នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តដែលបានគ្របដណ្តប់រហូតមកដល់ពេលនេះនៅក្នុងឥរិយាបថតាមដានសៀវភៅនេះ (ជំពូកទី 2) និងសួរសំណួរ (ជំពូកទី 3) - អ្នកស្រាវជ្រាវប្រមូលទិន្នន័យដោយគ្មានការផ្លាស់ប្តូរដោយចេតនានិងប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធ។ វិធីសាស្រ្តដែលគ្របដណ្តប់នៅក្នុងការពិសោធន៍ដែលកំពុងជំពូកនេះគឺមានភាពខុសគ្នាជាមូលដ្ឋាន។ នៅពេលដែលអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការពិសោធន៍ពួកគេធ្វើអន្តរាគមន៍ជាប្រព័ន្ធនៅក្នុងពិភពលោកដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យដែលសមស្របបំផុតក្នុងការឆ្លើយសំណួរអំពីទំនាក់ទំនងរវាងមូលហេតុនិងលទ្ធផល។
សំណួរនិងមូលហេតុគឺមានជាទូទៅក្នុងការស្រាវជ្រាវសង្គមហើយឧទាហរណ៍ដូចជាសំណួរ: តើការបង្កើនប្រាក់ខែគ្រូបង្រៀនបង្កើនការរៀនសូត្ររបស់សិស្សដែរឬទេ? តើប្រាក់ឈ្នួលអប្បបរមានៃអត្រាការងារមានផលប៉ះពាល់អ្វីខ្លះ? តើការរស់នៅរបស់អ្នកដាក់ពាក្យសុំការងារមានឥទ្ធិពលយ៉ាងណាទៅលើឱកាសទទួលបានការងារ? បន្ថែមលើសំណួរបង្កហេតុទាំងនេះជួនកាលសំណួរនិងបុព្វហេតុគឺមានជាប់ពាក់ព័ន្ធក្នុងសំណួរទូទៅបន្ថែមអំពីអតិបរិមានៃការសម្តែងមួយចំនួន។ ឧទាហរណ៍សំណួរដែលសួរថាតើប៊ូតុងបរិច្ចាគនៅលើគេហទំព័ររបស់អង្គការក្រៅរដ្ឋាភិបាលគឺជាអ្វី? គឺជាសំណួរជាច្រើនអំពីផលប៉ះពាល់នៃពណ៌ប៊ូតុងផ្សេងៗគ្នាលើការបរិច្ចាគ។
មធ្យោបាយមួយដើម្បីឆ្លើយសំណួរនិងបុព្វហេតុគឺត្រូវរកគំរូពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ ឧទាហរណ៍ត្រឡប់ទៅសំណួរអំពីផលប៉ះពាល់នៃប្រាក់ខែគ្រូបង្រៀនលើការរៀនសូត្ររបស់សិស្សអ្នកអាចគណនាសិស្សទាំងនោះរៀនបន្ថែមទៀតនៅក្នុងសាលារៀនដែលផ្តល់ប្រាក់ខែគ្រូបង្រៀនខ្ពស់។ ប៉ុន្តែតើការជាប់ទាក់ទងគ្នានេះបង្ហាញថាប្រាក់ខែខ្ពស់ ធ្វើឱ្យ និស្សិតរៀនកាន់តែច្រើនដែរឬទេ? មិនមែនទេ។ សាលារៀនដែលគ្រូបង្រៀនរកប្រាក់ចំណូលបានច្រើនអាចមានភាពខុសគ្នាតាមវិធីជាច្រើន។ ឧទាហរណ៍សិស្សនៅតាមសាលារៀនដែលមានប្រាក់ខែគ្រូបង្រៀនខ្ពស់អាចមកពីគ្រួសារអ្នកមាន។ ដូច្ន្រះអ្វីដ្រលមើលទៅដូចជាប្រសិទ្ធិភាពរបស់គ្រូបង្រៀនអាចមកពីការប្រៀបធៀបសិស្សខុសៗគ្នា។ ភាពខុសគ្នារវាងសិស្សទាំងអស់ត្រូវបានគេហៅថាការ យល់ច្រឡំ ហើយជាទូទៅលទ្ធភាពនៃការយល់ច្រឡំធ្វើឱ្យខូចខាតដល់លទ្ធភាពរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងការឆ្លើយសំណួរនិងមូលហេតុដោយស្វែងរកគំរូនៃទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។
ដំណោះស្រាយមួយចំពោះបញ្ហានៃការយល់ច្រឡំគឺដើម្បីព្យាយាមធ្វើការប្រៀបធៀបដោយយុត្តិធម៌ដោយកែតម្រូវនូវភាពខុសគ្នាដែលអាចមើលឃើញរវាងក្រុម។ ឧទាហរណ៍អ្នកអាចទាញយកទិន្នន័យពន្ធអចលនៈទ្រព្យពីគេហទំព័ររបស់រដ្ឋាភិបាលមួយចំនួន។ បន្ទាប់មកអ្នកអាចប្រៀបធៀបការសម្តែងរបស់សិស្សនៅក្នុងសាលារៀនដែលតម្លៃផ្ទះមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាប៉ុន្តែប្រាក់ខែគ្រូបង្រៀនខុសគ្នាហើយអ្នកនៅតែអាចរកឃើញសិស្សរៀនបន្ថែមទៀតនៅក្នុងសាលារៀនដែលមានប្រាក់ខែខ្ពស់ជាងគ្រូបង្រៀន។ ប៉ុន្តែនៅមានឧបសគ្គជាច្រើនដែលអាចធ្វើទៅបាន។ ប្រហែលជាឪពុកម្តាយរបស់សិស្សទាំងនេះខុសគ្នានៅក្នុងកម្រិតនៃការអប់រំរបស់ពួកគេ។ ឬប្រហែលជាសាលារៀនខុសគ្នាក្នុងភាពជិតស្និទ្ធរបស់ពួកគេជាមួយបណ្ណាល័យសាធារណៈ។ ឬប្រហែលជាសាលារៀនដែលមានប្រាក់ខែខ្ពស់គ្រូបង្រៀនក៏មានប្រាក់ខែខ្ពស់សម្រាប់នាយកសាលាដែរហើយប្រាក់ខែគោលដែលមិនមែនជាប្រាក់ខែគ្រូបង្រៀនគឺជាអ្វីដែលកំពុងតែបង្កើនការសិក្សារបស់សិស្ស។ អ្នកអាចព្យាយាមវាស់និងលៃតម្រូវកត្តាទាំងនេះផងដែរប៉ុន្តែបញ្ជីនៃការយល់ច្រឡំអាចមានជារៀងរហូត។ នៅក្នុងស្ថានភាពជាច្រើនអ្នកមិនអាចវាស់និងលៃតម្រូវអ្វីដែលអាចធ្វើទៅបានទេ។ ដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងបញ្ហានេះក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្កើតបច្ចេកទេសមួយចំនួនសម្រាប់ការប៉ាន់ស្មានមូលហេតុពីទិន្នន័យមិនពិសោធន៍ខ្ញុំបានពិភាក្សាគ្នាខ្លះក្នុងជំពូកទី 2 ប៉ុន្តែចំពោះសំណួរខ្លះៗបច្ចេកទេសទាំងនេះមានកម្រិតហើយការពិសោធន៍ផ្តល់នូវជោគជ័យ ជំនួស។
ការពិសោធន៍អនុញ្ញាតឱ្យក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវផ្លាស់ទីលើសពីការជាប់ទាក់ទងក្នុងទិន្នន័យដែលកើតឡើងដោយធម្មជាតិដើម្បីឆ្លើយសំនួរជាក់លាក់និងមូលហេតុ។ ក្នុងយុគសម័យអាណាឡូកការពិសោធន៍ជាទូទៅមានការលំបាកខាងការដឹកជញ្ជូននិងមានតម្លៃថ្លៃ។ ឥលូវនេះនៅក្នុងសម័យឌីជីថលឧបសគ្គខាងដឹកនាំសាស្ត្រកំពុងតែថយចុះបន្តិចម្តង ៗ ។ មិនត្រឹមតែមានភាពងាយស្រួលក្នុងការធ្វើពិសោធន៍ដូចអ្វីដែលបានធ្វើកាលពីអតីតកាលទេឥឡូវនេះវាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីដំណើរការប្រភេទថ្មីនៃពិសោធន៍។
ក្នុងអ្វីដែលខ្ញុំបានសរសេររហូតមកដល់ពេលនេះខ្ញុំមានភាពស្រពេចស្រពិលនៅក្នុងភាសារបស់ខ្ញុំប៉ុន្តែវាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការបែងចែករវាងរឿងពីរគឺការពិសោធន៍និងពិសោធន៍ដែលគ្រប់គ្រងដោយចៃដន្យ។ នៅក្នុង ការពិសោធន៍ មួយអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើអន្តរាគមន៍នៅក្នុងពិភពលោកហើយបន្ទាប់មកវាស់លទ្ធផល។ នៅក្នុង ពិសោធន៍ដែលមានការត្រួតពិនិត្យដោយចៃដន្យ អ្នកស្រាវជ្រាវម្នាក់បានធ្វើអន្តរាគមន៍សម្រាប់មនុស្សខ្លះហើយមិនមែនសម្រាប់អ្នកផ្សេងទេហើយអ្នកស្រាវជ្រាវក៏សម្រេចថាតើមនុស្សណាទទួលការអន្តរាគមន៏ដោយចៃដន្យ (ឧទាហរណ៍ការត្រឡប់កាក់) ។ ការពិសោធន៍ដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយចៃដន្យបង្កើតការប្រៀបធៀបដោយយុត្តិធម៌រវាងក្រុមពីរ: មួយដែលបានទទួលការអន្តរាគមន៍និងមួយដែលមិនមាន។ ម៉្យាងទៀតការពិសោធន៍គ្រប់គ្រងដោយចៃដន្យគឺជាដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហានៃការជ្រៀតចូល។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយការពិសោធន៍ទាក់ទងនឹងការសង្កេតនិងការសង្កេតគឺពាក់ព័ន្ធនឹងក្រុមតែមួយដែលបានទទួលការអន្តរាគមន៏ដូច្នេះលទ្ធផលអាចនាំអ្នកស្រាវជ្រាវឱ្យយល់ខុស (ដូចខ្ញុំនឹងបង្ហាញក្នុងពេលឆាប់ៗ) ។ ថ្វីបើមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់រវាងពិសោធន៍និងពិសោធន៍ដោយចៃដន្យក៏ដោយអ្នកស្រាវជ្រាវសង្គមតែងតែប្រើពាក្យទាំងនេះជំនួសគ្នាទៅវិញទៅមក។ ខ្ញុំនឹងអនុវត្តតាមអនុសញ្ញានេះប៉ុន្តែនៅចំណុចខ្លះខ្ញុំនឹងបំបែកអនុសញ្ញានេះដើម្បីបញ្ជាក់ពីតម្លៃនៃការពិសោធន៍ដែលគ្រប់គ្រងដោយចៃដន្យលើការពិសោធន៍ដោយគ្មានការចៃដន្យនិងក្រុមត្រួតពិនិត្យ។
ការពិសោធន៍ដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយចៃដន្យបានបង្ហាញថាជាមធ្យោបាយដ៏មានឥទ្ធិពលមួយដើម្បីសិក្សាអំពីពិភពលោកសង្គមហើយនៅក្នុងជំពូកនេះខ្ញុំនឹងបង្ហាញអ្នកថែមទៀតអំពីរបៀបប្រើវានៅក្នុងការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។ នៅក្នុងផ្នែកទី 4.2 ខ្ញុំនឹងបង្ហាញពីតក្កមូលដ្ឋាននៃការពិសោធន៍ជាមួយឧទាហរណ៍នៃពិសោធន៍លើវិគីភីឌា។ បន្ទាប់មកនៅក្នុងផ្នែកទី 4.3 ខ្ញុំនឹងរៀបរាប់អំពីភាពខុសគ្នារវាងពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍និងការពិសោធន៍លើវាលនិងភាពខុសគ្នារវាងពិសោធន៍អាណាឡូកនិងពិសោធន៍ឌីជីថល។ លើសពីនេះទៅទៀតខ្ញុំនឹងអះអាងថាការពិសោធន៍លើឌីជីថលអាចផ្តល់នូវលក្ខណៈពិសោធន៍ល្អបំផុតនៃពិសោធន៍មន្ទីរពិសោធន៍អាណាឡូកនិងការពិសោធន៍វាលអាណាឡូក (ការពិត) ដែលទាំងអស់មិនអាចធ្វើទៅបានកាលពីមុន។ បនា្ទាប់មកក្នុងផ្នេក 4.4 ខ្ញុំនឹងរៀបរាប់អំពីគំនិតចំនួនបីគឺសុពលភាពភាពមិនធម្មតានៃផលប៉ះពាល់នៃការព្យាបាលនិងយន្តការដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើតការពិសោធដ៏សំបូរបែប។ ជាមួយនឹងប្រវត្តិនោះខ្ញុំនឹងរៀបរាប់អំពីការផ្លាស់ប្តូរដែលទាក់ទងទៅនឹងយុទ្ធសាស្ត្រសំខាន់ៗពីរសម្រាប់ធ្វើពិសោធន៍ឌីជីថល: ធ្វើវាដោយខ្លួនឯងឬធ្វើជាដៃគូជាមួយអ្នកមានអំណាច។ ជាចុងក្រោយខ្ញុំនឹងបញ្ចប់ដោយមានការណែនាំពីការរចនាមួយចំនួនអំពីរបៀបដែលអ្នកអាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍នៃថាមពលពិតនៃពិសោធន៍ឌីជីថល (ផ្នែក 4.6.1) និងរៀបរាប់ពីការទទួលខុសត្រូវមួយចំនួនដែលភ្ជាប់មកជាមួយថាមពលនោះ (ផ្នែក 4.6.2) ។