ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทำวิจัยทางบัญชี

🧭งานวิจัยทางบัญชีในยุคปัจจุบันต้องเผชิญกับความท้าทายทั้งด้าน มาตรฐานบัญชี เทคโนโลยีดิจิทัล และความคาดหวังเชิงนโยบาย แม้นักวิจัยจะมีความรู้พื้นฐานที่ดี แต่ข้อผิดพลาดบางประการยังเกิดขึ้นซ้ำ ๆ บทความนี้จึงรวบรวม ข้อผิดพลาดในการทำวิจัยทางบัญชีที่พบบ่อย พร้อมแนวทางหลีกเลี่ยง เพื่อยกระดับคุณภาพงานวิจัยให้เป็นไปตามมาตรฐานวิชาการ

1️⃣ 🎯 เลือกหัวข้อวิจัยไม่สอดคล้องกับบริบทปัจจุบัน

การตั้งหัวข้อวิจัยเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญ หากหัวข้อไม่สอดคล้องกับบริบทเศรษฐกิจและวิชาชีพบัญชีในปัจจุบัน งานวิจัยอาจขาดคุณค่าและความร่วมสมัย

❌ ข้อผิดพลาดที่พบ

• ใช้หัวข้อซ้ำเดิม
• ไม่เชื่อมโยงกับ ESG, Digital Accounting
  

✅ แนวทางปรับปรุง

• วิเคราะห์แนวโน้มงานวิจัยบัญชีปัจจุบัน
• ระบุ Research Gap ให้ชัดเจน

2️⃣ 📚 ใช้กรอบแนวคิดและทฤษฎีล้าสมัย

กรอบแนวคิดและทฤษฎีเป็นรากฐานของงานวิจัย หากใช้ทฤษฎีที่ล้าสมัย งานวิจัยอาจไม่สอดคล้องกับสภาพแวดล้อมธุรกิจปัจจุบัน

❌ ข้อผิดพลาด

• อ้างอิงงานวิจัยเก่ามาก
• ไม่เชื่อมโยงทฤษฎีกับการปฏิบัติจริง
  

✅ แนวทางอัปเดต

• ใช้งานวิจัยย้อนหลัง 5–7 ปี
• เชื่อมโยงกับ Governance, Risk, Compliance

3️⃣ 📊 การกำหนดตัวแปรไม่รองรับข้อมูลเชิงดิจิทัล

งานวิจัยบัญชีสมัยใหม่ใช้ข้อมูลจากระบบสารสนเทศและฐานข้อมูลดิจิทัล การกำหนดตัวแปรที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้ผลคลาดเคลื่อน

❌ ข้อผิดพลาด

• ใช้ตัวชี้วัดแบบเดิม
• ไม่อธิบายการจัดการข้อมูล
  

✅ แนวทางปรับปรุง

• กำหนด Operational Definition ชัดเจน
• อธิบาย Data Cleaning / Validation

4️⃣ 📈 การใช้สถิติขั้นสูงโดยขาดการอธิบาย

การใช้สถิติขั้นสูงช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ แต่หากไม่อธิบายเหตุผล อาจทำให้งานวิจัยดูซับซ้อนเกินจำเป็น

❌ ข้อผิดพลาด

• ใช้ SEM, Panel Data โดยไม่อธิบาย
• รายงานผลไม่ครบถ้วน
  

✅ แนวทางล่าสุด

• อธิบายเหตุผลเชิงวิชาการ
• รายงานค่า fit indices, effect size

5️⃣ 🗂️ การใช้ข้อมูลทุติยภูมิโดยไม่ตรวจสอบคุณภาพ

ข้อมูลทุติยภูมิ เช่น งบการเงินหรือฐานข้อมูลออนไลน์ เป็นแหล่งข้อมูลหลักของงานวิจัยบัญชี แต่ต้องตรวจสอบคุณภาพอย่างรอบคอบ

❌ ข้อผิดพลาด

• ไม่ระบุแหล่งข้อมูล
• ใช้ข้อมูลไม่ครบหรือไม่ทันสมัย
  

✅ แนวทางอัปเดต

• ระบุแหล่งข้อมูลและช่วงเวลา
• อธิบายข้อจำกัดของข้อมูล

6️⃣ 🧠 การอภิปรายผลไม่เชื่อมโยงกับผลกระทบเชิงนโยบาย

งานวิจัยที่ดีควรแสดงให้เห็นว่าผลการวิจัยสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างไร ไม่ใช่เพียงรายงานตัวเลข

❌ ข้อผิดพลาด

• อภิปรายผลเฉพาะเชิงสถิติ
• ไม่เชื่อมโยงกับผู้ใช้งานจริง
  

✅ แนวทางปรับปรุง

• เชื่อมโยงกับ Policy / Practical Implication
• อธิบายผลกระทบต่อวิชาชีพบัญชี

7️⃣ 🤖 การใช้ AI และเครื่องมือดิจิทัลโดยไม่เปิดเผย

AI ถูกนำมาใช้ในงานวิจัยมากขึ้น แต่การไม่เปิดเผยการใช้งานอาจขัดต่อจริยธรรมการวิจัย

❌ ข้อผิดพลาด

• ใช้ AI โดยไม่ระบุในวิธีวิจัย
• ไม่ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์
  

✅ แนวทางปฏิบัติ

• เปิดเผยการใช้ AI อย่างโปร่งใส
• ปฏิบัติตามจริยธรรมการวิจัย

✅📌 การหลีกเลี่ยง ข้อผิดพลาดในการทำวิจัยทางบัญชี ตั้งแต่การตั้งหัวข้อ วิธีวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการอภิปรายผล จะช่วยยกระดับคุณภาพงานวิจัยให้มีความน่าเชื่อถือ ทันสมัย และสามารถเผยแพร่ในระดับวิชาการได้อย่างยั่งยืน