#သုတေသနနည်းလမ်းများ မင်္ဂလာပါ ခင်ဗျာ။ Business Research Journey ရဲ့ တတိယမြောက်နေ့ကို ရောက်ရှိလာပါပြီ။ မနေ့က ကျွန်တော်တို့ Research Problem အကြောင်း ပြောခဲ့ကြပါတယ်။ ပြဿနာကို သိပြီဆိုရင် အဲ့ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းဖို့ ဘယ်လို "နည်းလမ်း" နဲ့ အချက်အလက်တွေ စုဆောင်းမလဲဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ရပါမယ်။ ဒါကို သုတေသန အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းလို့ ခေါ်ပါတယ်။ အခြေခံအားဖြင့် အဓိက (၂) မျိုး ရှိပါတယ်။ ၁။ အရည်အသွေးအခြေပြုသုတေသန (Qualitative Research) ဒါဟာ "ကိန်းဂဏန်း" တွေထက် "အကြောင်းအရာ၊ ခံစားချက်နဲ့ အတွေ့အကြုံ" တွေကို ဦးစားပေးတဲ့ နည်းလမ်းပါ။ "Why?" (ဘာကြောင့်လဲ) နဲ့ "How?" (ဘယ်လိုလဲ) ဆိုတဲ့ မေးခွန်းတွေကို အဖြေရှာချင်ရင် ဒီနည်းလမ်းကို သုံးပါတယ်။ သဘောသဘာဝ: လူနည်းစုကို အသေးစိတ် မေးမြန်းလေ့လာတာမျိုးပါ။ စာသား (Text)၊ အသံ (Video/Audio) တွေကို အခြေခံပါတယ်။ ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ: ပြဿနာတစ်ခုကို အမြစ်တွယ်အောင် နားမလည်သေးတဲ့အခါ၊ အိုင်ဒီယာအသစ်တွေ ထုတ်ချင်တဲ့အခါ သုံးပါတယ်။ Business ဥပမာ: "ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ကော်ဖီဆိုင်ကို Customer တွေ ဘာကြောင့် ထပ်မလာကြတော့တာလဲ?" ဆိုတာကို သိဖို့ Customer ၅ ယောက်၊ ၁၀ ယောက်ကို ခေါ်ပြီး တစ်ဦးချင်း အသေးစိတ် အင်တာဗျူး (In-depth Interview) လုပ်ခြင်း။ ၂။ အရေအတွက်အခြေပြု သုတေသန (Quantitative Research) ဒါကတော့ "ကိန်းဂဏန်း" တွေနဲ့ "စာရင်းအင်း" (Statistics) တွေကို ဦးစားပေးတဲ့ နည်းလမ်းပါ။ "How many?" (ဘယ်လောက်များများလဲ)၊ "How much?" (ဘယ်လောက်အထိလဲ) ဆိုတဲ့ ပမာဏကို တိုင်းတာချင်ရင် သုံးပါတယ်။ သဘောသဘာဝ: လူအများကြီး (ရာနဲ့ချီ၊ ထောင်နဲ့ချီ) ဆီကနေ တူညီတဲ့ မေးခွန်းပုံစံနဲ့ အချက်အလက်ယူတာပါ။ Graph တွေ၊ Chart တွေနဲ့ အဖြေထုတ်ပါတယ်။ ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ: အချက်အလက်တွေကို ယေဘုယျ ကောက်ချက်ချချင်တဲ့အခါ၊ ခန့်မှန်းချက်တွေကို အတည်ပြုချင်တဲ့အခါ သုံးပါတယ်။ Business ဥပမာ: "ကော်ဖီဆိုင်လာတဲ့ Customer အယောက် ၁၀၀ မှာ ဘယ်နှစ်ယောက်က ဆိုင်ရဲ့ ဝန်ဆောင်မှုကို ကျေနပ်မှုရှိသလဲ?" ဆိုတာကို သိဖို့ Rating Scale (၁ ကနေ ၅ အထိ) ပါတဲ့ Survey မေးခွန်းလွှာတွေ ပေးပြီး တွက်ချက်ခြင်း။ 💡 နှိုင်းယှဉ်ချက် နမူနာ (Case Study) သင်က ခေါင်းလျှော်ရည်အသစ်တစ်မျိုး ထုတ်တော့မယ် ဆိုပါစို့ - Qualitative အရင်လုပ်ပါ: အမျိုးသမီး အယောက် ၂၀ နဲ့ Group လိုက် ဆွေးနွေးကြည့်ပါ။ သူတို့ ခေါင်းလျှော်ရည် ရွေးရင် ဘာကို အဓိက ကြည့်လဲ? အနံ့လား၊ ဘူးဒီဇိုင်းလား၊ ဆံပင်မကျွတ်ဖို့လား? (ဒါက Insights ရစေပါတယ်)။ Quantitative နောက်မှလုပ်ပါ: အဲ့ဒီရလာတဲ့ အချက်တွေပေါ် မူတည်ပြီး လူအယောက် ၅၀၀ ကို မေးခွန်းလွှာပို့ပါ။ "အမျိုးသမီး ၈၀% ဟာ အနံ့ထက် ဆံပင်မကျွတ်ဖို့ကို ပိုဦးစားပေးတယ်" ဆိုတဲ့ အဖြေမျိုးကို တွေ့ရပါလိမ့်မယ်။ #Professional Insight လုပ်ငန်းရှင်အများစု မှားတတ်တာက Data ကိန်းဂဏန်း (Quantitative) တစ်ခုတည်းကိုပဲ ကြည့်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချတာပါ။ တကယ်တော့ အဲ့ဒီကိန်းဂဏန်းတွေရဲ့ နောက်ကွယ်က "လူသားတွေရဲ့ စိတ်နေစိတ်ထား" (Qualitative) ကိုပါ တွဲဖက်လေ့လာမှသာ Holistic View လို့ခေါ်တဲ့ ဘက်စုံမြင်ကွင်းကို ရရှိမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ သုတေသန လုပ်ငန်းစဉ်မှာ ဒီနှစ်မျိုးစလုံးကို ပေါင်းစပ်သုံးတာကို Mixed Method Research လို့ ခေါ်ပြီး ဒါဟာ အားအကောင်းဆုံး နည်းလမ်းပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ "Don't just look at the numbers; understand the stories behind them." သင်ကော သင့်လုပ်ငန်းအတွက် ဘယ်နည်းလမ်းကို ပိုပြီး သုံးဖြစ်သလဲ? ကိန်းဂဏန်းတွေကို ယုံကြည်သူလား? ဒါမှမဟုတ် လူတွေရဲ့ စကားသံကို နားထောင်သူလား? Comment မှာ ပြောခဲ့ပါဦး။ #DrYeLwin #BusinessResearch #QualitativeVsQuantitative #ResearchMethodology #DataDrivenBusiness #ManagementExpert #PhDInsights