Dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu khoa học là gì

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập nhưng là loại tài liệu quan trọng trong việc nghiên cứu tiếp thị cũng như các ngành khoa học xã hội khác.

Bạn đang xem: Dữ liệu thứ cấp là gì

Đặc điểm dữ liệu thứ cấp (secondary data)

Chỉ cung cấp các thông tin mô tả tình hình, chỉ rõ qui mô của hiện tượng chứ chưa thể hiện được bản chất hoặc các mối liên hệ bên trong của hiện tượng nghiên cứu. Vì dữ liệu thứ cấp, dù thu thập từ bên trong hoặc bên ngoài doanh nghiệp, nó cũng là những thông tin đã được công bố nên thiếu tính cập nhật, đôi khi thiếu chính xác và không đầy đủ. Tuy nhiên, loại dữ liệu này cũng đóng một vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing do các lý do: Loại dữ liệu này có thể giúp người quyết định đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề trong những trường hợp thực hiện những nghiên cứu mà các dữ liệu thứ cấp là phù hợp mà không cần thiết phải có các thông tin sơ cấp.

QUẢNG CÁO TỰ ĐỘNG

Ứng dụng với nghiên cứu thị trường và marketing

Ứng dụng đối với các loại hình nghiên cứu thị trường

Loại hình nghiên cứu thăm dò: loại dữ liệu này cho phép quan sát được những gì đã, đang xảy ra bên trong và bên ngoài doanh nghiệp. Thuận tiện phát hiện các vấn đề và cơ hội marketing. Trong loại hình nghiên cứu này dữ liệu sơ cấp rất ít được sử dụng.

Loại hình nghiên cứu mô tả: dữ liệu thứ cấp cũng có rất nhiều ứng dụng nhưng nó không phải là dạng thông tin duy nhất hay chủ yếu được sử dụng. Loại hình nghiên cứu này cần cả hai dạng dữ liệu.

Dữ liệu sơ cấp phục vụ cho việc thăm dò mô tả hành vi, nhu cầu, thói quen của người tiêu dùng, đánh giá của họ về các chính sách marketing của của doanh nghiệp cũng như của các sản phẩm cạnh tranh.

Xem thêm: " Liên Lạc Tiếng Anh Là Gì ? Ban Liên Lạc Và Lễ Tân Tiếng Anh Là Gì

Dữ liệu thứ cấp bao gồm các số liệu thống kê, các tài liệu có tính chất định tính, các bài viết lý thuyết có ý nghĩa trong việc tìm ra manh mối, phương pháp giải quyết vấn đề. nó cũng cho phép so sánh các thông tin mới và cũ để có những kết luận hay quyết định giải quyết vấn đề một cách xác đáng.

Loại hình nghiên cứu nhân quả: dữ liệu thứ cấp ít được sử dụng, chỉ là để so sánh tham khảo trước khi đưa ra các quyết định chính thức về các giải pháp.

Ứng dụng đối với các loại quyết định marketing

Có rất nhiều các loại quyết định marketing khác nhau và các quyết định này cần có những thông tin từ các dữ liệu thứ cấp. Các loại quyết định marketing có thể được sắp xếp theo nhiều cách thức khác nhau.

Ví dụ: quyết định về phân đoạn thị trường thì có thể cần các dữ liệu như nhân khẩu, địa lý, hành vi, tâm lý,…

Ưu và nhược điểm

Ưu điểm

Dễ tìm kiếm và tìm kiếm nhanh hơn so với thông tin sơ cấp do thông tin đã có sẵn.Chi phí thu thập thông tin rẻ hơn rất nhiều so với thông tin sơ cấp và đôi khi là miễn phí như thông tin trên các trang web, ví dụ niên giám thống kê được coi là nguồn dữ liệu thứ cấp giá rẻ.Đặc tính sẵn sàng và thích hợp (không mất thời gian nhiều trong việc xử lý phân tích, đánh giá.Dữ liệu thứ cấp làm tăng giá trị của thông tin sơ cấp. Tác dụng này chủ yếu trong việc giúp cho việc định hướng rõ vấn đề, mục tiêu nghiên cứu, định hướng cho việc xác định dữ liệu sơ cấp. Điều này cho phép giảm được thời gian, công sức, nâng cao chất lượng trong việc thu thập thông tin sơ cấp.

Nhược điểm

Về bản chất dữ liệu thứ cấp được thu thập vì một mục đích khác nên nó không tránh khỏi những hạn chế.

Dữ liệu thứ cấp (tiếng Anh: Secondary data) là dữ liệu được thu thập cho mục đích khác, nhà nghiên cứu sử dụng lại cho nghiên cứu của mình.

Định nghĩa

Dữ liệu thứ cấp trong tiếng Anh là Secondary data. Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu được thu thập cho mục đích khác, nhà nghiên cứu sử dụng lại cho nghiên cứu của mình.

Cũng có thể hiểu rằng:

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu do người khác thu thập, sử dụng cho các mục đích có thể là khác với mục đích nghiên cứu của chúng ta.

Đặc trưng

- Dữ liệu thứ cấp có thể là dữ liệu chưa xử lí (còn gọi là dữ liệu thô) hoặc dữ liệu đã xử lí. Như vậy, dữ liệu thứ cấp không phải do người nghiên cứu trực tiếp thu thập.

- Dữ liệu thứ cấp là loại dữ liệu đã được sưu tập sẵn, đã công bố, có thể là các số liệu nội bộ của công ty.

- Ví dụ về các nguồn dữ liệu thứ cấp:

+ Các cuộc điều tra về dân số, nhà ở, điều tra doanh nghiệp, điều tra mức sống dân cư, điều tra kinh tế xã hội gia đình (đa mục tiêu)... do chính phủ yêu cầu là những nguồn dữ liệu rất quan trọng cho các nghiên cứu kinh tế xã hội.

+ Bài báo khoa học, báo cáo khoa học, tài liệu giáo trình.

Ưu điểm

- Dữ liệu thứ cấp dễ thu thập trong thời gian ngắn với chi phí tương đối thấp. Nói cách khác, dữ liệu thứ cấp có ưu điểm là tiết kiệm tiền bạc, thời gian.

- Dữ liệu thứ cấp rất phong phú, đa dạng và xuất phát từ những nguồn khác nhau.

Hạn chế

- Dữ liệu thứ cấp thường đã qua xử lí nên khó đánh giá được mức độ chính xác, mức độ tin cậy của nguồn dữ liệu.

- Số liệu thứ cấp này đã được thu thập cho các nghiên cứu với các mục đích khác và có thể hoàn toàn không hợp với vấn đề của chúng ta;

- Dữ liệu thứ cấp khó phân loại dữ liệu. Bên cạnh đó, các biến số, đơn vị đo lường có thể khác nhau.

Liên hệ thực tiễn

Để xây dựng chiến lược, doanh nghiệp rất cần dữ liệu về dân số và khuynh hướng thay đổi liên quan đến yếu tố nhân khẩu học, thay đổi mức sống...

Để có được dữ liệu loại này, doanh nghiệp không cần tự tiến hành điều tra. Tổng cục thống kê tiến hành các điều tra về dân số và điều tra mức sống hộ gia đình. Trong đó, điều tra mức sống hộ gia đình là điều tra lớn, độ tin cậy cao và cung cấp rất nhiều thông tin hữu ích về đặc điểm kinh tế xã hội, thu nhập và chi tiêu của hộ gia đình.

(Tài liệu tham khảo: Giáo trình Nghiên cứu kinh doanh, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân; Phương pháp nghiên cứu khóa học, Tổ hợp giáo dục Topica; Dữ liệu thứ cấp, Quantri.vn)

Minh Lan

Cách dữ liệu thu thập trước đây có thể thông báo cho Xã hội học

Trong xã hội học, nhiều nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu mới cho mục đích phân tích, nhưng nhiều người khác dựa vào dữ liệu thứ cấp — dữ liệu được thu thập bởi người khác — để tiến hành một nghiên cứu mới . Khi một nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp, loại nghiên cứu họ thực hiện trên đó được gọi là phân tích thứ cấp.

Rất nhiều tài nguyên dữ liệu thứ cấp và tập hợp dữ liệu có sẵn cho nghiên cứu xã hội học , nhiều trong số đó là công khai và dễ tiếp cận.

Có cả ưu và nhược điểm để sử dụng dữ liệu thứ cấp và phân tích dữ liệu thứ cấp, nhưng phần lớn nhược điểm có thể được giảm thiểu bằng cách tìm hiểu về các phương pháp được sử dụng để thu thập và làm sạch dữ liệu ngay từ đầu. nó và trung thực báo cáo về nó.

Dữ liệu phụ là gì?

Không giống như dữ liệu chính, được một nhà nghiên cứu thu thập để hoàn thành một mục tiêu nghiên cứu cụ thể, dữ liệu thứ cấp là dữ liệu được thu thập bởi các nhà nghiên cứu khác, những người có thể có các mục tiêu nghiên cứu khác nhau. Đôi khi các nhà nghiên cứu hoặc tổ chức nghiên cứu chia sẻ dữ liệu của họ với các nhà nghiên cứu khác để đảm bảo rằng tính hữu dụng của nó được tối đa hóa. Ngoài ra, nhiều cơ quan chính phủ ở Hoa Kỳ và trên khắp thế giới thu thập dữ liệu mà họ cung cấp cho phân tích thứ cấp. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu này có sẵn cho công chúng, nhưng trong một số trường hợp, dữ liệu này chỉ có sẵn cho người dùng được phê duyệt.

Dữ liệu thứ cấp có thể vừa định lượng vừa định tính. Dữ liệu định lượng thứ cấp thường có sẵn từ các nguồn chính phủ chính thức và các tổ chức nghiên cứu đáng tin cậy. Tại Hoa Kỳ, Điều tra Dân số Hoa Kỳ, Khảo sát Xã hội Chung và Khảo sát Cộng đồng Hoa Kỳ là một số bộ dữ liệu thứ cấp được sử dụng phổ biến nhất trong các ngành khoa học xã hội.

Ngoài ra, nhiều nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu được thu thập và phân phối bởi các cơ quan bao gồm Cục Thống kê Tư pháp, Cơ quan Bảo vệ Môi trường, Bộ Giáo dục và Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, trong số nhiều người khác ở cấp liên bang, tiểu bang và địa phương .

Mặc dù thông tin này được thu thập cho nhiều mục đích khác nhau bao gồm phát triển ngân sách, lập kế hoạch chính sách và lập kế hoạch thành phố, trong số đó cũng có thể được sử dụng như một công cụ nghiên cứu xã hội học. Bằng cách xem xét và phân tích dữ liệu số , các nhà xã hội học thường có thể khám phá các mô hình không được chú ý về hành vi của con người và các xu hướng quy mô lớn trong xã hội.

Dữ liệu định tính thứ cấp thường được tìm thấy dưới dạng các hiện vật xã hội, như báo, blog, nhật ký, thư từ và email, trong số những thứ khác. Dữ liệu này là một nguồn thông tin phong phú về các cá nhân trong xã hội và có thể cung cấp rất nhiều bối cảnh và chi tiết cho phân tích xã hội học.

Phân tích thứ cấp là gì?

Phân tích thứ cấp là thực hành sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu. Là một phương pháp nghiên cứu, nó tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc và tránh trùng lặp không cần thiết của nỗ lực nghiên cứu. Phân tích thứ cấp thường được đối chiếu với phân tích chính, đó là phân tích dữ liệu chính được thu thập độc lập bởi một nhà nghiên cứu.

Tại sao tiến hành phân tích thứ cấp?

Dữ liệu thứ cấp đại diện cho một nguồn tài nguyên rộng lớn cho các nhà xã hội học. Nó rất dễ dàng để đi qua và thường miễn phí để sử dụng. Nó có thể bao gồm thông tin về các quần thể rất lớn có thể tốn kém và khó có thể đạt được. Và, dữ liệu phụ có sẵn từ các khoảng thời gian khác với ngày hiện tại. Nó là nghĩa đen không thể tiến hành nghiên cứu ban đầu về các sự kiện, thái độ, phong cách, hoặc các tiêu chuẩn không còn hiện diện trong thế giới ngày nay.

Có một số nhược điểm đối với dữ liệu thứ cấp. Trong một số trường hợp, nó có thể đã lỗi thời, thiên vị hoặc thu được không đúng. Nhưng một nhà xã hội học được đào tạo sẽ có thể xác định và làm việc xung quanh hoặc chính xác cho các vấn đề như vậy.

Xác thực dữ liệu thứ cấp trước khi sử dụng

Để tiến hành phân tích phụ có ý nghĩa, các nhà nghiên cứu phải dành thời gian đáng kể để đọc và học về nguồn gốc của các tập dữ liệu.

Thông qua việc đọc và kiểm tra cẩn thận, các nhà nghiên cứu có thể xác định:

• Mục đích mà tài liệu được thu thập hoặc tạo ra
• Các phương pháp cụ thể được sử dụng để thu thập nó
• Dân số được nghiên cứu và tính hợp lệ của mẫu bị bắt
• Thông tin đăng nhập và độ tin cậy của người sưu tập hoặc người sáng tạo
• Các giới hạn của tập dữ liệu (thông tin nào không được yêu cầu, thu thập hoặc trình bày)
• Các trường hợp lịch sử và / hoặc chính trị xung quanh việc tạo ra hoặc thu thập tài liệu

Ngoài ra, trước khi sử dụng dữ liệu thứ cấp, một nhà nghiên cứu phải xem xét cách dữ liệu được mã hóa hoặc phân loại và điều này có thể ảnh hưởng như thế nào đến kết quả của phân tích dữ liệu thứ cấp. Cô cũng nên xem xét liệu dữ liệu phải được điều chỉnh hay điều chỉnh theo cách nào đó trước khi tiến hành phân tích riêng của mình.

Dữ liệu định tính thường được tạo ra trong các trường hợp đã biết bởi các cá nhân có tên cho một mục đích cụ thể. Điều này giúp việc phân tích dữ liệu tương đối dễ dàng với sự hiểu biết về các thành kiến, khoảng trống, bối cảnh xã hội và các vấn đề khác.

Tuy nhiên, dữ liệu định lượng có thể yêu cầu phân tích quan trọng hơn. Không phải lúc nào cũng rõ ràng cách thu thập dữ liệu, tại sao một số loại dữ liệu nhất định được thu thập trong khi những dữ liệu khác không được thu thập hoặc bất kỳ sự thiên vị nào liên quan đến việc tạo ra các công cụ được sử dụng để thu thập dữ liệu. Thăm dò ý kiến, bảng câu hỏi và phỏng vấn tất cả có thể được thiết kế để dẫn đến kết quả được xác định trước.

Mặc dù dữ liệu thiên vị có thể cực kỳ hữu ích, nhưng điều hoàn toàn quan trọng là nhà nghiên cứu phải nhận thức được sự thiên vị, mục đích của nó và mức độ của nó.

Cập nhật bởi Nicki Lisa Cole, Ph.D.