g*power: วิธีทำทีละขั้นสำหรับนำไปใช้จริง

ปัญหาที่นักวิจัยต้องเจอ: ขนาดตัวอย่างไม่พอ หรือมากเกินไป?

ในโลกของการวิจัย การกำหนดขนาดตัวอย่าง (Sample Size) ที่เหมาะสมเป็นหัวใจสำคัญที่มักถูกมองข้าม หรือทำให้เกิดความสับสนอยู่เสมอ การมีขนาดตัวอย่างที่เล็กเกินไปอาจนำไปสู่การไม่พบความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ที่มีอยู่จริง (Type II error) ทำให้ผลการศึกษาไม่มีนัยสำคัญทางสถิติและไม่สามารถสรุปผลได้ ในทางกลับกัน การมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่เกินไปก็สิ้นเปลืองทรัพยากร เวลา และงบประมาณโดยไม่จำเป็น

คุณเคยประสบปัญหาเหล่านี้หรือไม่? กังวลว่างานวิจัยของคุณจะไม่มีพลังทางสถิติเพียงพอ หรือไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นคำนวณขนาดตัวอย่างอย่างไร? หากคำตอบคือใช่ บทความนี้คือสิ่งที่คุณกำลังมองหา เราจะพาคุณไปรู้จักกับ g*power โปรแกรมฟรีที่ทรงพลังและใช้งานง่าย ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคำนวณขนาดตัวอย่างและวิเคราะห์กำลังทางสถิติ (Power Analysis) ได้อย่างแม่นยำและเป็นระบบ เพื่อให้งานวิจัยของคุณมีคุณภาพและน่าเชื่อถือ

เมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะสามารถใช้งาน g*power ได้อย่างมั่นใจ เข้าใจหลักการเบื้องหลัง และหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่พบบ่อย เพื่อให้ทุกการตัดสินใจในงานวิจัยของคุณอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลที่แข็งแกร่ง

ทำไมการคำนวณขนาดตัวอย่างจึงสำคัญ และ g*power ช่วยได้อย่างไร

การคำนวณขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการที่เรียกว่า Power Analysis ซึ่งมีวัตถุประสงค์หลักคือการประเมินว่างานวิจัยของคุณมี กำลังทางสถิติ (Statistical Power) เพียงพอที่จะตรวจจับผลกระทบหรือความแตกต่างที่มีอยู่จริงหรือไม่

• กำลังทางสถิติ (Power) คือความน่าจะเป็นที่งานวิจัยจะสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่าง (Null Hypothesis) ได้อย่างถูกต้อง เมื่อสมมติฐานว่างนั้นเป็นเท็จ หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ความสามารถในการตรวจจับผลกระทบที่มีอยู่จริง
• หากกำลังทางสถิติต่ำ งานวิจัยของคุณอาจไม่สามารถพบความแตกต่างที่สำคัญได้ แม้ว่าความแตกต่างนั้นจะมีอยู่จริงก็ตาม

g*power เป็นโปรแกรมฟรีที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้นักวิจัยสามารถดำเนินการ Power Analysis ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นการคำนวณขนาดตัวอย่างที่ต้องการ (A priori power analysis) หรือการประเมินกำลังทางสถิติของงานวิจัยที่ทำไปแล้ว (Post hoc power analysis) โปรแกรมนี้รองรับการวิเคราะห์ทางสถิติหลากหลายประเภท ตั้งแต่ t-test, ANOVA, Correlation ไปจนถึง Regression และอื่น ๆ อีกมากมาย ทำให้เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับนักวิจัยในทุกสาขา

เตรียมข้อมูลเบื้องต้นก่อนใช้งาน g*power

ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้งาน g*power เพื่อคำนวณขนาดตัวอย่าง มีพารามิเตอร์สำคัญบางประการที่คุณต้องทำความเข้าใจและกำหนดค่าให้ชัดเจน พารามิเตอร์เหล่านี้เป็นปัจจัยพื้นฐานที่ส่งผลต่อขนาดตัวอย่างที่คำนวณได้

1. ขนาดอิทธิพล (Effect Size): เป็นการวัดขนาดของความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ที่คุณคาดว่าจะพบในประชากร เป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญที่สุดและมักเป็นส่วนที่ท้าทายที่สุดในการกำหนด
• จะหา Effect Size ได้จากไหน?
• งานวิจัยก่อนหน้า: อ้างอิงจากงานวิจัยที่คล้ายคลึงกัน
• การศึกษาเบื้องต้น (Pilot Study): ทำการศึกษาขนาดเล็กเพื่อประมาณค่า Effect Size
• ค่ามาตรฐาน (Convention): ใช้ค่ามาตรฐานที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ เช่น Cohen’s d สำหรับ t-test (0.2 = เล็ก, 0.5 = ปานกลาง, 0.8 = ใหญ่) หรือ Cohen’s f สำหรับ ANOVA (0.1 = เล็ก, 0.25 = ปานกลาง, 0.4 = ใหญ่)
2. ระดับนัยสำคัญ (Alpha, α): คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างอย่างผิดพลาด (Type I error) หรือที่เรียกว่าค่า p-value ที่ยอมรับได้ โดยทั่วไปแล้ว นักวิจัยมักกำหนดค่า α ที่ 0.05 ซึ่งหมายถึงโอกาส 5% ที่จะสรุปว่ามีความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ ทั้งที่จริงแล้วไม่มี นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 คือ ค่ามาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย
3. กำลังทางสถิติ (Power, 1-β): คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างได้อย่างถูกต้องเมื่อสมมติฐานว่างเป็นเท็จ หรือความน่าจะเป็นที่จะตรวจพบผลกระทบที่มีอยู่จริง โดยทั่วไปแล้ว นักวิจัยมักกำหนดค่า Power ที่ 0.80 ซึ่งหมายถึงโอกาส 80% ที่จะตรวจพบผลกระทบที่มีอยู่จริง
4. จำนวนหาง (Number of Tails): การทดสอบแบบทางเดียว (One-tailed) ใช้เมื่อคุณมีทิศทางของผลลัพธ์ที่ชัดเจน (เช่น กลุ่ม A สูงกว่ากลุ่ม B เสมอ) ในขณะที่การทดสอบแบบสองทาง (Two-tailed) ใช้เมื่อคุณสนใจแค่ว่ามีความแตกต่างหรือไม่ โดยไม่ระบุทิศทาง (เช่น กลุ่ม A แตกต่างจากกลุ่ม B) การทดสอบแบบสองทางเป็นที่นิยมและปลอดภัยกว่าหากไม่มีทิศทางที่ชัดเจน
5. อัตราส่วนการจัดสรร (Allocation Ratio): ใช้เมื่อคุณมีกลุ่มตัวอย่างมากกว่าหนึ่งกลุ่ม เช่น ในการทดสอบ t-test สำหรับสองกลุ่มอิสระ หากคุณต้องการให้ขนาดตัวอย่างในแต่ละกลุ่มเท่ากัน อัตราส่วนจะเป็น 1

วิธีใช้งาน g*power ทีละขั้นตอน (ตัวอย่าง: Independent Samples t-test)

เพื่อความเข้าใจที่ชัดเจน เราจะมาดูตัวอย่างการคำนวณขนาดตัวอย่างสำหรับ Independent Samples t-test ซึ่งเป็นการทดสอบเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มอิสระ

Step 1: เลือก Test family และ Statistical test

เปิดโปรแกรม g*power ขึ้นมา คุณจะเห็นหน้าต่างหลักที่มีตัวเลือกมากมาย

• Test family: เลือก t tests (เนื่องจากเราจะใช้ t-test)
• Statistical test: เลือก Means: Difference between two independent means (two groups)

หน้าต่างด้านล่างจะแสดงกราฟและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบนี้

Step 2: เลือก Type of Power Analysis

ในส่วน Type of Power Analysis คุณมีตัวเลือกหลายแบบ แต่สำหรับการคำนวณขนาดตัวอย่างก่อนเริ่มเก็บข้อมูล ให้เลือก:

• A priori: Compute required sample size - given α, power, and effect size (นี่คือตัวเลือกที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับการวางแผนงานวิจัย)

Step 3: กำหนด Input Parameters

ตอนนี้คุณต้องป้อนค่าพารามิเตอร์ที่เราได้เตรียมไว้ในส่วนก่อนหน้า

• Tails: เลือก Two (หากคุณไม่มีทิศทางที่ชัดเจน)
• Effect size d: ป้อนค่า 0.5 (สมมติว่าคุณคาดหวัง Effect Size ระดับปานกลาง)
• α err prob: ป้อนค่า 0.05 (ระดับนัยสำคัญ 0.05)
• Power (1-β err prob): ป้อนค่า 0.80 (กำลังทางสถิติ 80%)
• Allocation ratio N2/N1: ป้อนค่า 1 (หากคุณต้องการให้ขนาดตัวอย่างในสองกลุ่มเท่ากัน)

Step 4: กด Calculate และตีความผลลัพธ์

เมื่อป้อนค่าทั้งหมดแล้ว ให้กดปุ่ม Calculate

โปรแกรมจะแสดงผลลัพธ์ในส่วน Output Parameters:

• Noncentrality parameter δ: ค่าพารามิเตอร์ที่ไม่เป็นศูนย์กลาง
• Critical t: ค่า t วิกฤต
• Df: องศาอิสระ (Degrees of freedom)
• Total sample size: 64 (นี่คือขนาดตัวอย่างรวมที่คุณต้องการ)
• Actual power: 0.802 (กำลังทางสถิติที่แท้จริง ซึ่งอาจสูงกว่า 0.80 เล็กน้อยเนื่องจากการปัดเศษ)

จากตัวอย่างนี้ คุณจะต้องมีกลุ่มตัวอย่างรวม 64 คน โดยแบ่งเป็นกลุ่มละ 32 คน (เนื่องจาก Allocation ratio = 1) เพื่อให้มีกำลังทางสถิติ 80% ในการตรวจจับ Effect Size ขนาด 0.5 ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

ตัวอย่างการใช้งาน g*power สำหรับการวิเคราะห์อื่น ๆ (ANOVA และ Correlation)

หลักการใช้งาน g*power สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติอื่น ๆ ก็คล้ายคลึงกัน เพียงแต่คุณต้องเลือก Test family และ Statistical test ที่เหมาะสม รวมถึงพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันไป

ตัวอย่าง: One-way ANOVA (F-test)

หากคุณต้องการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสามกลุ่มขึ้นไป คุณจะใช้ ANOVA

• Test family: เลือก F tests
• Statistical test: เลือก ANOVA: Fixed effects, omnibus, one-way
• Type of Power Analysis: เลือก A priori: Compute required sample size
• Input Parameters:
• Effect size f: ป้อนค่า 0.25 (สมมติว่า Effect Size ระดับปานกลางสำหรับ ANOVA)
• α err prob: 0.05
• Power (1-β err prob): 0.80
• Number of groups: 3 (สมมติว่ามี 3 กลุ่ม)

กด Calculate คุณจะได้ขนาดตัวอย่างรวมที่ต้องการสำหรับ ANOVA f test คือ การทดสอบที่ใช้ใน ANOVA เพื่อดูว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

ตัวอย่าง: Correlation (Pearson r)

หากคุณต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรต่อเนื่อง

• Test family: เลือก Exact
• Statistical test: เลือก Correlation: Bivariate normal model
• Type of Power Analysis: เลือก A priori: Compute required sample size
• Input Parameters:
• Tails: เลือก Two
• Effect size ρ H1: ป้อนค่า 0.3 (สมมติว่า Effect Size ระดับปานกลางสำหรับ Correlation)
• α err prob: 0.05
• Power (1-β err prob): 0.80

กด Calculate คุณจะได้ขนาดตัวอย่างที่ต้องการสำหรับ Correlation

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้ g*power และวิธีแก้ไข

แม้ g*power จะใช้งานง่าย แต่ก็มีข้อผิดพลาดบางประการที่นักวิจัยมักจะทำ ซึ่งอาจนำไปสู่การคำนวณขนาดตัวอย่างที่ไม่ถูกต้อง

1. การประมาณค่า Effect Size ที่ไม่เหมาะสม

• ปัญหา: การใช้ Effect Size ที่เล็กเกินไปจะทำให้ขนาดตัวอย่างที่คำนวณได้ใหญ่มากจนไม่สามารถทำได้จริง ในขณะที่การใช้ Effect Size ที่ใหญ่เกินไปจะทำให้ขนาดตัวอย่างที่คำนวณได้เล็กเกินไป และอาจทำให้งานวิจัยไม่มีกำลังทางสถิติเพียงพอที่จะตรวจจับผลกระทบที่มีอยู่จริง
• วิธีแก้ไข:
• ทบทวนวรรณกรรม: ค้นหางานวิจัยที่คล้ายคลึงกันเพื่อดูว่าพวกเขาพบ Effect Size เท่าใด
• ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ: ขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในสาขาของคุณ
• ใช้ค่ามาตรฐานของ Cohen: หากไม่มีข้อมูลอื่น ๆ ให้ใช้ค่ามาตรฐาน (เล็ก, ปานกลาง, ใหญ่) อย่างระมัดระวัง
• ทำการศึกษาเบื้องต้น: หากเป็นไปได้ ให้ทำการศึกษาขนาดเล็กเพื่อประมาณค่า Effect Size

2. การตั้งค่า Alpha และ Power ที่ไม่ถูกต้อง

• ปัญหา: การตั้งค่า α ที่สูงเกินไป (เช่น 0.10) จะเพิ่มโอกาสเกิด Type I error ในขณะที่การตั้งค่า Power ที่ต่ำเกินไป (เช่น 0.50) จะเพิ่มโอกาสเกิด Type II error
• วิธีแก้ไข: ยึดตามค่ามาตรฐานที่ยอมรับกันโดยทั่วไปในสาขาวิชาของคุณ เช่น α = 0.05 และ Power = 0.80 เว้นแต่จะมีเหตุผลทางทฤษฎีหรือเชิงปฏิบัติที่แข็งแกร่งในการเบี่ยงเบนจากค่าเหล่านี้ นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 คือ ค่าที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและเป็นที่ยอมรับ

3. การเลือก Type of Power Analysis ผิด

• ปัญหา: นักวิจัยบางคนอาจเลือก Post hoc (คำนวณ Power จากขนาดตัวอย่างที่มีอยู่) แทนที่จะเป็น A priori (คำนวณขนาดตัวอย่างที่ต้องการ) ในขั้นตอนการวางแผนงานวิจัย
• วิธีแก้ไข: ทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ของแต่ละ Type of Power Analysis หากคุณกำลังวางแผนงานวิจัยและต้องการทราบขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม ให้เลือก A priori เสมอ

4. การตีความผลลัพธ์ผิดพลาด

• ปัญหา: สับสนระหว่าง Total sample size กับ Sample size per group โดยเฉพาะในการวิเคราะห์ที่มีหลายกลุ่ม
• วิธีแก้ไข: อ่านผลลัพธ์ในส่วน Output Parameters อย่างละเอียด และตรวจสอบว่าค่าที่ได้คือขนาดตัวอย่างรวม หรือขนาดตัวอย่างต่อกลุ่ม

การปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติ: เมื่อไหร่และอย่างไร

แม้ g*power จะเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม แต่บางครั้งงานวิจัยของคุณอาจมีความซับซ้อนเกินกว่าที่จะใช้เครื่องมือนี้เพียงอย่างเดียว หรือคุณอาจต้องการความมั่นใจเพิ่มเติมในการตัดสินใจด้านสถิติ

เมื่อไหร่ที่ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ?

• การออกแบบงานวิจัยที่ซับซ้อน: เช่น การวิเคราะห์แบบ Repeated Measures ANOVA, Mixed Models, หรือ Structural Equation Modeling (SEM) ซึ่ง g*power อาจไม่รองรับโดยตรง หรือต้องใช้ความเข้าใจเชิงลึกในการกำหนดพารามิเตอร์
• การกำหนด Effect Size: หากคุณไม่มีข้อมูล Effect Size ที่ชัดเจนและไม่แน่ใจว่าจะประมาณค่าอย่างไร
• ความไม่แน่ใจในการเลือกการทดสอบทางสถิติ: หากคุณไม่แน่ใจว่าควรใช้การทดสอบทางสถิติใดที่เหมาะสมกับข้อมูลและวัตถุประสงค์งานวิจัยของคุณ
• การตีความผลลัพธ์: หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการตีความผลลัพธ์ Power Analysis หรือผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวม
• การตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูล: ในบางกรณี การวิจัยอาจเกี่ยวข้องกับการประเมินความสอดคล้องของผู้ประเมิน (Inter-Rater Reliability) ซึ่ง irr คือ สิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาก่อนการวิเคราะห์เชิงปริมาณ และผู้เชี่ยวชาญสามารถให้คำแนะนำได้

วิธีการเลือกผู้ช่วยหรือที่ปรึกษาด้านสถิติที่โปร่งใสและมีจริยธรรม

หากคุณตัดสินใจที่จะขอความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ ควรพิจารณาสิ่งเหล่านี้:

• เน้นการให้คำปรึกษาและการสอน: ผู้เชี่ยวชาญที่ดีควรช่วยให้คุณเข้าใจกระบวนการและสามารถทำได้ด้วยตนเองในอนาคต ไม่ใช่แค่ทำให้เสร็จ
• ความโปร่งใส: ผู้เชี่ยวชาญควรสามารถอธิบายขั้นตอนการวิเคราะห์และเหตุผลในการตัดสินใจได้อย่างชัดเจน
• จริยธรรมทางวิชาการ: หลีกเลี่ยงบริการที่เสนอจะทำวิทยานิพนธ์หรืองานวิจัยให้คุณทั้งหมด เพราะนั่นเป็นการกระทำที่ผิดจริยธรรมทางวิชาการ ผู้เชี่ยวชาญควรเป็นที่ปรึกษาและผู้แนะนำเท่านั้น
• ประสบการณ์และความเชี่ยวชาญ: ตรวจสอบประวัติและผลงานของผู้เชี่ยวชาญว่ามีความรู้และประสบการณ์ในด้านที่คุณต้องการหรือไม่

การปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาทักษะการวิจัยของคุณ และช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่างานวิจัยของคุณจะดำเนินการไปอย่างถูกต้องและมีคุณภาพ หากคุณต้องการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถดู คู่มือสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล ฉบับสมบูรณ์ ของเราได้

สรุป

g*power เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและจำเป็นสำหรับนักวิจัยทุกคนในการวางแผนงานวิจัยให้มีประสิทธิภาพ การทำความเข้าใจหลักการเบื้องหลังและวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน จะช่วยให้คุณสามารถกำหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม และเพิ่มกำลังทางสถิติให้กับงานวิจัยของคุณได้อย่างมั่นใจ

อย่าปล่อยให้ปัญหาเรื่องขนาดตัวอย่างมาบั่นทอนคุณภาพงานวิจัยของคุณ เริ่มต้นใช้งาน g*power วันนี้ เพื่อสร้างงานวิจัยที่แข็งแกร่ง น่าเชื่อถือ และมีคุณค่าทางวิชาการ

คำถามที่พบบ่อย

g*power ฟรีหรือไม่?

ใช่ g*power เป็นโปรแกรมฟรีที่สามารถดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์ทางการของมหาวิทยาลัย Heinrich Heine University Düsseldorf ประเทศเยอรมนี

ควรใช้ Effect Size เท่าไหร่ดี หากไม่มีข้อมูลเลย?

หากไม่มีข้อมูล Effect Size จากงานวิจัยก่อนหน้าหรือการศึกษาเบื้องต้น คุณสามารถใช้ค่ามาตรฐานของ Cohen (เช่น d=0.2 สำหรับเล็ก, d=0.5 สำหรับปานกลาง, d=0.8 สำหรับใหญ่) เป็นจุดเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม ควรใช้ด้วยความระมัดระวังและพยายามหาข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อยืนยัน

g*power ใช้กับงานวิจัยเชิงคุณภาพได้ไหม?

g*power ถูกออกแบบมาเพื่อคำนวณขนาดตัวอย่างและกำลังทางสถิติสำหรับงานวิจัยเชิงปริมาณเป็นหลัก ไม่ได้มีฟังก์ชันโดยตรงสำหรับการวิเคราะห์งานวิจัยเชิงคุณภาพ การกำหนดขนาดตัวอย่างในงานวิจัยเชิงคุณภาพมักพิจารณาจากความอิ่มตัวของข้อมูล (Data Saturation) มากกว่า

ถ้าไม่มีข้อมูล Effect Size เลยจะทำอย่างไร?

หากไม่มีข้อมูล Effect Size เลย คุณสามารถพิจารณาทางเลือกดังนี้: 1) ทำการศึกษาเบื้องต้น (Pilot Study) เพื่อประมาณค่า Effect Size 2) ใช้ค่า Effect Size มาตรฐานของ Cohen 3) ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญในสาขาของคุณเพื่อขอคำแนะนำ 4) ทำ Sensitivity Analysis ใน g*power เพื่อดูว่า Effect Size ขนาดใดที่สามารถตรวจจับได้ด้วยขนาดตัวอย่างที่คุณมี

g*power มีข้อจำกัดอะไรบ้าง?

g*power เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น อาจไม่รองรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่ซับซ้อนบางประเภท (เช่น Multilevel Models หรือ SEM) และการคำนวณขึ้นอยู่กับการป้อนค่าพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง โดยเฉพาะ Effect Size ซึ่งเป็นส่วนที่ท้าทายที่สุด

จำเป็นต้องใช้ g*power ทุกงานวิจัยหรือไม่?

การใช้ g*power หรือการทำ Power Analysis เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับงานวิจัยเชิงปริมาณส่วนใหญ่ เพื่อให้มั่นใจว่างานวิจัยมีกำลังทางสถิติเพียงพอ อย่างไรก็ตาม ในงานวิจัยเชิงสำรวจเบื้องต้น หรือการศึกษาเชิงคุณภาพ อาจไม่จำเป็นต้องใช้ g*power โดยตรง แต่การคำนวณขนาดตัวอย่างก็ยังคงเป็นแนวปฏิบัติที่ดีในการวางแผนงานวิจัย