Statistics ও SPSS শিখে গবেষণা, NGO ও করপোরেট চাকরিতে ক্যারিয়ার গড়বেন কীভাবে? বিশ্ববিদ্যালয়ের থিসিস, জনস্বাস্থ…

By Shomik Shikdar

Statistics ও SPSS শিখে গবেষণা, NGO ও করপোরেট চাকরিতে ক্যারিয়ার গড়বেন কীভাবে?

বিশ্ববিদ্যালয়ের থিসিস, জনস্বাস্থ্য গবেষণা, উন্নয়ন সংস্থার প্রকল্প মূল্যায়ন কিংবা করপোরেট প্রতিষ্ঠানের বাজার বিশ্লেষণ—সব ক্ষেত্রেই এখন ডেটা থেকে সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার গুরুত্ব বাড়ছে। কিন্তু ডেটা সংগ্রহ করা, Excel-এ সাজানো কিংবা Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) সফটওয়্যারে কয়েকটি পরীক্ষা চালাতে পারলেই দক্ষ Data Analyst হওয়া যায় না। আসল দক্ষতা হলো, কোন প্রশ্নের উত্তর পেতে কী ধরনের ডেটা প্রয়োজন, কোন বিশ্লেষণ উপযুক্ত এবং ফলাফল থেকে কতটুকু সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়—তা বোঝা।

ধরা যাক, একটি উন্নয়ন সংস্থা গ্রামের নারীদের আয় বাড়াতে প্রশিক্ষণ দিয়েছে। প্রশিক্ষণের পর আয় বেড়েছে দেখেই বলা যাবে না যে প্রশিক্ষণই এর একমাত্র কারণ। প্রশিক্ষণের আগের আয়, পরের আয়, সম্ভব হলে তুলনামূলক গোষ্ঠীর তথ্য এবং অন্যান্য প্রভাবকও বিবেচনা করতে হবে। আবার একটি হাসপাতাল রোগীদের সন্তুষ্টি, বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষার্থীদের ফলাফলে প্রভাবক, কিংবা একটি কোম্পানি গ্রাহকেরা কেন অন্য ব্র্যান্ড বেছে নিচ্ছেন—এসব প্রশ্নের উত্তর খুঁজতেও পরিসংখ্যান, গবেষণাপদ্ধতি ও ফলাফল ব্যাখ্যার দক্ষতা প্রয়োজন।

ক্যারিয়ারের সুযোগ কোথায়? জনস্বাস্থ্য ও গবেষণা প্রতিষ্ঠানে Research Assistant, Research Officer, Data Management Assistant বা Biostatistics Analyst; উন্নয়ন সংস্থায় Monitoring and Evaluation (M&E) Officer কিংবা Monitoring, Evaluation and Learning (MEL) Officer; আর ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানে Market Research Analyst বা Consumer Insights Analyst হিসেবে কাজের সুযোগ থাকতে পারে। বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণা প্রকল্পেও পরিমাণগত তথ্য বিশ্লেষণ, গবেষণাপত্র তৈরি ও প্রতিবেদন লেখার অভিজ্ঞতা অর্জন করা যায়। বাংলাদেশের icddr,b, BRAC ও অন্যান্য গবেষণা ও উন্নয়ন সংস্থার ক্যারিয়ার পেজে সংশ্লিষ্ট পদের বিজ্ঞপ্তি দেখতে পারেন। তবে পদভেদে শিক্ষাগত যোগ্যতা, অভিজ্ঞতা ও সফটওয়্যার দক্ষতার চাহিদা আলাদা।

এই দক্ষতা শুধু Statistics বা Economics-এর শিক্ষার্থীদের জন্য নয়। Public Health, Sociology, Psychology, Business Administration, Nutrition, Development Studies, Agriculture এবং অন্যান্য বিষয়ের শিক্ষার্থীরাও নিজেদের বিষয়ভিত্তিক জ্ঞানের সঙ্গে ডেটা বিশ্লেষণ যুক্ত করতে পারেন। যেমন, Nutrition-এর একজন শিক্ষার্থী শিশুদের পুষ্টি ও পারিবারিক আয়ের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে পারেন; Business-এর শিক্ষার্থী গ্রাহক সন্তুষ্টি নিয়ে কাজ করতে পারেন; আর Sociology-এর শিক্ষার্থী শিক্ষা থেকে ঝরে পড়ার সামাজিক কারণ অনুসন্ধান করতে পারেন।

কী কী শিখবেন? প্রথমে গড়, মধ্যক, শতকরা হার, বিচ্যুতি ও ডেটার বণ্টন বুঝুন। এরপর Research Methodology, নমুনা নির্বাচন, প্রশ্নমালা তৈরি, Excel-এ Data Cleaning এবং SPSS-এ বিশ্লেষণ শিখুন। দুই দলের গড় তুলতে উপযুক্ত পরিস্থিতিতে t-test, দুটি শ্রেণিবদ্ধ চলকের সম্পর্ক পরীক্ষা করতে Chi-square test, একাধিক দলের গড় তুলতে Analysis of Variance (ANOVA) এবং বিভিন্ন চলকের সঙ্গে কোনো ফলাফলের সম্পর্ক বিশ্লেষণে Correlation ও Regression কাজে লাগতে পারে। তবে কোন পরীক্ষা ব্যবহার করবেন, তা নির্ভর করবে গবেষণা প্রশ্ন, ডেটার ধরন এবং সংশ্লিষ্ট পদ্ধতির শর্তের ওপর। পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য পেলেই কোনো ফলাফল বাস্তবে গুরুত্বপূর্ণ বা কার্যকারণ প্রমাণিত হয়েছে—এমন নয়।

শেখার জন্য ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয়ের Institute of Statistical Research and Training (ISRT), Department of Statistics, Daffodil International University-এর Micro Credentials Academy এবং American International University-Bangladesh-এর গবেষণাবিষয়ক প্রশিক্ষণ কার্যক্রমের তথ্য দেখতে পারেন। কোর্সের বর্তমান অবস্থা, ফি ও সময়সূচি যাচাই করে নেবেন। সার্টিফিকেটের চেয়ে বেশি গুরুত্ব দিন বাস্তব ডেটাসেট, হাতে-কলমে বিশ্লেষণ, ফলাফল ব্যাখ্যা এবং পূর্ণাঙ্গ প্রকল্প তৈরির সুযোগকে।

নিজের দক্ষতা প্রমাণ করবেন কীভাবে? ধরুন, আপনি ১০০ জন শিক্ষার্থীর পড়াশোনার সময়, ঘুম, উপস্থিতি ও পরীক্ষার ফলাফল নিয়ে একটি প্রকল্প করলেন। কোন বিষয়গুলোর সঙ্গে ফলাফলের সম্পর্ক রয়েছে, তা বিশ্লেষণ করে রিপোর্ট তৈরি করুন। অথবা ১০০–২০০ জন গ্রাহকের সন্তুষ্টি নিয়ে জরিপ করে বিভিন্ন গ্রাহকগোষ্ঠীর পার্থক্য ও পুনরায় পণ্য কেনার ইচ্ছার সঙ্গে সম্পর্ক পরীক্ষা করুন। প্রতিটি প্রকল্পে রাখুন গবেষণা প্রশ্ন, ডেটা পরিষ্কারের বিবরণ, বিশ্লেষণের যুক্তি, ফলাফল, সীমাবদ্ধতা ও বাস্তবসম্মত সুপারিশ। প্রকৃত বা ব্যক্তিগত ডেটা ব্যবহার করলে যথাযথ সম্মতি ও গোপনীয়তা নিশ্চিত করুন।

আট সপ্তাহের একটি প্রাথমিক পরিকল্পনাও নিতে পারেন: প্রথম দুই সপ্তাহে Statistics, Research Methodology ও Excel; তৃতীয় ও চতুর্থ সপ্তাহে SPSS, ডেটা কোডিং ও বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান; পঞ্চম ও ষষ্ঠ সপ্তাহে t-test, Chi-square, ANOVA, Correlation ও Regression; আর শেষ দুই সপ্তাহে একটি পূর্ণাঙ্গ প্রকল্প, প্রতিবেদন ও চাকরির উপযোগী জীবনবৃত্তান্ত তৈরি করুন। তবে আট সপ্তাহে ভিত্তি তৈরি করা সম্ভব হলেও চাকরির উপযোগী দক্ষতা অর্জনে নিয়মিত অনুশীলন ও বাস্তব অভিজ্ঞতা প্রয়োজন।

ক্যারিয়ারের লক্ষ্য অনুযায়ী পরবর্তী দক্ষতা বেছে নিন। NGO-র Monitoring and Evaluation-এ যেতে চাইলে SPSS, Excel, KoboToolbox বা Open Data Kit (ODK), জরিপ পরিচালনা ও প্রকল্প মূল্যায়ন শিখুন। জনস্বাস্থ্য গবেষণায় আগ্রহী হলে Epidemiology এবং প্রয়োজনে Stata বা R শিখতে পারেন। করপোরেট বিশ্লেষণে Excel, Power BI, ব্যবসায়িক প্রতিবেদন ও উপস্থাপনার দক্ষতা কাজে লাগবে। বৃহৎ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ও স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণে Python-ও শিখতে পারেন। সবকিছু একসঙ্গে শেখার প্রয়োজন নেই; নিজের লক্ষ্য অনুযায়ী এগোন।

একটি বিষয় মনে রাখবেন—শুধু SPSS জানা চাকরির নিশ্চয়তা নয়। অনেক পদে নির্দিষ্ট বিষয়ে ডিগ্রি, গবেষণার অভিজ্ঞতা, ইংরেজিতে প্রতিবেদন লেখার দক্ষতা কিংবা মাঠপর্যায়ে কাজ করার অভিজ্ঞতাও প্রয়োজন হয়।

শিক্ষার্থীদের আমি সব সময় একটি কথা মনে রাখতে বলব: সফটওয়্যার আপনাকে ফলাফল দেবে, কিন্তু সেই ফলাফলের অর্থ বুঝে সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা গড়ে তুলতে হবে আপনাকেই। আপনি যে বিষয়েই পড়ুন না কেন, নিজের বিষয়ভিত্তিক জ্ঞানের সঙ্গে Statistics, গবেষণাপদ্ধতি ও ডেটা বিশ্লেষণের দক্ষতা যুক্ত করুন। শুধু সার্টিফিকেট সংগ্রহ নয়—বাস্তব সমস্যা সমাধান করতে পারে, এমন কাজের নমুনা তৈরি করুন। এটাই গবেষণা, উন্নয়ন সংস্থা ও করপোরেট ক্যারিয়ারে নিজেকে এগিয়ে নেওয়ার অনেক বেশি কার্যকর পথ।