Antrinių duomenų analizės apibrėžimas ir pavyzdžiai

Antrinė duomenų analizė yra duomenų, kuriuos surinko kažkas, analizė. Toliau apžvelgsime antrinių duomenų apibrėžimą, kaip juos gali naudoti tyrėjai, ir tokio tipo tyrimų privalumus ir trūkumus.

Pagrindiniai išpardavimai: antrinė duomenų analizė

Socialinių mokslų tyrimuose terminai pirminiai ir antriniai duomenys yra įprasti. Pirminius duomenis renka tyrėjas ar tyrėjų grupė konkrečiam tikslui ar nagrinėjamai analizei. Čia tyrimo komanda sugalvoja ir parengia tyrimo projektą, nusprendžia: mėginių ėmimo technika, renka duomenis, skirtus konkretiems klausimams spręsti, ir patys analizuoja surinktus duomenis. Šiuo atveju duomenų analizėje dalyvaujantys žmonės yra susipažinę su tyrimų planavimu ir duomenų rinkimo procesu.

Antrinių duomenų analizė, kita vertus, yra duomenų, kurie buvo surinktas kažkieno kažkam kitam tikslui. Šiuo atveju tyrėjas užduoda klausimus, kurie nagrinėjami analizuojant duomenų rinkinį, kurio jie nedalyvavo renkant. Duomenys nebuvo renkami atsakant į konkrečius tyrėjo tyrimų klausimus, o buvo renkami kitam tikslui. Tai reiškia, kad tas pats duomenų rinkinys iš tikrųjų gali būti pirminis duomenų rinkinys vienam tyrėjui, o antrinis duomenų rinkinys - kitam.

Prieš analizėje naudojant antrinius duomenis reikia atlikti keletą svarbių dalykų. Kadangi tyrėjas nerinko duomenų, jiems svarbu susipažinti su duomenų rinkiniu: kaip buvo renkami duomenys, kokios yra kiekvienos atsakymo kategorijos klausimas, ar reikia analizės metu taikyti svorius, ar ne, ar reikia atsižvelgti į grupes ar stratifikaciją, kas buvo tiriamoji grupė, ir daugiau.

Daug yra antrinių duomenų šaltinių ir duomenų rinkinių galima sociologiniams tyrimams, iš kurių daugelis yra vieši ir lengvai prieinami. Jungtinių Valstijų surašymas, Bendroji socialinė apklausa, ir Amerikos bendruomenės tyrimas yra keletas dažniausiai naudojamų antrinių duomenų rinkinių.

Didžiausias antrinių duomenų naudojimo pranašumas yra tas, kad jie gali būti ekonomiškesni. Kažkas kitas jau surinko duomenis, todėl tyrėjui nereikia skirti pinigų, laiko, energijos ir išteklių šiam tyrimų etapui. Kartais reikia įsigyti antrinių duomenų rinkinį, tačiau kaina beveik visada yra mažesnė nei panašaus rinkimo sąskaita duomenų rinkinys nuo nulio, kuris paprastai reiškia atlyginimus, keliones ir transportavimą, biuro patalpas, įrangą ir kitas pridėtines išlaidas išlaidos. Be to, kadangi duomenys jau yra renkami ir paprastai valomi bei saugomi elektroniniu formatu, tyrėjas didžiąją laiko dalį gali praleisti analizuodamas duomenis užuot ruošus duomenis analizei.

Antras svarbus antrinių duomenų naudojimo pranašumas yra turimų duomenų gausumas. Federalinė vyriausybė vykdo daugybę tyrimų dideliu nacionaliniu mastu, kuriuos pavieniams tyrėjams būtų sunku surinkti. Daugelis šių duomenų rinkinių taip pat yra išilginis, tai reiškia, kad tie patys duomenys buvo surinkti iš tos pačios populiacijos per kelis skirtingus laikotarpius. Tai leidžia tyrėjams pažvelgti į tendencijas ir reiškinių pokyčius bėgant laikui.

Trečias svarbus antrinių duomenų naudojimo pranašumas yra tas, kad duomenų rinkimo procesas dažnai palaiko lygį kompetencijos ir profesionalumo, kurio gali nebūti su atskirais tyrėjais ar mažais tyrimų projektais. Pavyzdžiui, daugelio federalinių duomenų rinkinius dažnai renka specialistai atlikti tam tikras užduotis ir turėti ilgametę patirtį toje srityje ir atliekant tą konkrečią apklausą. Daugelyje mažesnių mokslinių tyrimų projektų tokio lygio žinių nėra, nes daug duomenų renka studentai, dirbantys ne visą darbo dieną.

Pagrindinis antrinių duomenų naudojimo trūkumas yra tas, kad jis negali atsakyti į konkrečius tyrėjo klausimus ar pateikti konkrečios informacijos, kurią tyrėjas norėtų. Jis taip pat gali būti nerenkamas geografiniame regione ar per nustatytus metus, arba su konkrečia populiacija, kurią tyrėjas domina. Pavyzdžiui, tyrinėtojas, kuris domisi paauglių tyrimu, gali sužinoti, kad antrinius duomenis sudaro tik jauni suaugusieji.

Be to, kadangi tyrėjas nekaupė duomenų, jie negali kontroliuoti, kas yra duomenų rinkinyje. Dažnai tai gali apriboti analizę arba pakeisti pirminius klausimus, į kuriuos tyrėjas norėjo atsakyti. Pavyzdžiui, tyrėjas, tiriantis laimę ir optimizmą, gali sužinoti, kad antriniame duomenų rinkinyje yra tik vienas iš jų kintamieji, bet ne abu.

Susijusi problema yra ta, kad kintamieji galėjo būti apibrėžti arba suskirstyti į kategorijas skirtingai nei būtų pasirinkęs tyrėjas. Pvz., Amžius gali būti renkamas kategorijomis, o ne kaip nuolatinis kintamasis, arba rasė gali būti apibrėžta kaip „balta“ ir „kita“, užuot pateikusi kategorijas kiekvienai svarbiajai rasei.

Kitas reikšmingas antrinių duomenų naudojimo trūkumas yra tas, kad tyrėjas tiksliai nežino, kaip buvo atliekamas duomenų rinkimo procesas ar kaip gerai jis buvo atliktas. Tyrėjui paprastai nesuteikiama informacija apie tai, kaip rimtai duomenis veikia tokios problemos kaip mažas atsakymų procentas ar respondentų nesupratimas dėl konkrečių apklausos klausimų. Kartais ši informacija yra lengvai prieinama, kaip tai daroma daugelyje federalinių duomenų rinkinių. Tačiau daugelyje kitų antrinių duomenų rinkinių nėra tokio tipo informacijos, todėl analitikas turi išmokti skaityti tarp eilučių, kad būtų atskleisti galimi duomenų apribojimai.