Definícia a príklady analýzy sekundárnych údajov

Sekundárna analýza údajov je analýza údajov, ktoré zhromaždil niekto iný. Ďalej uvádzame definíciu sekundárnych údajov, spôsob, akým môžu byť použité výskumnými pracovníkmi, a výhody a nevýhody tohto typu výskumu.

Kľúčové cesty: Analýza sekundárnych údajov

Vo výskume v oblasti spoločenských vied sú pojmy primárne údaje a sekundárne údaje bežnou rečou. Primárne údaje zhromažďuje výskumný pracovník alebo skupina výskumných pracovníkov na konkrétny účel alebo analýzu, o ktorej sa uvažuje. Tu výskumný tím vymýšľa a rozvíja výskumný projekt, rozhoduje o a technika odberu vzoriek, zbiera údaje určené na riešenie konkrétnych otázok a vykonáva vlastné analýzy zozbieraných údajov. V tomto prípade sú ľudia zapojení do analýzy údajov oboznámení s procesom navrhovania výskumu a procesom zberu údajov.

Sekundárna analýza údajovNa druhej strane je to použitie údajov, ktoré Zhromaždil niekto iný na iný účel. V tomto prípade výskumník kladie otázky, ktoré sa riešia prostredníctvom analýzy súboru údajov, ktoré neboli zapojené do zberu. Údaje sa nezhromažďovali, aby zodpovedali konkrétne výskumné otázky výskumného pracovníka, a namiesto toho sa zbierali na iný účel. To znamená, že ten istý súbor údajov môže byť v skutočnosti primárny súbor údajov pre jedného výskumného pracovníka a sekundárny súbor údajov pre iný výskumný pracovník.

Pred použitím sekundárnych údajov v analýze je potrebné urobiť niekoľko dôležitých vecí. Keďže výskumný pracovník nezhromažďoval údaje, je dôležité, aby sa zoznámili so súborom údajov: ako boli údaje zhromaždené, aké kategórie odpovedí sú pre každú z nich otázka, či je potrebné pri analýze použiť váhy, či je potrebné započítať klastre alebo stratifikácie, kto bola populácia štúdie a viac.

Veľa sekundárnych zdrojov údajov a súborov údajov je k dispozícii pre sociologický výskum, z ktorých mnohé sú verejné a ľahko dostupné. Sčítanie ľudu Spojených štátov, Všeobecný sociálny prieskuma Prieskum americkej komunity sú niektoré z najbežnejšie používaných súborov sekundárnych údajov.

Najväčšou výhodou použitia sekundárnych údajov je to, že môžu byť hospodárnejšie. Údaje už zhromaždil niekto iný, takže výskumný pracovník nemusí venovať túto fázu výskumu peniaze, čas, energiu a zdroje. Niekedy sa musí kúpiť súbor sekundárnych údajov, ale náklady sú takmer vždy nižšie ako náklady na zbieranie podobných údajov súbor údajov od nuly, ktorý zvyčajne zahŕňa platy, cestovné a dopravné prostriedky, kancelárske priestory, vybavenie a ďalšie režijné náklady Náklady. Okrem toho, keďže údaje sa už zbierajú a zvyčajne sa čistia a ukladajú v elektronickej podobe, môže výskumník stráviť väčšinu času analýza údajov namiesto toho, aby boli údaje pripravené na analýzu.

Druhou hlavnou výhodou použitia sekundárnych údajov je šírka dostupných údajov. Federálna vláda vykonáva početné štúdie vo veľkom, národnom meradle, ktoré by jednotliví výskumníci mali ťažšie zbierať. Mnohé z týchto súborov údajov sú tiež pozdĺžny, čo znamená, že rovnaké údaje boli zhromaždené od tej istej populácie počas niekoľkých rôznych časových období. To umožňuje vedcom pozerať sa na trendy a zmeny javov v priebehu času.

Treťou dôležitou výhodou použitia sekundárnych údajov je to, že proces zberu údajov často udržuje úroveň odbornosti a profesionality, ktoré nemusia byť prítomné u jednotlivých výskumných pracovníkov alebo malých výskumných projektov. Napríklad zhromažďovanie údajov o mnohých súboroch federálnych údajov sa často vykonáva špecializovanými zamestnancami má určité úlohy a má dlhoročné skúsenosti v tejto konkrétnej oblasti as týmto konkrétnym prieskumom. Mnoho menších výskumných projektov nemá takú úroveň odbornosti, pretože veľa študentov zbiera študenti pracujúci na čiastočný úväzok.

Hlavnou nevýhodou použitia sekundárnych údajov je to, že nemusí odpovedať na konkrétne výskumné otázky výskumného pracovníka alebo obsahovať konkrétne informácie, ktoré by výskumný pracovník chcel mať. Tiež sa nemuselo zbierať v geografickom regióne alebo počas požadovaných rokov alebo so špecifickou populáciou, ktorú výskumný pracovník zaujíma. Napríklad výskumný pracovník, ktorý má záujem o štúdium adolescentov, môže zistiť, že súbor sekundárnych údajov zahŕňa iba mladých dospelých.

Okrem toho, keďže výskumný pracovník nezhromažďoval údaje, nemá kontrolu nad tým, čo je obsiahnuté v súbore údajov. Často to môže obmedziť analýzu alebo zmeniť pôvodné otázky, na ktoré sa výskumný pracovník snažil odpovedať. Napríklad vedecký pracovník, ktorý študuje šťastie a optimizmus, môže zistiť, že sekundárny súbor údajov obsahuje iba jeden z nich premenné, ale nie oboje.

Súvisiacim problémom je, že tieto premenné mohli byť definované alebo kategorizované inak ako by si vybral vedecký pracovník. Napríklad vek mohol byť zhromaždený skôr do kategórií ako do súvislej premennej alebo rasa môže byť definovaná ako „biela“ a „iná“ namiesto toho, aby obsahovala kategórie pre každú väčšiu rasu.

Ďalšou významnou nevýhodou použitia sekundárnych údajov je, že výskumný pracovník presne nevie, ako sa proces zberu údajov uskutočnil alebo ako sa vykonal. Výskumný pracovník sa zvyčajne nezaujíma o informácie o tom, ako vážne sú údaje ovplyvnené problémami, ako je nízka miera odpovedí alebo nedorozumenie respondentov v konkrétnych otázkach z prieskumu. Tieto informácie sú niekedy ľahko dostupné, ako je to v prípade mnohých federálnych súborov údajov. Tento druh informácií však nie je sprevádzaný mnohými ďalšími súbormi sekundárnych údajov a analytik sa musí naučiť čítať medzi riadkami, aby odhalil akékoľvek potenciálne obmedzenia údajov.