Sekundär dataanalys

Primärdata samlas in av en forskare eller en grupp forskare för ett specifikt syfte eller analys som hänvisas till. Här tänker och utvecklar forskargruppen ett forskningsprojekt, löser provtagningsteknik, samlar in data som är utformade för att lösa specifika problem och gör egna analyser av de data de har samlat in.

I det här fallet är de personer som är involverade i dataanalys bekanta med utformningen av forskning och datainsamlingsprocessen. Å andra sidan är sekundär dataanalys användningen av data som samlats in av någon annan för något annat ändamål. I det här fallet ställer forskaren frågor som uppstår genom att analysera en dataset som de inte var inblandade i att samla in.

Informationen samlades inte in för att besvara forskarens specifika frågor, utan samlades istället in för ett annat ändamål. Detta innebär att samma dataset kan vara en primär dataset för en forskare och en sekundär dataset för en annan. Med hjälp av sekundära data finns det några viktiga saker som måste göras innan du använder sekundära data i analysen.

Eftersom forskaren inte samlade in data är det viktigt för dem att bekanta sig med datamängden: hur data samlades in, vilka kategorier av svar som är för varje fråga, om vikter behövs under analysen, oavsett om klustret är eller inte. Eller de rapporterar inte stratifiering, med vilken den studerade befolkningen med ett stort antal var. Det finns många sekundära dataresurser och datasatser sekundär dataanalys för sociologisk forskning, varav många är allmänt tillgängliga och lättillgängliga.

Förenta staternas folkräkning, General Social Survey och American Sekundär dataanalys Survey är bland de mest använda sekundära dataset. Fördelar med sekundär dataanalys den största fördelen med att använda sekundär data är att den kan vara mer kostnadseffektiv. Någon annan har redan samlat in data, så forskaren behöver inte ägna pengar, tid, energi och resurser till detta stadium av studien.

Ibland är det nödvändigt att köpa en sekundär mängd data, men kostnaden är nästan alltid lägre än kostnaden för att samla in en liknande dataset från början, vilket vanligtvis inkluderar löner, resor och transport, kontorslokaler, utrustning och andra utgifter. Dessutom, eftersom data redan samlas in och vanligtvis rensas och lagras elektroniskt, kan forskaren ägna större delen av sin tid åt att analysera data istället för att förbereda data för analys.

Den andra största fördelen med att använda sekundära data är bredden på tillgängliga data. Den federala regeringen bedriver mycket forskning i stor nationell skala som enskilda forskare kommer att ha svårt att samla in. Många av dessa datasatser är också longitudinella, vilket innebär att samma data samlades in från samma population under flera olika tidsperioder.

Detta gör det möjligt för forskare att titta på trender och förändringar i fenomen över tid. Den tredje viktiga fördelen med att använda sekundära data är att datainsamlingsprocessen ofta upprätthåller en nivå av expertis och professionalism som kanske inte finns hos enskilda forskare eller små forskningsprojekt. Till exempel utförs datainsamling för många federala datasatser, ofta av anställda som är specialiserade på specifika uppgifter och har många års erfarenhet av att arbeta inom ett visst område och med den specifika undersökningen.

Sekundära data kan vara både kvantitativa och kvalitativa i form. Sekundära kvantitativa data är ofta tillgängliga från officiella regeringskällor och betrodda forskningsorganisationer. Dessutom använder många forskare data som samlas in och distribueras av myndigheter, inklusive Bureau of Justice Statistics, Environmental Protection Agency, US Department of Education och Bureau of Labor Statistics, liksom många andra på federal, statlig och lokal nivå.

Även om denna information har samlats in för ett brett spektrum av ändamål, bland annat budgetutveckling, politisk planering och stadsplanering, kan den också användas som ett verktyg för sociologisk forskning. Genom att granska och analysera numeriska data kan sociologer ofta identifiera obemärkta mönster av mänskligt beteende och stora trender i samhället. Sekundära kvalitativa data finns vanligtvis i form av sociala artefakter som tidningar, bloggar, dagböcker, brev och e-postmeddelanden, bland andra.

Sådana data är en rik källa till information om människor i samhället och kan ge många sammanhang och detaljer för sociologisk analys. Denna form av sekundär analys kallas också innehållsanalys. Utför sekundär analys sekundär data är en stor resurs för sociologer. Det är lätt att ta sig runt och ofta gratis att använda. Den kan innehålla information om mycket stora populationer som annars skulle vara dyra och svåra att få tag på.

Dessutom finns sekundära data tillgängliga från andra tidsperioder än idag. Det är bokstavligen omöjligt att genomföra en första studie av händelser, attityder, stilar eller normer som inte längre finns i den moderna världen.Det finns vissa nackdelar med sekundära data. I vissa fall kan det vara föråldrat, delvis eller felaktigt mottaget. Men en utbildad social ekonom bör kunna identifiera och arbeta runt eller korrigera för sådana problem.

Kontrollera sekundära data innan du använder den för meningsfull sekundär analys, forskare bör spendera mycket tid på att läsa och undersöka ursprunget för datamängder. Hon bör också överväga om informationen ska anpassas eller justeras på något sätt innan hon gör sin egen analys. Kvalitativa data skapas vanligtvis under vissa omständigheter av namngivna personer för ett visst ändamål.

Detta gör det relativt enkelt att analysera data med förståelse för fördomar, luckor, socialt sammanhang och andra frågor.