यदि आप एक शोधार्थी हैं, तो आप डेटा के महत्व को जानते हैं। डेटा विभिन्न रूपों में और विभिन्न स्थानों से पाया जा सकता है। स्रोत के आधार पर, डेटा को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है, अर्थात् प्राथमिक डेटा और द्वितीयक डेटा।
भेद आवश्यक है क्योंकि यह उपयोगकर्ता को बुद्धिमानी से चुनने में मदद करता है।
चाबी छीन लेना
- प्राथमिक डेटा सीधे स्रोत से एकत्र किया जाता है, जबकि द्वितीयक डेटा पहले से मौजूद स्रोतों से प्राप्त किया जाता है।
- प्राथमिक डेटा एकत्र करने से अनुरूप अनुसंधान डिजाइन और डेटा गुणवत्ता पर नियंत्रण की अनुमति मिलती है, जबकि द्वितीयक डेटा समय और संसाधनों की बचत करता है।
- प्राथमिक डेटा अधिक प्रासंगिक और सटीक हो सकता है, लेकिन द्वितीयक डेटा व्यापक परिप्रेक्ष्य या ऐतिहासिक संदर्भ प्रदान कर सकता है।
प्राथमिक डेटा बनाम माध्यमिक डेटा
प्राथमिक डेटा से तात्पर्य उस डेटा से है जो सर्वेक्षणों, प्रयोगों या अवलोकनों के माध्यम से सीधे स्रोत से एकत्र किया जाता है। यह डेटा मूल है और इसे पहले एकत्र या विश्लेषण नहीं किया गया है। द्वितीयक डेटा से तात्पर्य उस डेटा से है जो पहले ही किसी अन्य व्यक्ति द्वारा एकत्र और विश्लेषण किया जा चुका है।
प्राथमिक डेटा डेटा का सबसे शुद्ध रूप है जो विभिन्न तरीकों जैसे सामाजिक साक्षात्कार, प्रयोग आदि का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। इस प्रकार के डेटा का मुख्य उद्देश्य एक निश्चित डिज़ाइन के अनुरूप होना है।
इसका उपयोग किसी विशिष्ट कार्य के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है। इसे आगे अन्य उपयोगकर्ताओं को वितरित किया जा सकता है, और फिर यह द्वितीयक डेटा में बदल जाता है।
द्वितीयक डेटा वह डेटा है जो आसानी से उपलब्ध है और प्राथमिक डेटा की तुलना में मुफ़्त या थोड़ा महंगा है। यह डेटा प्रकार अविश्वसनीय है क्योंकि यह मूल डेटा का हेरफेर किया हुआ रूप हो सकता है।
यदि कोई व्यक्ति अनुसंधान उद्देश्यों के लिए डेटा का उपयोग करना चाहता है, तो उसे इसे मूल स्रोत से सत्यापित करना होगा।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | प्राथमिक डेटा | सहायक डेटा |
|---|---|---|
| परिभाषा | यह सभी डेटा का अपरिष्कृत रूप है। | यह डेटा का परिष्कृत रूप है। |
| स्रोत | इसे विभिन्न तरीकों जैसे साक्षात्कार, प्रयोग आदि का उपयोग करके एकत्र किया जा सकता है। | इसे इंटरनेट, पत्रिकाओं आदि से प्राप्त किया जा सकता है। |
| प्रामाणिकता | यह संबंधित विषय के संबंध में बहुत प्रामाणिक है। | यह पक्षपातपूर्ण हो सकता है। यह शोधकर्ता के पूर्वाग्रहों पर निर्भर करता है। |
| संग्रह की लागत | इस तरह के डेटा को इकट्ठा करना बहुत महंगा होता है। | इसमें बहुत कम या कुछ भी खर्च नहीं होता है। |
| उद्देश्य | डेटा का प्राथमिक उद्देश्य नए ज्ञान को जोड़ना है। | यह डेटा का एक हेरफेर किया हुआ रूप है और एक ही कहानी को एक अलग दृष्टिकोण से बताता है। |
प्राथमिक डेटा क्या है?
बड़े पैमाने पर समाज को प्रगति के लिए नए विचारों की आवश्यकता है। नए विचारों को सुनिश्चित करने के लिए, लोग लगातार ऐसे विचारों की तलाश करते हैं जो उन्हें प्रयोगों, साक्षात्कारों तक ले जाएं। गुणात्मक शोध, आदि
इसके परिणामस्वरूप दुनिया में नए ज्ञान का समावेश होता है। इस तरह के योगदान को प्राथमिक डेटा कहा जाता है।
इस प्रकार का डेटा हमें किसी विशेष कार्य को निष्पादित करने में मदद करता है। यह किसी विशेष संदर्भ के अनुरूप डेटा एकत्र करने के लिए कई व्यवस्थित तरीकों का उपयोग करता है। फिर इसे विभिन्न रूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है ताकि डेटा की पठनीयता बढ़ जाए।
इसे दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है, अर्थात् मात्रात्मक और गुणात्मक। सरकारी रिकॉर्ड, निष्क्रिय अवलोकन और विभिन्न प्रकार के सर्वेक्षण मात्रात्मक श्रेणी में आते हैं।
सक्रिय अवलोकन, खुले साक्षात्कार आदि गुणात्मक डेटा की श्रेणी में आते हैं।
इस प्रकार के डेटा को डेटा प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया के सभी विवरणों के साथ प्रलेखित और संग्रहीत किया जाता है। सांख्यिकी एजेंसियां उन्हें एकत्र करती हैं क्योंकि वे निकाय हैं जो एक विशेष प्रकार का डेटा प्राप्त करने के लिए सर्वेक्षण करते हैं।
इस प्रकार के डेटा का दोष यह है कि इन्हें प्रयोगशाला वातावरण में विकसित किया जाता है। यही कारण है कि इस पर बहुत अधिक भरोसा नहीं किया जा सकता है। शोधकर्ता वांछित परिवर्तन को प्रभावित करने के लिए शामिल एक या दो चरों में हेरफेर कर सकता है जो वास्तविक दुनिया के अनुसार नहीं हो सकता है।
द्वितीयक डेटा क्या है?
द्वितीयक डेटा प्राथमिक डेटा का परिष्कृत रूप है। यह पक्षपातपूर्ण है और इसका उपयोग सामान्य उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। लेकिन जब किसी प्रयोग में इसके उपयोग की बात आती है तो इसकी जड़ की जांच अवश्य की जानी चाहिए।
डेटा के विभिन्न रूप जो इंटरनेट पर प्राप्त किए जा सकते हैं, जो स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं, प्राथमिक डेटा की व्याख्या हैं।
यह विशेष रूप से फिट करने के लिए हेरफेर का एक रूप है वक्रपटुता. हालाँकि, इसका मतलब यह नहीं है कि इसका इरादा हमेशा नुकसान पहुंचाने या फैलाने का होता है प्रचार. इस प्रकार के डेटा का उद्देश्य पहले से मौजूद जानकारी का पुनः विश्लेषण करना हो सकता है।
इसे अनुसंधान उद्देश्यों के लिए अभिलेखागार से प्राप्त किया जा सकता है, और फिर इसे विभिन्न भाषाओं में पुनर्गठित किया जा सकता है।
ऐसे डेटा का मुख्य उद्देश्य अपरिष्कृत डेटा को सामान्य लोगों के लिए समझने योग्य और उपलब्ध कराना है, जो जानकारी प्राप्त करने के लिए इसे पढ़ सकते हैं।
ऐसे डेटा को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि काफी सरल है, लेकिन ऐसे डेटा की खोज का प्रयास करते समय सावधानी बरतनी चाहिए।
आम तौर पर, हम जानकारी प्राप्त करने के लिए इंटरनेट ब्राउज़र पर निर्भर रहते हैं। हालाँकि, इससे अपर्याप्त जानकारी मिलती है क्योंकि एक ब्राउज़र पूरे इंटरनेट को कवर नहीं करता है।
ऐसे मामलों में, हम एक मेटासर्च प्रोग्राम का उपयोग कर सकते हैं जो ब्राउज़रों के एक समूह को अनुरोध भेजता है और फिर प्रासंगिक डेटा को सॉर्ट करता है। इसके बाद यह प्रासंगिक डेटा की एक सूची प्रस्तुत करता है।
प्राथमिक डेटा और माध्यमिक डेटा के बीच मुख्य अंतर
- प्राथमिक डेटा की प्रकृति वस्तुनिष्ठ होती है, जबकि द्वितीयक डेटा की होती है आत्मनिष्ठ और संदर्भ पर निर्भर करता है।
- प्राथमिक डेटा दुनिया में नई जानकारी का एक टुकड़ा जोड़ता है, जबकि द्वितीयक डेटा कुछ भी नहीं जोड़ता है लेकिन मौजूदा डेटा पर एक और परिप्रेक्ष्य देता है।
- द्वितीयक डेटा में हेरफेर हो सकता है, और प्राथमिक डेटा भी, लेकिन प्राथमिक डेटा पर सवाल उठाया जा सकता है क्योंकि उपयोग की जाने वाली विधि और स्रोत आसानी से उपलब्ध है।
- प्राथमिक डेटा बेचा जा सकता है, जबकि द्वितीयक डेटा स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है या इसकी कीमत थोड़ी है।
- प्राथमिक डेटा अनुसंधान करने के लिए डेटा का सबसे अच्छा रूप है, जबकि द्वितीयक डेटा कभी-कभी अविश्वसनीय हो सकता है क्योंकि इसका स्रोत नहीं पाया जा सकता है।
अंतिम अद्यतन: 14 जून, 2023
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
बढ़िया लेख! यह प्राथमिक और द्वितीयक डेटा, उनके अंतर और उपयोग के मामलों की गहराई में जा रहा है, जिसे समझना अनुसंधान अध्येताओं के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है
बिल्कुल, इस विषय पर इतना व्यापक और अच्छी तरह से शोध किया गया लेख।
पूर्णतः! मुझे तुलना की गहन व्याख्या अत्यंत उपयोगी लगी।
पढ़ने में मज़ा आया, जिस तरह से यह संग्रह प्रक्रिया और डेटा की प्रामाणिकता को समझाता है वह चतुर और मनोरंजक दोनों है।
बिलकुल मेरे विचार! लेखन की आकर्षक शैली ने लेख को सचमुच अलग बना दिया।
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तुलनाओं का उपयोग प्राथमिक और द्वितीयक डेटा के बीच विरोधाभास और अंतर को प्रदर्शित करने में मदद करता है। यह लेख अपने पाठकों को शिक्षित करने का एक बड़ा उद्देश्य पूरा करता है।
यह आलेख विभिन्न डेटा प्रकारों और उनके अनुप्रयोगों पर एक व्यापक नज़र प्रस्तुत करता है, जो बहुत जानकारीपूर्ण है।
बिल्कुल, मैं अंतर को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम था!
दिलचस्प अध्ययन जो शोध अध्ययन के एक महत्वपूर्ण पहलू पर प्रकाश डालता है। विरोधाभासों को बहुत अच्छी तरह से समझाया गया है।
मैं वास्तव में इस बात से सहमत नहीं हूं कि कैसे लेख द्वितीयक डेटा को हेरफेर के रूप में चित्रित करता है। मेरा मानना है कि यह थोड़ा अतिसामान्यीकरण है।