تعريف وأمثلة تحليل البيانات الثانوية

تحليل البيانات الثانوية هو تحليل البيانات التي تم جمعها من قبل شخص آخر. أدناه ، سنراجع تعريف البيانات الثانوية ، وكيف يمكن استخدامها من قبل الباحثين ، وإيجابيات وسلبيات هذا النوع من البحث.

الوجبات الجاهزة الرئيسية: تحليل البيانات الثانوية

في أبحاث العلوم الاجتماعية ، تعتبر مصطلحات البيانات الأولية والبيانات الثانوية لغة مشتركة. يتم جمع البيانات الأولية من قبل الباحث أو فريق من الباحثين لغرض محدد أو التحليل قيد النظر. هنا ، يبتكر فريق بحث مشروع بحثي ويطوره ، ويقرر على تقنية أخذ العينات، وجمع البيانات المصممة لمعالجة أسئلة محددة ، وإجراء التحليلات الخاصة بها للبيانات التي جمعوها. في هذه الحالة ، يكون الأشخاص المشاركون في تحليل البيانات على دراية بتصميم البحث وعملية جمع البيانات.

تحليل البيانات الثانوية، من ناحية أخرى ، هو استخدام البيانات التي تم جمعها من قبل شخص آخر لغرض آخر. في هذه الحالة ، يطرح الباحث أسئلة يتم تناولها من خلال تحليل مجموعة بيانات لم يشاركوا في جمعها. لم يتم جمع البيانات للإجابة على أسئلة البحث المحددة للباحث وبدلاً من ذلك تم جمعها لغرض آخر. وهذا يعني أن مجموعة البيانات نفسها يمكن أن تكون في الواقع مجموعة بيانات أولية لباحث واحد ومجموعة بيانات ثانوية لمجموعة أخرى.

هناك بعض الأشياء المهمة التي يجب القيام بها قبل استخدام البيانات الثانوية في التحليل. نظرًا لأن الباحث لم يجمع البيانات ، فمن المهم بالنسبة له أن يتعرف على مجموعة البيانات: كيف تم جمع البيانات ، وما هي فئات الاستجابة لكل منها سؤال ، ما إذا كانت الأوزان تحتاج إلى تطبيق أثناء التحليل أم لا ، سواء كانت المجموعات أو الطبقات بحاجة إلى حساب ، من هو مجتمع الدراسة ، و أكثر.

هناك قدر كبير من موارد البيانات الثانوية ومجموعات البيانات متاحة للبحث الاجتماعيوكثير منها متاح للجمهور ويسهل الوصول إليه. ال تعداد الولايات المتحدة، ال المسح الاجتماعي العام، و ال مسح المجتمع الأمريكي هي بعض مجموعات البيانات الثانوية الأكثر استخدامًا المتاحة.

أكبر ميزة لاستخدام البيانات الثانوية هي أنها يمكن أن تكون أكثر اقتصادا. قام شخص آخر بجمع البيانات بالفعل ، لذلك ليس من الضروري أن يخصص الباحث المال والوقت والطاقة والموارد لهذه المرحلة من البحث. في بعض الأحيان يجب شراء مجموعة البيانات الثانوية ، ولكن التكلفة دائمًا ما تكون أقل من تكلفة جمع مماثل مجموعة البيانات من الصفر ، والتي عادة ما تنطوي على الرواتب والسفر والنقل ومساحة المكاتب والمعدات ونفقات عامة أخرى التكاليف. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن البيانات يتم جمعها بالفعل وتنظيفها وتخزينها عادةً بتنسيق إلكتروني ، يمكن للباحث أن يقضي معظم وقته تحليل البيانات بدلاً من تجهيز البيانات للتحليل.

الميزة الرئيسية الثانية لاستخدام البيانات الثانوية هي اتساع البيانات المتاحة. تجري الحكومة الفدرالية العديد من الدراسات على نطاق وطني واسع يصعب على الباحثين الأفراد تجميعها. العديد من مجموعات البيانات هذه هي أيضًا طولي، بمعنى أنه تم جمع نفس البيانات من نفس السكان على مدار عدة فترات زمنية مختلفة. وهذا يسمح للباحثين بالنظر إلى اتجاهات وتغيرات الظواهر بمرور الوقت.

الميزة الثالثة المهمة لاستخدام البيانات الثانوية هي أن عملية جمع البيانات غالبًا ما تحتفظ بمستوى الخبرة والمهنية التي قد لا تكون موجودة مع الباحثين الأفراد أو المشاريع البحثية الصغيرة. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم جمع البيانات للعديد من مجموعات البيانات الفيدرالية من قبل الموظفين المتخصصين في مهام معينة ولديهم سنوات عديدة من الخبرة في هذا المجال بالذات ومع هذا المسح الخاص. العديد من المشاريع البحثية الأصغر ليس لديها هذا المستوى من الخبرة ، حيث يتم جمع الكثير من البيانات من قبل الطلاب الذين يعملون بدوام جزئي.

العيب الرئيسي لاستخدام البيانات الثانوية هو أنه قد لا يجيب على أسئلة البحث المحددة للباحث أو يحتوي على معلومات محددة يرغب الباحث في الحصول عليها. قد لا يتم جمعها أيضًا في المنطقة الجغرافية أو خلال السنوات المطلوبة ، أو مع السكان المحددين الذين يرغب الباحث في دراستها. على سبيل المثال ، قد يجد الباحث المهتم بدراسة المراهقين أن مجموعة البيانات الثانوية تشمل الشباب فقط.

بالإضافة إلى ذلك ، بما أن الباحث لم يجمع البيانات ، فإنه لا يتحكم في ما هو موجود في مجموعة البيانات. في كثير من الأحيان يمكن أن يحد هذا من التحليل أو يغير الأسئلة الأصلية التي سعى الباحث للإجابة عليها. على سبيل المثال ، قد يجد الباحث الذي يدرس السعادة والتفاؤل أن مجموعة البيانات الثانوية تتضمن واحدة فقط من هذه المتغيرات، لكن ليس كلاهما.

مشكلة ذات صلة هي أن المتغيرات قد تكون معرّفة أو مصنفة بشكل مختلف مما كان سيختاره الباحث. على سبيل المثال ، ربما تم جمع العمر في فئات بدلاً من متغير مستمر ، أو يمكن تعريف العرق على أنه "أبيض" و "آخر" بدلاً من احتوائه على فئات لكل سباق رئيسي.

هناك عيب كبير آخر لاستخدام البيانات الثانوية هو أن الباحث لا يعرف بالضبط كيف تم إجراء عملية جمع البيانات أو مدى تنفيذها. عادةً لا يكون الباحث مطلعاً على معلومات حول مدى خطورة تأثر البيانات بمشاكل مثل معدل الاستجابة المنخفض أو سوء فهم المستجيبين لأسئلة استبيان محددة. في بعض الأحيان تكون هذه المعلومات متاحة بسهولة ، كما هو الحال مع العديد من مجموعات البيانات الفيدرالية. ومع ذلك ، لا يصاحب هذا النوع من المعلومات العديد من مجموعات البيانات الثانوية الأخرى ويجب أن يتعلم المحلل القراءة بين السطور للكشف عن أي قيود محتملة على البيانات.