ መሆን መሰረታዊ (Significant) ችግር ቤተሰቦች ላይ አይፈጥርም! የሚል ከሆነ፡ እንዴት ብሎ? ለመቀበል በመቸገር ውጤት ወደ መለወጥ (Manipulation) ሊገባ ይችላል።


አስታውሱ ጥናት ማለት ከሚታወቅ መነሻ ወደ የማይታወቅ እውነት መሄድ ነው "Known To Unknown" ምን ማለት ነው? በላይኛው ምሳሌ አጥኝው ጥናት ከመጀመሩ በፊት ስራ አጥነት ተፅኖ እንዳለው ያውቃል። ነገር ግን #በዳታ እስካላረጋገጠ ድረስ ስራ አጥነት እንዴት (Negative/Positive? እና በምን ያህል ጥልቀት? (Significance Level) ተፅኖ እንዳለው ማወቅ አይችልም (መላምት ወይም Hypothesis ማስቀመጥ ግን ይችላል!)።


#ለምሳሌ፦ አንድ Independent Variable በጥናት ማረጋገጥ የተፈለገውን ውጤት (Dependent Variable) 89% ያህል ተፅኖ የመፍጠር አቅም ቢኖረው፡ እውነት ነው ተፅኖ አለው! ነገር ግን መሰረታዊ (Significant) የችግሩ መንስሄ አይደለም፡፡ ለዚህ ሲባል ነው በአብዛኛው በ90%, 95%, 99% አስተማማኝነት (Significance Level) ድረስ ብቻ የምትተነትኑት #ተፅኖ እና #መሰረታዊ_ተፅኖ የሚለውን ለመለየት ነው።


ማህበራዊ ሳይንስ ጥናት የምትሰሩ ተማሪዎች ዝቅተኛው 90% አስተማማኝነት (Significance Level) ቢፈቀድም የተፈጥሮ ሳይንስ ነክ ጥናት ለምትሰሩ ዝቅተኛው ከ95% አስተማማኝነት (Significance level) በታች እንዲሆን አትመከሩም።


በማህበራዊ ሳይንስ እስከ 90% Significance level ለምን ተፈቀደ? ካላችሁ በአብዛኛው በማህበራዊ ሳይንስ #ባህሪያዊ ጥናት (Quasi-Experimental) ስለሚከናወን ውጪያዊ ተፅኖዎችን ለመቆጣጠር ስለሚያስቸግር ሲሆን በተፈጥሮ ሳይንስ Variable በአብዛኛው ከተፅኖ ነፃ ስለሚሆኑ ወደ ትክክለኛነት የቀረቡ የመሆን እድል ይጠበቅባቸዋል (#ለምሳሌ፦ መድሃኒት የማዳን አቅሙ በጥናት ከ95% በላይ የተረጋገጠ መሆኑን ማሳየት ይገባል እንደማለት ነው)። #ለምሳሌ፦ በማህበራዊ ሳይንስ ጥናት ድሃ የመሆንን 90% ምክንያት ለመግለጽ እንኳን ፈታኝ ነው።


#ሁለተኛው፦ Impact, Effect, Determinant.....ብሎ የጀመረ ርዕሰ አሉታዊ (Negative) ችግር እየለየ ነው ብሎ ማለት አይደለም። የአንድ ጉዳይ ተፅኖ/Impact እያጠናቹ ነው ማለት መልካምም መጥፎም ተፅኖ ነው እያረጋገጣችሁ ያላችሁት። ምክንያቱም የውጤት ዝርዝራችሁ ላይ ቤታ ወይም ኮፊሸንት ሲነበብ Negative ወይም Positive እና የሚያወጣው ተፅዕኖው አሉታዊም አዎንታዊም ነው እያላችሁ ነው።


#ለምሳሌ፦ አንድ ሰው በንግግሩ "ስራ ማጣቴ በህይወቴ Impact ፈጥሮብኛል" ቢል! ወዲያው ማመን የምትጀምሩት #ጉዳት ፈጥሮብኛል (ተርቢያለሁ፤ ተስፋ አስቆርጦኛል፤ ወዘተ) ማለቱን ነው እንጂ "ስራ አጥ መሆኔ የተሻለ የህይወት አረዳድ ሰጥቶኛል ወይም የፈጠራ ሃሳብ እንዳመነጭ አግዞኛል" እያላቹ እንደሆነ አትገምቱም። ነገር ግን ጥናት ስትሰሩ የተፅኖ ትርጉም እናንተ ሳትሆኑ ዳታው ነው አዎንታዊ/አሉታዊ ወይም Negative/Positive ማለት ያለበት።


በተመሳሳይ የጥናት ሀተታ ወይም Statement of the Problem ስታስቀምጡ ስለምታጠኑት ጉዳይ ችግር እየዘረዘራችሁ ሳይሆን የጥናታችሁን የቀደመ አዎንታዊ እና አሉታዊ ተፅኖ እያሳያችሁ ነው።