Antes de llegar a ejemplos de datos secundarios, primero debemos comprender los tipos de organizaciones que generalmente las proporcionan. Las fuentes frecuentes de datos secundarios incluyen:
- Departamentos del Gobierno
- Organizaciones del sector público
- Asociaciones industriales
- Organismos comerciales e industriales
- Instituciones educacionales
- Compañías privadas
- Proveedores de investigación de mercado
Si bien todas estas organizaciones proporcionan datos secundarios, las fuentes gubernamentales son quizás las más accesibles. Están legalmente obligados a mantener registros al registrar a las personas, brindar servicios, etc. Este tipo de datos secundarios se conoce como datos administrativos. Es especialmente útil para crear perfiles de segmento detallados, donde los analistas se centran en una región, tendencia, mercado u otro grupo demográfico en particular.
Como se mencionó, los datos secundarios no se limitan a los de una organización diferente. También puede provenir de una organización misma.
- Departamentos del Gobierno
- Organizaciones del sector público
- Asociaciones industriales
- Organismos comerciales e industriales
- Instituciones educacionales
- Compañías privadas
- Proveedores de investigación de mercado
En el contexto correcto, podemos definir prácticamente cualquier tipo de datos como datos secundarios. La conclusión clave es que el término «datos secundarios» no se refiere a ninguna calidad inherente de los datos en sí, sino a cómo se usan. Cualquier fuente de datos (externa o interna) utilizada para una tarea que no sea la que se recopiló originalmente puede describirse como datos secundarios.
¿Cuáles son las principales fuentes de datos secundarios?
Los datos estadísticos se pueden clasificar en dos tipos: datos primarios y secundarios. Los datos primarios se refieren a la información recopilada, escrutada y utilizada por la misma persona o fuente. Algunas instancias de fuentes de datos primarias incluyen encuestas, entrevistas, cuestionarios, estudios de casos y similares.
Por otro lado, cuando un investigador usa datos que han sido recopilados y analizados por otras fuentes, se conoce como datos secundarios. Por ejemplo, si el Departamento de Salud publica un informe sobre el número de casos de fatalidad infantil en la India debido a la desnutrición, entonces el Departamento de Bienestar Infantil puede usar las estadísticas en el informe para determinar cuántos niños en India no tienen acceso a un comida adecuada.
Los datos secundarios se pueden recopilar de varios recursos. Echemos un vistazo a algunas de las fuentes más comunes de dicha información. Los datos secundarios son información de segunda mano. Estos no se recopilan de la fuente como datos primarios. Para decirlo en otras palabras, los datos secundarios son aquellos que ya están recopilados. Por lo tanto, estos son relativamente menos confiables que los datos primarios. Estos generalmente se usan en el momento para que la investigación sea compacta y la exactitud de la investigación se puede resolver hasta cierto punto.
Los datos secundarios se refieren a los datos recopilados por alguien que no sea el usuario primario. Fuentes comunes de datos secundarios para ciencias sociales incluyen censos, información recopilada por departamentos gubernamentales, registros organizacionales y datos que se recopilaron originalmente para otros fines de investigación. Los datos primarios, por el contrario, son recopilados por el investigador que realiza la investigación.
¿Cuáles son las fuentes de datos primarios?
Las fuentes de información digital son cada vez más ricas y variadas. Internet (y la web en particular) es un recurso bien conocido y muy importante. Las librerías digitales y varias iniciativas similares y recientes (Gutenberg y Wikipedia) también constituyen fuentes de información muy ricas.
Internet nació en 1969 bajo el nombre de Arpanet: era un proyecto militar estadounidense. Durante la década de 1980, Internet se ha extendido en las universidades y en silencio tomó la forma que conocemos ahora. Sin embargo, la web aún no era parte de ella. No fue hasta que Tim Berners-Lee propuso la web en marzo de 1989: la adopción fue rápida y, ya en 1994, su invención era conocida en todo el mundo.
La web se caracteriza (ver Nie, 2004) por su tamaño gigantesco, por su dinamismo (la web siempre está cambiando) y por sus datos heterogéneos (multimedia, multilingüe, distribuido). La búsqueda de información en la web es particularmente difícil: pensemos que no puede viajar toda la web. El simple problema de conocer el tamaño es difícil. Incluso suponiendo que todos los documentos que tratan con un tema dado se pueden encontrar en la web, la calidad de la información es bastante variable; Debe poder ordenar la información o filtrarla. La abundancia de documentos no textuales (imágenes, sonidos, videos, etc.) es un problema porque los métodos tradicionales de investigación de información se relacionan principalmente con documentos textuales.
Para resolver en parte estas dificultades, el inventor de la web, Tim Berners-Lee, propuesto en 2001 para desarrollar la web a una web semántica (Carvin, 2004), es decir una web que permita a las computadoras procesar el significado de la información que contiene. La web semántica se basa en el RDF y el XML, pero también en el trabajo realizado durante 30 años en inteligencia artificial (IA). Podría decir que si la web actual contiene principalmente información no estructurada y semiestructurada, el propósito de la web semántica es hacer que esta información sea más estructurada.
¿Cuáles son los datos secundarios?
Los datos secundarios se refieren a los datos recopilados por alguien que no sea el usuario primario. [1] Las fuentes comunes de datos secundarios para las ciencias sociales incluyen censos, información recopilada por departamentos gubernamentales, registros organizacionales y datos que se recopiló originalmente para otros fines de investigación. [2] Los datos primarios, por el contrario, son recopilados por el investigador que realiza la investigación.
El análisis de datos secundarios puede ahorrar tiempo que de otro modo se gastaría recopilando datos y, particularmente en el caso de datos cuantitativos, puede proporcionar bases de datos más grandes y de mayor calidad que serían inviables para que cualquier investigador individual lo recopile por su cuenta. Además, los analistas de cambio social y económico consideran que los datos secundarios es esencial, ya que es imposible realizar una nueva encuesta que pueda capturar adecuadamente los cambios y/o desarrollos pasados. Sin embargo, el análisis de datos secundarios puede ser menos útil en la investigación de marketing, ya que los datos pueden estar desactualizados o inexactos. [1]
Los departamentos y agencias gubernamentales recopilan rutinariamente información al registrar a las personas o llevar a cabo transacciones, o para mantenimiento de registros, generalmente al entregar un servicio. Esta información se llama datos administrativos. [3]
- información personal como nombres, fechas de nacimiento, direcciones
- Información sobre escuelas y logros educativos
- Información sobre la salud
- Información sobre condenas penales o sentencias de prisión
- registros fiscales, como los ingresos
¿Qué son los datos secundarios de una investigación de mercados?
La investigación de mercado proporciona información valiosa que los especialistas en marketing pueden usar para tomar decisiones. Los datos primarios y secundarios son dos formas comunes de información asociadas con la investigación de mercado, y aunque difieren, ambos son útiles para los profesionales de marketing. Si su empresa ofrece un nuevo producto o si desea expandir su negocio, la investigación primaria y secundaria puede ayudar a separar su empresa de los competidores en su industria. En este artículo, definimos la investigación de mercado, los datos primarios y los datos secundarios y destacamos los pros y los contras de cada forma de datos.
La investigación de mercado es el proceso de evaluar las perspectivas de un nuevo producto o servicio. Al recopilar información de la demografía objetivo, las empresas pueden predecir si un producto o servicio puede tener éxito. Cuando un vendedor quiere más información para tomar decisiones importantes sobre la marca o las alineaciones de productos, utiliza la investigación de mercado.
Los datos primarios son la información recopilada a través de la investigación original. Un vendedor generalmente busca datos primarios específicamente para sus objetivos. El método utilizado para recopilar datos primarios depende de la cantidad y el tipo de datos en los que la compañía está interesada. Algunas compañías eligen realizar la investigación ellos mismos, mientras que otras pueden invertir en investigaciones desde una fuente externa.
Los datos secundarios son información recopilada de fuentes públicas como sitios web, publicaciones periódicas u otra literatura. Al recopilar datos secundarios, es importante verificar la confiabilidad de una fuente antes de usar su información. Comenzar un proyecto de investigación con investigación secundaria permite una transición fácil a la investigación primaria si un vendedor quiere seguir ambas formas de investigación.
La investigación secundaria a menudo incluye los sitios web de la empresa de búsqueda y las asociaciones de la industria para encontrar información sobre informes anuales, presentaciones de inversores, tamaño del mercado y participantes de la industria. Los datos del gobierno también son útiles para la investigación secundaria, ya que cubre una amplia gama de temas como actividad comercial, patentes, precios, envíos de productos y tendencias económicas.
¿Qué es la recolección de datos secundarios?
La recopilación de datos es un elemento crucial de la investigación estadística. El proceso implica recopilar información de fuentes disponibles para encontrar soluciones para un problema. El proceso evalúa el resultado y predice tendencias y posibilidades del futuro. Los investigadores comienzan recopilando los datos más básicos relacionados con el problema y luego progresan con el volumen y el tipo de datos que se recopilarán.
Existen dos métodos de recopilación de datos: métodos de recopilación de datos primos y métodos de recopilación de datos secundarios. La recopilación de datos implica identificar tipos de datos, sus fuentes y los métodos que se utilizan. Existen diferentes métodos de recolección que se utilizan en campos comerciales, gubernamentales y de investigación, y se accede a varias fuentes de las que se pueden recopilar datos primarios y secundarios. Ya sea para la investigación académica o la promoción de un nuevo producto, la recopilación de datos nos ayuda a tomar mejores decisiones y obtener mejores resultados.
En este artículo, discutiremos la recopilación de datos secundarios, los diversos métodos para recopilar datos secundarios, sus ventajas, desventajas, ejemplos de recopilación de datos secundarios y fuentes de datos secundarios en metodología de investigación.
La recopilación secundaria de datos se refiere a la recopilación de información que ya está disponible. Los datos se recopilaron previamente, se ha sometido a un análisis estadístico necesario y no es propiedad del investigador. Estos datos suelen ser uno que se recopiló de fuentes primarias y luego se puso a disposición para que todos accedan. En otras palabras, los datos secundarios son información de segunda mano recopilada por terceros. Un investigador puede pedirle a otros que recopilen datos u obtenganlo de otras fuentes. Los datos existentes generalmente se recopilan y se resumen para aumentar la efectividad general de una investigación.
¿Qué son las fuentes externas de datos secundarios?
Primero, surge la pregunta: ¿Cuál es el tema / hechos sobre la información? ¿Existe un mercado específico, un grupo objetivo específico, un determinado producto o un servicio al que debe referirse el material de datos?
En un segundo paso, investigando si existe información actual o estudios sobre el tema deseado. ¿Se necesitan evaluaciones estadísticas? Si es así, se deben investigar fuentes de datos estadísticos apropiados. En relación con los datos puramente de la biblioteca, el índice de la biblioteca (BIX) y las estadísticas de la biblioteca alemana (DBS) son adecuados, por ejemplo. Para otros datos estadísticos, por ejemplo, las diversas oficinas estadísticas o portales que recopilan datos estadísticos son posibles. Cada instalación también tiene sus propias estadísticas, por ejemplo, sus propias estadísticas de ventas o ventas. Con las bibliotecas, por ejemplo, hay datos de inventario y uso, etc. Con su ayuda, se puede determinar su propio estado actual, es decir, fortalezas y debilidades, pero sobre todo también el potencial o las tendencias del mercado, deben reaccionar a qué bibliotecas deben reaccionar.
“Los datos [estadísticos] se miden valores que se recopilan como parte de encuestas, observaciones o experimentos. Los datos suelen ser numéricos o categóricamente. Los datos numéricos son aquellos que tienen un significado matemático como valor medido, como peso o cociente de inteligencia. En contraste, los datos categóricos describen características como el género, la opinión o el estado civil. La totalidad de todos los datos, es decir, numérico y categórico, se denomina registro de datos de una muestra. ”[2]
Las estadísticas de la biblioteca alemana (DBS) contienen las únicas estadísticas que contienen todas las figuras clave importantes en las áreas de equipo, existencias, préstamos, gastos, finanzas y personal de bibliotecas públicas y científicas en Alemania. [3] El DBS registra más de 10,000 bibliotecas, más de 8,000 bibliotecas públicas.
Con la ayuda del DBS, las bibliotecas pueden compararse entre sí en términos de varios indicadores. Sin embargo, una comparación solo tiene sentido si las bibliotecas persiguen objetivos similares y / o pertenecen a la misma clase de tamaño o similar.
¿Qué son las fuentes secundarias internas y externas?
Si bien los beneficios de las fuentes secundarias son considerables, sus deficiencias deben ser reconocidas. Es necesario evaluar la calidad de la fuente de los datos y los datos en sí. Los principales problemas pueden clasificarse de la siguiente manera:
El investigador debe tener cuidado al hacer uso de datos secundarios, de las definiciones utilizadas por las responsables de su preparación. Supongamos, por ejemplo, los investigadores están interesados en las comunidades rurales y su tamaño promedio de la familia. Si se consultan estadísticas publicadas, se debe hacer un cheque sobre cómo se han definido términos como el «tamaño de la familia». Pueden referirse solo a la familia del núcleo o incluir a la familia extendida. Incluso los términos aparentemente simples como el ‘tamaño de la granja’ necesitan un manejo cuidadoso. Dichas cifras pueden referirse a cualquiera de los siguientes: la tierra que posee un individuo, la tierra que posee un individuo más cualquier tierra adicional que alquila, la tierra que un individuo posee menos cualquier tierra que alquile, toda su tierra o su tierra o Solo esa parte de eso que realmente cultiva. Cabe señalar que las definiciones pueden cambiar con el tiempo y cuando esto no se reconoce conclusiones erróneas se pueden extraer. Las áreas geográficas pueden tener sus límites redefinidos, las unidades de medición y las calificaciones pueden cambiar y los bienes importados pueden reclasificarse de vez en cuando con el fin de recaudar aduanas e impuestos especiales.
Cuando un investigador realiza el trabajo de campo, posiblemente puede estimar las inexactitudes en la medición a través de la desviación estándar y el error estándar, pero a veces no se publican en fuentes secundarias. La única solución es tratar de hablar con las personas involucradas en la recopilación de datos para obtener alguna orientación sobre el nivel de precisión de los datos. El problema a veces no es tanto ‘error’, sino diferencias en los niveles de precisión requeridos por los tomadores de decisiones. Cuando la investigación tiene que ver con grandes inversiones en, por ejemplo, la fabricación de alimentos, la gerencia querrá establecer márgenes muy estrictos de error al hacer estimaciones de demanda del mercado. En otros casos, tener un alto nivel de precisión no es tan crítico. Por ejemplo, si un fabricante de alimentos simplemente está evaluando las perspectivas de un sabor más para un bocadillo ya producido por la compañía, entonces no hay necesidad de estimaciones altamente precisas para tomar la decisión de inversión.
Los investigadores deben conocer los intereses adquiridos cuando consultan fuentes secundarias. Los responsables de su compilación pueden tener razones para desear presentar un conjunto de resultados más optimista o pesimista para su organización. No es desconocido, por ejemplo, que los funcionarios responsables de estimar la escasez de alimentos exageren las cifras antes de enviar solicitudes de ayuda a posibles donantes. Del mismo modo, y con la misma frecuencia, se sabe que las organizaciones comerciales inflan las estimaciones de sus cuotas de mercado.
La confiabilidad de las estadísticas publicadas puede variar con el tiempo. No es raro, por ejemplo, que los sistemas de recopilación de datos hayan cambiado con el tiempo, pero sin ninguna indicación de esto al lector de estadísticas publicadas. El gobierno puede cambiar los límites geográficos o administrativos, o la base para estratificar una muestra puede haber alterado. Otros aspectos de la metodología de investigación que afectan la confiabilidad de los datos secundarios es el tamaño de la muestra, la tasa de respuesta, el diseño del cuestionario y los modos de análisis.
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