คำนวณกลุ่มตัวอย่าง G*Power
แม่นยำกว่า Taro Yamane — ออกแบบมาเพื่อ Multiple Regression โดยเฉพาะ
1 ตั้งค่าพารามิเตอร์สถิติ
* คือจำนวนตัวแปรต้น (X) ทั้งหมดในโมเดลของคุณ
💡 ทำไมต้องใช้ G*Power?
อาจารย์ที่ปรึกษาสมัยใหม่มักไม่ยอมรับสูตร Taro Yamane เนื่องจากไม่ได้พิจารณาเรื่องความสัมพันธ์ของตัวแปร G*Power ช่วยยืนยันว่าจำนวนกลุ่มตัวอย่างที่คุณเก็บมา มีอำนาจเพียงพอที่จะตรวจพบความสัมพันธ์ของตัวแปรได้อย่างมีนัยสำคัญ
จำนวนกลุ่มตัวอย่างขั้นต่ำ
สำหรับตัวแปรพยากรณ์ 5 ตัว เพื่อให้ได้อำนาจการทดสอบ 80%
ข้อความสำหรับรายงาน (บทที่ 3)
ความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ G*Power
1. การกำหนดจำนวนตัวแปรพยากรณ์ (Predictors)
ให้นับจำนวนตัวแปรต้น (Independent Variables) ทั้งหมดที่อยู่ในกรอบแนวคิดของคุณ เช่น หากคุณศึกษา ปัจจัยส่วนบุคคล (4 ข้อ) และ ปัจจัยการตลาด (4 ข้อ) ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจ จำนวน Predictors คือ 8 ตัว
เมื่อคาดว่าปัจจัยต่างๆ มีผลน้อยมาก (เก็บกลุ่มตัวอย่างเยอะมาก)
ค่ามาตรฐานที่นิยมใช้ที่สุดในวิทยานิพนธ์ไทย (แนะนำ)
เมื่อมั่นใจว่าปัจจัยนั้นมีผลแรงมาก (ใช้กลุ่มตัวอย่างน้อย)
! ข้อควรระวัง
จำนวนที่คำนวณได้คือ **"จำนวนขั้นต่ำ"** ในทางปฏิบัติ ผู้วิจัยควรเก็บข้อมูลเผื่อไว้ประมาณ **10-20%** เพื่อป้องกันกรณีแบบสอบถามไม่สมบูรณ์ หรือมี Outliers ที่ต้องตัดออกในภายหลัง
บทความที่เกี่ยวข้อง
อย่าให้การหาผู้ตอบ หยุดงานวิจัยที่คุณทุ่มเทมาตลอด
ส่งรายละเอียดมาได้เลย ประเมินราคาฟรีไม่มีข้อผูกมัด เราตอบกลับภายใน 24 ชั่วโมง