Sozialwissenschaften

Definition und Beispiele der Sekundärdatenanalyse

Sekundärdatenanalyse ist die Analyse von Daten, die von einer anderen Person gesammelt wurden. Im Folgenden werden die Definition von Sekundärdaten, ihre Verwendung durch Forscher sowie die Vor- und Nachteile dieser Art von Forschung erläutert.

Wichtige Erkenntnisse: Sekundärdatenanalyse

  • Primärdaten beziehen sich auf Daten, die Forscher selbst gesammelt haben, während Sekundärdaten sich auf Daten beziehen, die von einer anderen Person gesammelt wurden.
  • Sekundärdaten sind aus verschiedenen Quellen verfügbar, beispielsweise von Regierungen und Forschungseinrichtungen.
  • Während die Verwendung von Sekundärdaten wirtschaftlicher sein kann, beantworten vorhandene Datensätze möglicherweise nicht alle Fragen eines Forschers.

 

Vergleich von Primär- und Sekundärdaten

In der sozialwissenschaftlichen Forschung sind die Begriffe Primärdaten und Sekundärdaten gängige Sprache. Primärdaten werden von einem Forscher oder Forscherteam für den spezifischen Zweck oder die betreffende Analyse gesammelt. Hier konzipiert und entwickelt ein Forschungsteam ein Forschungsprojekt, entscheidet sich für eine Stichprobentechnik. sammelt Daten zur Beantwortung spezifischer Fragen und führt eigene Analysen der gesammelten Daten durch. In diesem Fall sind die an der Datenanalyse beteiligten Personen mit dem Forschungsdesign und dem Datenerfassungsprozess vertraut.

Bei der sekundären Datenanalyse handelt es sich dagegen um die Verwendung von Daten, die von einer anderen Person für einen anderen Zweck gesammelt wurden . In diesem Fall stellt der Forscher Fragen, die durch die Analyse eines Datensatzes beantwortet werden, an dessen Erfassung er nicht beteiligt war. Die Daten wurden nicht gesammelt, um die spezifischen Forschungsfragen des Forschers zu beantworten, sondern wurden für einen anderen Zweck gesammelt. Dies bedeutet, dass derselbe Datensatz tatsächlich ein Primärdatensatz für einen Forscher und ein Sekundärdatensatz für einen anderen sein kann.

 

Sekundärdaten verwenden

Es gibt einige wichtige Dinge, die getan werden müssen, bevor sekundäre Daten in einer Analyse verwendet werden. Da der Forscher die Daten nicht erfasst hat, ist es wichtig, dass er sich mit dem Datensatz vertraut macht: wie die Daten erfasst wurden, welche Antwortkategorien für jede Frage gelten, ob während der Analyse Gewichte angewendet werden müssen oder nicht Es müssen keine Cluster oder Schichtungen berücksichtigt werden, wer die Studienpopulation war und mehr.

Für die soziologische Forschung stehen zahlreiche sekundäre Datenressourcen und Datensätze zur Verfügung. von denen viele öffentlich und leicht zugänglich sind. Die Volkszählung der Vereinigten Staaten. die allgemeine Sozialerhebung und die Erhebung der amerikanischen Gemeinschaft sind einige der am häufigsten verwendeten verfügbaren Sekundärdatensätze.

 

Vorteile der Sekundärdatenanalyse

Der größte Vorteil der Verwendung von Sekundärdaten besteht darin, dass sie wirtschaftlicher sein können. Jemand anderes hat die Daten bereits gesammelt, sodass der Forscher dieser Forschungsphase kein Geld, keine Zeit, keine Energie und keine Ressourcen widmen muss. Manchmal muss der sekundäre Datensatz gekauft werden, aber die Kosten sind fast immer niedriger als die Kosten für das Sammeln eines ähnlichen Datensatzes von Grund auf neu, was normalerweise Gehälter, Reise- und Transportkosten, Büroräume, Ausrüstung und andere Gemeinkosten mit sich bringt. Da die Daten bereits gesammelt und normalerweise bereinigt und in elektronischem Format gespeichert sind, kann der Forscher die meiste Zeit damit verbringen , die Daten zu analysieren, anstatt sie für die Analyse vorzubereiten.

Ein zweiter großer Vorteil der Verwendung von Sekundärdaten ist die Breite der verfügbaren Daten. Die Bundesregierung führt zahlreiche nationale Studien durch, die für einzelne Forscher nur schwer zu sammeln wären. Viele dieser Datensätze sind auch longitudinal. was bedeutet, dass dieselben Daten über mehrere unterschiedliche Zeiträume von derselben Population gesammelt wurden. Dies ermöglicht es Forschern, Trends und Veränderungen von Phänomenen im Laufe der Zeit zu betrachten.

Ein dritter wichtiger Vorteil der Verwendung von Sekundärdaten besteht darin, dass der Datenerfassungsprozess häufig ein Maß an Fachwissen und Professionalität aufweist, das bei einzelnen Forschern oder kleinen Forschungsprojekten möglicherweise nicht vorhanden ist. Beispielsweise wird die Datenerfassung für viele Bundesdatensätze häufig von Mitarbeitern durchgeführt, die auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind und über langjährige Erfahrung in diesem bestimmten Bereich und mit dieser bestimmten Umfrage verfügen. Viele kleinere Forschungsprojekte verfügen nicht über dieses Fachwissen, da viele Daten von Teilzeitstudenten gesammelt werden.

 

Nachteile der Sekundärdatenanalyse

Ein Hauptnachteil der Verwendung von Sekundärdaten besteht darin, dass sie möglicherweise nicht die spezifischen Forschungsfragen des Forschers beantworten oder spezifische Informationen enthalten, die der Forscher gerne hätte. Es wurde möglicherweise auch nicht in der geografischen Region oder in den gewünschten Jahren oder mit der spezifischen Population gesammelt, die der Forscher studieren möchte. Beispielsweise kann ein Forscher, der an der Untersuchung von Jugendlichen interessiert ist, feststellen, dass der sekundäre Datensatz nur junge Erwachsene umfasst.

Da der Forscher die Daten nicht erfasst hat, hat er außerdem keine Kontrolle darüber, was in dem Datensatz enthalten ist. Oft kann dies die Analyse einschränken oder die ursprünglichen Fragen ändern, die der Forscher zu beantworten suchte. Ein Forscher, der sich mit Glück und Optimismus befasst, könnte beispielsweise feststellen, dass ein sekundärer Datensatz nur eine dieser Variablen enthält. nicht jedoch beide.

Ein damit verbundenes Problem besteht darin, dass die Variablen möglicherweise anders definiert oder kategorisiert wurden, als der Forscher gewählt hätte. Zum Beispiel kann das Alter eher in Kategorien als als kontinuierliche Variable erfasst worden sein, oder die Rasse kann als „weiß“ und „andere“ definiert werden, anstatt Kategorien für jede größere Rasse zu enthalten.

Ein weiterer wesentlicher Nachteil der Verwendung von Sekundärdaten besteht darin, dass der Forscher nicht genau weiß, wie der Datenerfassungsprozess durchgeführt wurde oder wie gut er durchgeführt wurde. Der Forscher ist normalerweise nicht mit Informationen darüber vertraut, wie stark die Daten von Problemen wie niedriger Rücklaufquote oder Missverständnissen bestimmter Befragungsfragen durch die Befragten betroffen sind. Manchmal sind diese Informationen leicht verfügbar, wie dies bei vielen Bundesdatensätzen der Fall ist. Viele andere sekundäre Datensätze werden jedoch nicht von dieser Art von Informationen begleitet, und der Analyst muss lernen, zwischen den Zeilen zu lesen, um mögliche Einschränkungen der Daten aufzudecken.

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