Дефиниција и примери секундарне анализе података

Секундарна анализа података је анализа података које је прикупио неко други. У наставку ћемо прегледати дефиницију секундарних података, како их истраживачи могу користити и које су предности и недостатке ове врсте истраживања.

Кључни кораци: Секундарна анализа података

У истраживању друштвених наука, појмови примарни подаци и секундарни подаци заједнички су језик. Примарне податке прикупља истраживач или тим истраживача за специфичну сврху или анализу која се разматра. Овде истраживачки тим осмишљава и развија истраживачки пројекат, одлучује о томе техника узорковања, прикупља податке дизајниране да одговоре на одређена питања и врши сопствене анализе података које су прикупили. У овом случају, људи који су укључени у анализу података упознати су са дизајном истраживања и процесом прикупљања података.

Секундарна анализа податакас друге стране је употреба података који сакупио их је неко други за неке друге сврхе. У овом случају, истраживач поставља питања која се решавају анализом скупа података за која нису била укључена у прикупљање. Подаци нису прикупљени да одговоре на специфична истраживачка питања, већ су прикупљени за другу сврху. То значи да исти скуп података може заправо бити примарни скуп података за једног истраживача, а секундарни скуп података за други.

Постоје неке важне ствари које морају бити предузете пре коришћења секундарних података у анализи. Пошто истраживач није прикупио податке, важно им је да се упознају са скупом података: како су подаци прикупљени, које су категорије одговора за сваку питање, да ли се током анализе требају применити утези или не, да ли је потребно рачунати кластере или стратификацију, ко је популација студија и више.

Много је секундарних извора података и скупова података на располагању за социолошка истраживањаод којих су многе јавне и лако доступне. Тхе Попис САД, тхе Опште друштвено истраживање, и Анкета америчке заједнице су неке од најчешће коришћених доступних секундарних скупова података.

Највећа предност коришћења секундарних података је та што могу бити економичнији. Неко други је већ прикупио податке, тако да истраживач не мора да посвећује новац, време, енергију и ресурсе овој фази истраживања. Понекад се мора купити секундарни скуп података, али трошак је скоро увек нижи од трошкова прикупљања сличног подаци су испочетка, што обично подразумева плаће, путовања и превоз, канцеларијски простор, опрему и друге режијске трошкове трошкови. Поред тога, пошто су подаци већ прикупљени и обично се чисте и чувају у електронском облику, истраживач може провести већину свог времена анализа података уместо да се подаци припреме за анализу.

Друга главна предност коришћења секундарних података је ширина расположивих података. Савезна влада проводи бројне студије у великом, националном обиму које би поједине истраживаче тешко сакупиле. Многи од ових скупова података су такође уздужни, што значи да су исти подаци прикупљени од исте популације током више различитих временских периода. То омогућава истраживачима да сагледају трендове и промене појава током времена.

Трећа важна предност употребе секундарних података је та што поступак прикупљања података често одржава ниво стручности и професионализма који можда неће бити присутни код појединих истраживача или малих истраживачких пројеката. На примјер, прикупљање података за многе савезне скупове података често раде запослени који су специјализирани у одређеним задацима и има дугогодишње искуство у тој одређеној области и са том одређеном анкетом. Многи мањи истраживачки пројекти немају тај ниво стручности, јер много података прикупљају студенти који раде са скраћеним радним временом.

Главни недостатак коришћења секундарних података је тај што он не може одговорити на посебна истраживачка питања или садржавати одређене информације које истраживач жели да има. Такође није прикупљен у географском региону или током жељених година, нити са специфичном популацијом за коју је истраживач заинтересован да студира. На пример, истраживач који је заинтересован за проучавање адолесцената може открити да секундарни скуп података укључује само младе одрасле особе.

Поред тога, пошто истраживач није прикупио податке, они немају контролу над оним што се налази у скупу података. Често то може ограничити анализу или изменити оригинална питања на која је истраживач желео да одговори. На пример, истраживач који проучава срећу и оптимизам може открити да секундарни скуп података укључује само један од њих Променљиве, али не и једно и друго.

Повезани проблем је што су варијабле можда биле различито дефинисани или категорисани него што би истраживач изабрао. На пример, старост је можда прикупљена у категоријама, а не као континуирана варијабла, или се трка може дефинисати као „бела“ и „друга“ уместо да садржи категорије за сваку главну трку.

Други значајан недостатак коришћења секундарних података је тај што истраживач не зна тачно како је извршен процес прикупљања података или колико је добро извршен. Истраживач обично није упознат са информацијом колико озбиљно на податке утичу проблеми попут ниске стопе одговора или неразумевања конкретних питања анкете. Понекад су те информације лако доступне, као што је случај са многим федералним скуповима података. Међутим, многи други секундарни сетови података нису попраћени овом врстом информација и аналитичар мора да научи да чита између редова како би открио било каква потенцијална ограничења података.