Ako ste znanstveni novak, znate koliko su podaci važni. Podaci se mogu pronaći u različitim oblicima i s raznih mjesta. Ovisno o izvoru, podaci se mogu kategorizirati u dvije šire kategorije, naime primarni podaci i sekundarni podaci.
Razlikovanje je neophodno jer pomaže korisniku da mudro izabere.
Ključni za poneti
- Primarni podaci prikupljaju se izravno iz izvora, dok se sekundarni podaci dobivaju iz već postojećih izvora.
- Prikupljanje primarnih podataka omogućuje dizajniranje istraživanja po mjeri i kontrolu nad kvalitetom podataka, dok sekundarni podaci štede vrijeme i resurse.
- Primarni podaci mogu biti relevantniji i točniji, ali sekundarni podaci mogu ponuditi širu perspektivu ili povijesni kontekst.
Primarni podaci naspram sekundarnih podataka
Primarni podaci odnose se na podatke koji su prikupljeni izravno iz izvora putem anketa, eksperimenata ili opažanja. Ovi podaci su izvorni i nisu prethodno prikupljani niti analizirani. Sekundarni podaci odnose se na podatke koje je netko drugi već prikupio i analizirao.
Primarni podaci su najčišći oblik podataka koji se dobiva različitim metodama kao što su društveni intervjui, eksperimenti itd. Glavna svrha ove vrste podataka je da odgovaraju određenom dizajnu.
Koristi se za donošenje zaključaka o određenom zadatku. Može se dalje distribuirati drugim korisnicima, a zatim se pretvara u sekundarne podatke.
Sekundarni podaci su podaci koji su lako dostupni i besplatni su ili koštaju malo u usporedbi s primarnim podacima. Ova vrsta podataka je nepouzdana jer može biti manipulirani oblik izvornih podataka.
Ako osoba želi koristiti podatke u istraživačke svrhe, mora ih provjeriti iz izvornog izvora.
Tabela za usporedbu
Parametri usporedbe | Primarni podaci | Sekundarni podaci |
---|---|---|
Definicija | To je grubi oblik svih podataka. | To je pročišćeni oblik podataka. |
izvor | Može se prikupiti različitim metodama poput intervjua, eksperimenata itd. | Može se nabaviti na internetu, u časopisima itd. |
Autentičnost | Vrlo je autentičan u odnosu na predmetnu temu. | Možda je pristran. Ovisi o predrasudama istraživača. |
Troškovi prikupljanja | Prikupljanje takvih podataka vrlo je skupo. | Košta vrlo malo ili ništa. |
Svrha | Primarna svrha podataka je dodavanje novog znanja. | To je manipulirani oblik podataka i samo govori istu priču iz druge perspektive. |
Što su primarni podaci?
Društvo u cjelini treba nove ideje za napredak. Kako bi osigurali nove ideje, ljudi neprestano traže ideje koje ih vode na eksperimente, intervjue, kvalitativna istraživanja, Itd
To rezultira dodavanjem novog znanja svijetu. Takvi doprinosi nazivaju se primarni podaci.
Ova vrsta podataka pomaže nam u izvršenju određenog zadatka. Koristi mnoge sustavne načine za prikupljanje podataka koji odgovaraju određenom kontekstu. Zatim se može prikazati u različitim oblicima kako bi se povećala čitljivost podataka.
Klasificira se u dvije šire kategorije, kvantitativno i kvalitativno. Državni zapisi, pasivna promatranja i različite vrste istraživanja spadaju u kvantitativnu kategoriju.
Aktivna promatranja, otvoreni intervjui itd. spadaju u kategoriju kvalitativnih podataka.
Ove vrste podataka se dokumentiraju i arhiviraju sa svim detaljima postupka prikupljanja podataka. Statističke agencije prikupljaju ih jer su to tijela koja provode istraživanja za dobivanje određene vrste podataka.
Nedostatak ovih vrsta podataka je što se razvijaju u laboratorijskom okruženju. Upravo je to razlog zašto se na njega ne može previše pouzdati. Istraživač može manipulirati jednom ili dvije uključene varijable kako bi postigao željenu promjenu koja možda nije u skladu sa stvarnim svijetom.
Što su sekundarni podaci?
Sekundarni podaci su pročišćeni oblik primarnih podataka. Pristran je i može se koristiti u opće svrhe. Ali kada je u pitanju njegova uporaba u eksperimentu, mora se istražiti njegov korijen.
Različiti oblici podataka koji se mogu dobiti na internetu, a koji su slobodno dostupni, interpretacija su primarnih podataka.
To je oblik manipulacije kako bi se pojedinac prilagodio retorika. To, međutim, ne znači da uvijek ima namjeru štetiti ili širiti propaganda. Svrha ove vrste podataka mogla bi biti ponovna analiza informacija koje već postoje.
Može se dobiti iz arhiva za potrebe istraživanja, a zatim se može restrukturirati na različite jezike.
Glavna svrha takvih podataka je učiniti grube podatke razumljivima i dostupnima normalnim ljudima, koji ih zatim mogu čitati kako bi dobili informacije.
Metoda koja se koristi za dobivanje takvih podataka dovoljno je jednostavna, ali treba biti oprezan pri pokušaju traženja takvih podataka.
Općenito, za dobivanje informacija oslanjamo se na internetske preglednike. To, međutim, dovodi do neadekvatnih informacija jer jedan preglednik ne pokriva cijeli internet.
U takvim slučajevima možemo upotrijebiti program za metapretraživanje koji šalje zahtjeve hrpi preglednika i zatim sortira relevantne podatke. Zatim predstavlja popis relevantnih podataka.
Glavne razlike između primarnih i sekundarnih podataka
- Priroda primarnih podataka je objektivna, dok su sekundarni podaci objektivni subjektivan a ovisi o kontekstu.
- Primarni podaci dodaju dio nove informacije svijetu, dok sekundarni podaci ne dodaju ništa, ali daju drugu perspektivu na postojeće podatke.
- Sekundarni podaci mogu biti manipulativni, kao i primarni podaci, ali primarni podaci mogu biti dovedeni u pitanje jer je korištena metoda, a izvor je lako dostupan.
- Primarni podaci se mogu prodati, dok su sekundarni podaci slobodno dostupni ili koštaju malo.
- Primarni podaci najbolji su oblik podataka za provođenje istraživanja, dok sekundarni podaci ponekad mogu biti nepouzdani jer im se ne može pronaći izvor.
Zadnje ažuriranje: 14. lipnja 2023
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Sjajan članak! Ide duboko u primarne i sekundarne podatke, njihove razlike i slučajeve upotrebe, što je jako važno za razumijevanje istraživača
Točno, tako opsežan i dobro istražen članak na tu temu.
Potpuno! Smatram da je detaljno objašnjenje usporedbe od velike pomoći.
Urnebesno štivo, način na koji se objašnjava proces prikupljanja i autentičnost podataka je i pametan i zabavan.
Upravo moje misli! Privlačan stil pisanja učinio je članak istinski istaknutim.
Također sam stvarno uživao u čitanju! Humor je učinio složenu temu mnogo lakšom za razumijevanje.
Korištenje usporedbi pomaže prikazati kontrast i razlike između primarnih i sekundarnih podataka. Ovaj članak ima veliku svrhu u obrazovanju svojih čitatelja.
Članak predstavlja opsežan pogled na različite vrste podataka i njihove primjene, vrlo informativan.
Apsolutno, mogao sam puno bolje razumjeti razliku!
Zanimljivo štivo koje baca svjetlo na vitalni aspekt istraživačkih studija. Kontrasti su vrlo dobro objašnjeni.
Ne slažem se baš s tim kako članak prikazuje sekundarne podatke kao manipulativne. Vjerujem da je to malo pretjerana generalizacija.