บทนำ: ทำไมการคำนวณกลุ่มตัวอย่างจึงสำคัญ?
ในโลกของการวิจัย ไม่ว่าจะเป็นสาขาวิทยาศาสตร์ สังคมศาสตร์ หรือการแพทย์ การกำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมคือก้าวแรกที่สำคัญยิ่งต่อความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการศึกษา หากกลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็กเกินไป งานวิจัยอาจขาด พลังทางสถิติ (Statistical Power) ทำให้ไม่สามารถตรวจจับความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ที่มีอยู่จริงได้ (เกิด Type II error) ในทางกลับกัน หากกลุ่มตัวอย่างมีขนาดใหญ่เกินไป ก็อาจนำไปสู่การสิ้นเปลืองทรัพยากร เวลา และงบประมาณโดยไม่จำเป็น
ปัญหาเหล่านี้เป็นสิ่งที่นักวิจัยจำนวนมากต้องเผชิญ การคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างจึงไม่ใช่แค่การเดา แต่เป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ต้องอาศัยหลักการทางสถิติที่ชัดเจน บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจเครื่องมืออันทรงพลังที่ชื่อว่า G*Power ซึ่งเป็นโปรแกรมฟรีที่ช่วยให้การคำนวณกลุ่มตัวอย่างเป็นเรื่องง่ายขึ้น พร้อมทั้งโครงสร้างการใช้งาน ตัวอย่าง และข้อควรระวัง เพื่อให้คุณสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานวิจัยของคุณได้อย่างมั่นใจและมีประสิทธิภาพ
G*Power คืออะไร และทำไมต้องใช้?
G*Power คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ฟรีที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้นักวิจัยสามารถคำนวณ พลังทางสถิติ (Statistical Power) และขนาดกลุ่มตัวอย่างที่จำเป็นสำหรับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติหลากหลายรูปแบบ โปรแกรมนี้ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในหมู่นักวิจัยและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและรองรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่ครอบคลุม
ประโยชน์หลักของการใช้ G*Power:
- คำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่าง (A priori power analysis): ช่วยให้คุณทราบจำนวนกลุ่มตัวอย่างที่ต้องใช้ก่อนเริ่มเก็บข้อมูล เพื่อให้งานวิจัยมีพลังทางสถิติที่เพียงพอในการตรวจจับผลลัพธ์ที่คาดหวัง
- ประเมินพลังทางสถิติ (Post hoc power analysis): สำหรับงานวิจัยที่ดำเนินการไปแล้ว G*Power สามารถช่วยประเมินว่างานวิจัยนั้นมีพลังทางสถิติเพียงพอหรือไม่
- คำนวณขนาดอิทธิพล (Effect size): ช่วยในการคำนวณขนาดอิทธิพลจากค่าสถิติที่ได้จากงานวิจัยอื่น ๆ
- รองรับการทดสอบหลากหลาย: ครอบคลุมการทดสอบทางสถิติหลายประเภท เช่น t-tests, F-tests (ANOVA), Chi-square tests, Correlation, และ Regression
การทำความเข้าใจหลักการทางสถิติพื้นฐานเป็นสิ่งสำคัญก่อนการใช้ G*Power หากคุณต้องการทบทวนความรู้ด้านสถิติ สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้จาก คู่มือสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล ฉบับสมบูรณ์
องค์ประกอบสำคัญในการคำนวณกลุ่มตัวอย่างด้วย G*Power
การคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างด้วย G*Power ต้องอาศัยการป้อนค่าพารามิเตอร์สำคัญ 4-5 อย่าง ซึ่งแต่ละค่ามีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่ได้ การทำความเข้าใจแต่ละองค์ประกอบจึงเป็นสิ่งจำเป็น:
1. ประเภทของการวิเคราะห์พลัง (Type of Power Analysis)
โดยทั่วไปแล้ว สำหรับการคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างก่อนเริ่มเก็บข้อมูล เราจะเลือก “A priori: Compute required sample size – given α, power, and effect size” ซึ่งหมายถึงการคำนวณหาจำนวนกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ โดยกำหนดค่าระดับนัยสำคัญ (alpha), พลังทางสถิติ (power) และขนาดอิทธิพล (effect size) ไว้ล่วงหน้า
2. กลุ่มการทดสอบ (Test Family) และการทดสอบทางสถิติ (Statistical Test)
คุณต้องเลือกประเภทของการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์และรูปแบบข้อมูลของงานวิจัยของคุณ เช่น:
- t tests: สำหรับเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม
- F tests: สำหรับเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสามกลุ่มขึ้นไป (ANOVA) เช่น f test คือ การทดสอบที่ใช้ในสถานการณ์นี้
- χ² tests: สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
- Correlations: สำหรับหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
- Regression: สำหรับการวิเคราะห์การถดถอย
3. ขนาดอิทธิพล (Effect Size)
ขนาดอิทธิพลคือการวัดขนาดของปรากฏการณ์ ความแตกต่าง หรือความสัมพันธ์ที่คุณคาดว่าจะพบในประชากร เป็นค่าที่สำคัญที่สุดและมักเป็นส่วนที่ท้าทายที่สุดในการกำหนด เนื่องจากมีผลโดยตรงต่อขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ
- ขนาดอิทธิพลที่ใหญ่: ต้องการกลุ่มตัวอย่างน้อยลง
- ขนาดอิทธิพลที่เล็ก: ต้องการกลุ่มตัวอย่างมากขึ้น
การประมาณค่าขนาดอิทธิพลสามารถทำได้จาก:
- งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง: ค้นหาผลการศึกษาที่คล้ายคลึงกันและใช้ขนาดอิทธิพลที่รายงานไว้
- การศึกษาเบื้องต้น (Pilot Study): ทำการศึกษาขนาดเล็กเพื่อประมาณค่าขนาดอิทธิพล
- แนวทางของ Cohen: Cohen (1988) ได้เสนอแนวทางสำหรับขนาดอิทธิพลขนาดเล็ก กลาง และใหญ่ สำหรับการทดสอบแต่ละประเภท (เช่น d = 0.2, 0.5, 0.8 สำหรับ t-test)
4. ระดับนัยสำคัญ (α err prob หรือ Alpha Level)
คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่าง (H0) ทั้งที่ H0 เป็นจริง (Type I error) ค่าที่นิยมใช้คือ 0.05 ซึ่งหมายความว่ามีโอกาส 5% ที่จะสรุปว่ามีความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ ทั้งที่จริงแล้วไม่มี นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 คือ ค่ามาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย
5. พลังทางสถิติ (Power หรือ 1-β err prob)
คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่าง (H0) ได้อย่างถูกต้องเมื่อ H0 เป็นเท็จ (ตรวจจับผลลัพธ์ที่มีอยู่จริงได้) ค่าที่นิยมใช้คือ 0.80 (หรือ 80%) ซึ่งหมายความว่ามีโอกาส 80% ที่จะตรวจจับผลลัพธ์ที่มีอยู่จริงได้ หากพลังทางสถิติต่ำเกินไป งานวิจัยอาจไม่สามารถหาความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ที่แท้จริงได้
6. อัตราส่วนการจัดสรร (Allocation Ratio)
สำหรับงานวิจัยที่มีหลายกลุ่ม (เช่น กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม) อัตราส่วนนี้จะบอกว่าคุณต้องการให้จำนวนกลุ่มตัวอย่างในแต่ละกลุ่มมีสัดส่วนเท่าใด (เช่น 1:1 หากต้องการให้แต่ละกลุ่มมีขนาดเท่ากัน)
ตัวอย่างการใช้งาน G*Power สำหรับการวิจัยแบบ Cluster
สมมติว่าคุณต้องการศึกษาผลของโปรแกรมการเรียนรู้แบบใหม่ต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 โดยคุณจะทดลองใช้โปรแกรมนี้ในโรงเรียน 3 แห่ง (กลุ่มทดลอง) และเปรียบเทียบกับโรงเรียนอีก 3 แห่งที่ใช้การเรียนรู้แบบปกติ (กลุ่มควบคุม) ซึ่งนักเรียนแต่ละคนจะถูกจัดกลุ่มตามโรงเรียนที่สังกัด นี่คือตัวอย่างของการวิจัยแบบ Cluster Sampling
แม้ G*Power จะไม่มีฟังก์ชัน “Cluster” โดยตรงสำหรับทุกการทดสอบ แต่เราสามารถใช้หลักการพื้นฐานในการคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างเบื้องต้น และนำไปปรับใช้โดยคำนึงถึง Design Effect (DEFF) ซึ่งเป็นปัจจัยปรับแก้ที่เกิดจากการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม
ขั้นตอนการคำนวณเบื้องต้นด้วย G*Power (สมมติว่าวิเคราะห์ที่ระดับนักเรียน):
- เปิดโปรแกรม G*Power.
- เลือก Test family: F tests (เนื่องจากเราจะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ 2 กลุ่ม หรืออาจมองเป็นการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว หากมีหลายกลุ่มย่อยที่ต้องการเปรียบเทียบ)
- เลือก Statistical test: ANOVA: Fixed effects, omnibus, one-way (สำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม)
- เลือก Type of power analysis: A priori: Compute required sample size – given α, power, and effect size
- กำหนดพารามิเตอร์:
- Effect size f: สมมติว่าจากงานวิจัยก่อนหน้าหรือการศึกษาเบื้องต้น คุณคาดว่าจะมีขนาดอิทธิพลปานกลาง (เช่น f = 0.25)
- α err prob: 0.05
- Power (1-β err prob): 0.80
- Number of groups: 2 (กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม)
- กด Calculate.
ผลลัพธ์ที่ได้: สมมติว่า G*Power คำนวณได้ว่าต้องการกลุ่มตัวอย่างรวม 128 คน (64 คนต่อกลุ่ม)
การปรับแก้สำหรับงานวิจัยแบบ Cluster:
เนื่องจากเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling) นักเรียนในโรงเรียนเดียวกันมักจะมีลักษณะบางอย่างที่คล้ายคลึงกันมากกว่านักเรียนจากต่างโรงเรียน ซึ่งเรียกว่า Intra-class Correlation (ICC) ค่า ICC นี้จะทำให้ข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างแบบ Cluster มีความแปรปรวนน้อยกว่าที่ควรจะเป็นหากสุ่มแบบสุ่มอย่างง่าย ทำให้ต้องใช้กลุ่มตัวอย่างที่มากขึ้นเพื่อรักษาพลังทางสถิติเดิม
เราต้องนำค่าที่ได้จาก G*Power ไปคูณด้วย Design Effect (DEFF) ซึ่งคำนวณได้จากสูตร:
DEFF = 1 + (m – 1) * ICC
โดยที่:
- m = จำนวนกลุ่มตัวอย่างเฉลี่ยต่อ Cluster (เช่น จำนวนนักเรียนเฉลี่ยต่อโรงเรียน)
- ICC = ค่า Intra-class Correlation (ต้องประมาณจากงานวิจัยที่คล้ายคลึงกัน หรือจากข้อมูลเบื้องต้น)
ตัวอย่างการปรับแก้:
- สมมติว่าคุณคาดว่าจะมีนักเรียนเฉลี่ย 30 คนต่อโรงเรียน (m = 30)
- สมมติว่าค่า ICC สำหรับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนในโรงเรียนคือ 0.05
- DEFF = 1 + (30 – 1) * 0.05 = 1 + 29 * 0.05 = 1 + 1.45 = 2.45
ดังนั้น ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ปรับแก้แล้ว = 128 คน * 2.45 = 313.6 คน
คุณจะต้องใช้กลุ่มตัวอย่างประมาณ 314 คน เพื่อให้งานวิจัยของคุณมีพลังทางสถิติที่เพียงพอ โดยแบ่งเป็น 157 คนสำหรับกลุ่มทดลอง และ 157 คนสำหรับกลุ่มควบคุม
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้ G*Power และวิธีหลีกเลี่ยง
แม้ G*Power จะเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ แต่ก็มีข้อผิดพลาดบางประการที่นักวิจัยมักจะทำ ซึ่งอาจนำไปสู่การคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ถูกต้อง:
1. เลือก Test family/Statistical test ผิด
ข้อผิดพลาด: การเลือกประเภทการทดสอบที่ไม่ตรงกับวัตถุประสงค์การวิจัยหรือลักษณะข้อมูล เช่น ใช้ t-test แทนที่จะเป็น ANOVA เมื่อมีมากกว่าสองกลุ่ม
วิธีหลีกเลี่ยง: ทำความเข้าใจวัตถุประสงค์การวิจัยและประเภทข้อมูลของคุณอย่างถ่องแท้ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติหากไม่แน่ใจ
2. ประมาณค่า Effect Size ไม่ถูกต้อง
ข้อผิดพลาด: การเดาค่า Effect Size โดยไม่มีหลักฐานสนับสนุน หรือใช้ค่าที่เล็กเกินไป/ใหญ่เกินไป ซึ่งจะทำให้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ได้ไม่เหมาะสม
วิธีหลีกเลี่ยง: พยายามหาค่า Effect Size จากงานวิจัยที่เกี่ยวข้องมากที่สุด หรือทำการศึกษาเบื้องต้น (Pilot Study) หากไม่มีข้อมูลจริง ๆ ให้ใช้แนวทางของ Cohen อย่างระมัดระวังและอธิบายเหตุผลในการเลือก
3. กำหนด Alpha และ Power ไม่เหมาะสม
ข้อผิดพลาด: การใช้ค่า Alpha และ Power ที่ไม่เป็นไปตามข้อตกลงทางวิชาการ หรือปรับค่าเหล่านี้โดยไม่มีเหตุผล
วิธีหลีกเลี่ยง: ยึดตามค่ามาตรฐานที่ยอมรับกันโดยทั่วไป (Alpha = 0.05, Power = 0.80) เว้นแต่จะมีเหตุผลทางทฤษฎีหรือเชิงปฏิบัติที่แข็งแกร่งในการปรับเปลี่ยน และต้องระบุเหตุผลนั้นอย่างชัดเจน
4. ละเลยการปรับแก้สำหรับงานวิจัยแบบ Cluster
ข้อผิดพลาด: สำหรับงานวิจัยที่มีการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling) การใช้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่คำนวณจาก G*Power โดยตรงโดยไม่ปรับแก้ด้วย Design Effect (DEFF) จะทำให้พลังทางสถิติต่ำกว่าที่ควรจะเป็น
วิธีหลีกเลี่ยง: ทำความเข้าใจลักษณะการสุ่มตัวอย่างของคุณ หากเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ต้องคำนวณและปรับแก้ด้วย Design Effect โดยพิจารณาจากค่า Intra-class Correlation (ICC) ที่เหมาะสม
5. ไม่บันทึกพารามิเตอร์ที่ใช้
ข้อผิดพลาด: ไม่ได้บันทึกค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดที่ใช้ในการคำนวณ ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบหรืออธิบายที่มาของขนาดกลุ่มตัวอย่างได้
วิธีหลีกเลี่ยง: บันทึกหน้าจอผลลัพธ์จาก G*Power หรือจดบันทึกค่า Test family, Statistical test, Type of power analysis, Effect size, Alpha, Power, และพารามิเตอร์อื่น ๆ ที่ใช้ทั้งหมด
คำแนะนำสำหรับการขอคำปรึกษาด้านสถิติอย่างมีจริยธรรม
การคำนวณกลุ่มตัวอย่างและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องซับซ้อน หากคุณรู้สึกไม่มั่นใจ การขอคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญเป็นสิ่งที่ดี แต่สิ่งสำคัญคือต้องดำเนินการอย่างมีจริยธรรมและโปร่งใส
สิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อขอคำปรึกษา:
- เน้นการเรียนรู้และทำความเข้าใจ: เป้าหมายหลักควรเป็นการที่คุณเข้าใจกระบวนการและสามารถอธิบายได้ด้วยตนเอง ไม่ใช่แค่ได้ผลลัพธ์มาโดยไม่เข้าใจ
- เลือกผู้ให้คำปรึกษาที่มีคุณสมบัติ: มองหาผู้ที่มีความรู้และประสบการณ์ด้านสถิติที่เกี่ยวข้องกับงานวิจัยของคุณ ตรวจสอบประวัติการทำงานหรือผลงานที่ผ่านมา
- กำหนดขอบเขตงานที่ชัดเจน: ระบุให้ชัดเจนว่าต้องการความช่วยเหลือในส่วนใดบ้าง เช่น การให้คำแนะนำในการเลือกการทดสอบ การช่วยคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่าง หรือการสอนการใช้โปรแกรม
- ความโปร่งใสและจริยธรรม: หลีกเลี่ยงการจ้างบุคคลอื่นมาทำวิทยานิพนธ์หรืองานวิจัยแทนคุณทั้งหมด เพราะถือเป็นการทุจริตทางวิชาการ การปรึกษาควรเน้นที่การเสริมสร้างความรู้และทักษะของคุณเอง
- การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล: หากมีการใช้ผู้ช่วยในการเก็บข้อมูล ควรมีการตรวจสอบคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล เช่น การคำนวณ irr คือ การวัดความสอดคล้องระหว่างผู้ประเมิน เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์มีความน่าเชื่อถือ
การปรึกษาด้านสถิติควรเป็นกระบวนการที่ช่วยเสริมสร้างความสามารถของคุณในฐานะนักวิจัย ไม่ใช่การมอบหมายความรับผิดชอบทั้งหมดให้ผู้อื่น
สรุป: ก้าวต่อไปสู่การวิจัยที่มีคุณภาพ
การคำนวณกลุ่มตัวอย่างด้วย G*Power เป็นทักษะสำคัญที่นักวิจัยทุกคนควรมี เพื่อให้มั่นใจว่างานวิจัยของคุณมีพลังทางสถิติที่เพียงพอและผลลัพธ์ที่ได้มีความน่าเชื่อถือ การทำความเข้าใจองค์ประกอบสำคัญ เช่น Effect Size, Alpha, และ Power รวมถึงการเลือก Test Family และ Statistical Test ที่ถูกต้อง จะช่วยให้คุณสามารถใช้โปรแกรมนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
โปรดจำไว้ว่า G*Power เป็นเพียงเครื่องมือ การตีความและการปรับใช้ผลลัพธ์ให้เข้ากับบริบทของงานวิจัยของคุณ รวมถึงการพิจารณาปัจจัยเฉพาะของการสุ่มตัวอย่างแบบ Cluster ยังคงเป็นความรับผิดชอบของนักวิจัย การฝึกฝนและทำความเข้าใจหลักการเบื้องหลังจะช่วยให้คุณสามารถสร้างสรรค์งานวิจัยที่มีคุณภาพและมีคุณค่าทางวิชาการได้อย่างแท้จริง
คำถามที่พบบ่อย
G*Power ใช้ได้กับงานวิจัยทุกประเภทหรือไม่?
G*Power รองรับการทดสอบทางสถิติหลากหลายประเภท แต่ไม่ได้ครอบคลุมทุกรูปแบบการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมาก ๆ เช่น การวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (SEM) หรือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่บางประเภท อย่างไรก็ตาม สำหรับการทดสอบสมมติฐานพื้นฐานส่วนใหญ่ G*Power มีความสามารถเพียงพอ
ถ้าไม่มีข้อมูล Effect Size ควรทำอย่างไร?
หากไม่มีข้อมูล Effect Size จากงานวิจัยก่อนหน้า คุณสามารถพิจารณาได้หลายวิธี: 1) ทำการศึกษาเบื้องต้น (Pilot Study) เพื่อประมาณค่า Effect Size 2) ใช้แนวทางของ Cohen สำหรับ Effect Size ขนาดเล็ก กลาง หรือใหญ่ โดยอ้างอิงจากประเภทการทดสอบของคุณ 3) ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเพื่อขอคำแนะนำในการประมาณค่าที่เหมาะสมกับบริบทงานวิจัยของคุณ
ควรตั้งค่า Power เท่าไหร่ดี?
ค่า Power ที่นิยมใช้และเป็นที่ยอมรับโดยทั่วไปคือ 0.80 (80%) ซึ่งหมายความว่างานวิจัยของคุณมีโอกาส 80% ที่จะตรวจจับผลลัพธ์ที่มีอยู่จริงได้ หากคุณต้องการความมั่นใจที่สูงขึ้น อาจพิจารณาใช้ 0.90 แต่จะทำให้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการเพิ่มขึ้นอย่างมาก
G*Power คำนวณกลุ่มตัวอย่างสำหรับงานวิจัยแบบ Cluster ได้โดยตรงหรือไม่?
G*Power ไม่ได้มีฟังก์ชัน ‘Cluster’ โดยตรงสำหรับทุกการทดสอบ แต่คุณสามารถคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างเบื้องต้นโดยสมมติว่าเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย จากนั้นนำผลลัพธ์ที่ได้ไปปรับแก้ด้วยค่า Design Effect (DEFF) ซึ่งคำนวณจาก Intra-class Correlation (ICC) เพื่อให้ได้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมกับงานวิจัยแบบ Cluster
G*Power มีข้อจำกัดอะไรบ้าง?
ข้อจำกัดหลักของ G*Power คือการที่ต้องป้อนค่าพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง (โดยเฉพาะ Effect Size) ซึ่งอาจเป็นเรื่องยากหากไม่มีข้อมูลอ้างอิง นอกจากนี้ G*Power อาจไม่เหมาะกับการคำนวณสำหรับงานวิจัยที่มีการออกแบบที่ซับซ้อนมาก ๆ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีรูปแบบเฉพาะเจาะจงที่ไม่ได้อยู่ในรายการการทดสอบของโปรแกรม