Secondary data là gì? Phương pháp phân tích và các ví dụ

Ngoài phương pháp thu thập dữ liệu gốc, bạn cũng có thể tham khảo bộ dữ liệu thứ cấp (collect secondary data). Phương pháp này giúp bạn tận dụng bộ dữ liệu đã được sử dụng trước đó để thực hiện nghiên cứu của mình. Collect secondary data là một trong những cách thu thập dữ liệu tiết kiệm thời gian và chi chí phù hợp với sinh viên. Trong bài viết này MAAS sẽ chia sẻ kỹ hơn về dữ liệu thứ cấp là gì và các phương pháp phân tích.

>>>Kinh nghiệp chuẩn bị hiệu quả cho bài academic presentation

>>>Hướng dẫn viết Discussion Post

1. Secondary data – dữ liệu thứ cấp là gì?

Secondary data (dữ liệu thứ cấp) là dạng dữ liệu đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đó. Những nhà nghiên cứu này thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và tự tạo nên bộ dữ liệu riêng. Bên cạnh đó, một số dạng dữ liệu được thu thập để phục vụ mục đích chung cũng được gọi là secondary data (ví dụ: điều tra dân số quốc gia).

Secondary data là dạng dữ liệu đã từng được thu thập và sử dụng trước đó

Nói chung, sử dụng lại những bộ dữ liệu đã từng được sử dụng trong các nghiên cứu, báo cáo chính thức được gọi là dữ liệu thứ cấp. Bạn được phép sử dụng những dữ liệu này để khai thác và phân tích theo những hướng khác với điều kiện trích nguồn đầy đủ.

2. Ưu và nhược điểm khi collect secondary data

a. Ưu điểm khi collect secondary data

Secondary data là một trong những dạng dữ liệu quan trọng với quá trình thực hiện nghiên cứu. Khi viết research, sinh viên thường ưu tiên collect secondary data bởi những ưu điểm như:

– Dễ dàng truy cập: Hầu hết các nguồn collect secondary data đều có sẵn cho sinh viên và các nhà nghiên cứu. 

– Tiết kiệm chi phí: Bạn không cần bỏ tiền thực hiện các khảo sát để collect secondary data. Hầu hết những bộ dữ liệu secondary data trong sách và trên mạng đều có thể xem miễn phí.

– Tiết kiệm thời gian: So với việc thu thập dữ liệu sơ cấp, thu thập dữ liệu thứ cấp nhanh chóng và đơn giản hơn rất nhiều. 

Collect secondary data giúp tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể

b. Nhược điểm khi collect secondary data

Tuy nhiên, collect secondary data cũng có những nhược điểm liên quan tới chất lượng và mức độ phù hợp với nghiên cứu:

– Chất lượng dữ liệu không đảm bảo: Dữ liệu được thu thập qua nhiều nguồn khác nhau có thể không đảm bảo chất lượng như dữ liệu gốc.

– Mức độ liên quan: Các bài research sẽ có mục tiêu và phạm vi nghiên cứu khác nhau, do đó việc dùng chung một bộ dữ liệu có thể không đảm bảo hiệu quả

– Secondary data có tính cập nhật thấp: Bởi dữ liệu này được thu thập từ trước nên có thể trở nên lỗi thời. Do đó, khi collect secondary data bạn cần cân nhắc tới thời gian thu thập dữ liệu gốc.

Collect secondary data giúp tiết kiệm thời gian và chi phí nhưng lại không đảm bảo về mức độ phù hợp với bài research. Do đó, nhiều sinh viên không thể tự hoàn thành research paper. Để viết research assignment đúng hạn, bạn có thể tham khảo các dịch vụ tại MAAS dưới đây!

3. MAAS – Dịch vụ hỗ trợ viết research paper chất lượng cao

MAAS là nền tảng cung cấp research writing service với đội ngũ essay writer giàu kinh nghiệm. MAAS luôn sẵn sàng giúp sinh viên thực hiện bài research paper một cách nhanh chóng và chất lượng. Đội ngũ essay writer tại MAAS luôn hỗ trợ tận tâm, giúp bạn hoàn thành bài viết đạt điểm cao.

Dịch vụ tại MAAS rất đa dạng, bao gồm research writing service, dissertation writing service, assignment writing service, viết research assignment, research paper, research writing service, online test service, essay plan service…

Khi đến với MAAS bạn sẽ cực kỳ yên tâm với những bài research paper, research assignment chất lượng. Đội ngũ essay writer hỗ trợ nhanh chóng và bảo mật tuyệt đối cho khách hàng.

4. Phương pháp phân tích Secondary data và ví dụ

Hiện nay có rất nhiều phương pháp giúp collect secondary data và phân tích dạng dữ liệu này. Sau đây, MAAS sẽ chia sẻ chi tiết cách để bạn khai thác secondary data nhanh chóng.

a. Các nguồn thu thập dữ liệu secondary data

Nếu bạn muốn collect secondary data nhanh chóng, hãy tìm kiếm những bộ dữ liệu có sẵn trên internet. Những bạn giỏi công nghệ có thể sử dụng bot để quét dữ liệu. Với những dữ liệu cũ hơn, bạn có thể tham khảo các nguồn truyền thống như sách, báo, tạp chí chuyên ngành, các bài research có chủ đề tương tự… 

b. Mục tiêu thu thập secondary data là gì?

Để có bộ dữ liệu phù hợp bạn cần xác định rõ mục tiêu collect secondary data là gì. Mục tiêu càng cụ thể thì bạn càng tốn ít thời gian và công sức. Ví dụ: Nếu bạn cần collect secondary data để chạy các mô hình thống kê phân tích thì bạn cần lượng dữ liệu lớn với các con số chính xác tới hàng thập phân. Nhưng nếu bạn chỉ collect secondary data một bảng dữ liệu để bổ trợ cho lập luận của mình sẽ đơn giản hơn rất nhiều.

c. Thời gian và nguồn thu thập dữ liệu

Khi tìm hiểu về các bộ dữ liệu thứ cấp, bạn nên quan tâm tới thời gian và nguồn thu thập dữ liệu. Đây là một thử thách khi collect secondary data bởi bạn có thể tìm thấy quá nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Hãy ưu tiên những dữ liệu được thu thập bởi thống kê chính phủ, các tổ chức lớn, tạp chí khoa học, doanh nghiệp lớn… Nên tìm kiếm những bộ dữ liệu có thời gian thu thập mới nhất để đảm bảo tính cập nhật.

d. Phương pháp thu thập

Secondary data có thể sử dụng trực tiếp trong bài nghiên cứu. Tuy nhiên bạn vẫn cần nghiên cứu bộ dữ liệu gốc của những số liệu này. Ít nhất bạn cần biết số liệu thô và phương pháp mà nhà nghiên cứu đó sử dụng để thu dữ liệu. Điều này sẽ giúp bạn đánh giá được ưu, nhược điểm và mức độ phù hợp của dữ liệu tốt hơn.

e. Câu hỏi thu thập dữ liệu

Những câu hỏi này liên quan tới chất lượng câu trả lời của đối tượng nghiên cứu. Trong collect secondary data, việc tìm hiểu về cách diễn đạt câu hỏi là rất quan trọng. Đặc biệt là với những câu hỏi định tính. Bối cảnh đưa ra câu hỏi cũng có tác động tới câu trả lời nhận được. Vì vậy bạn cần biết danh sách câu hỏi để hiểu rõ hơn về bộ dữ liệu mình muốn sử dụng.

f. Cấu trúc dữ liệu

Khi collect secondary data, hãy đánh giá cấu trúc dữ liệu có phù hợp với nhu cầu sử dụng của bạn không. Cách đặt tên dữ liệu, định dạng và cách trình bày dữ liệu cần có sự thống nhất trong bài nghiên cứu. Vì vậy bạn cần kiểm tra kỹ secondary data trước khi đưa vào bài. Nếu phát hiện vấn đề liên quan tới cấu trúc dữ liệu, cần nhanh chóng điều chỉnh để không ảnh hưởng tới bài research.

g. Đánh giá độ tin cậy

Sau khi xác định bộ dữ liệu hoàn toàn phù hợp, bạn phải kiểm tra lại độ tin cậy. Hãy đặt những câu hỏi như: Dữ liệu này có được giới chuyên môn công nhận không? Tác giả bộ dữ liệu này có chuyên môn như thế nào? Dữ liệu này có dấu hiệu chỉnh sửa hoặc điều chỉnh trước đó không? Dữ liệu có nhất quán với các nguồn tham khảo chính thống khác không. Đây sẽ là bước cuối cùng trước khi đưa secondary data vào bài research của mình.

Bài viết này đã chia sẻ dữ liệu thứ cấp là gì và những phương pháp phân tích trong nghiên cứu. Đây sẽ là những thông tin cực kỳ hữu ích trong quá trình collect secondary data. Nếu bạn gặp khó khăn khi thu thập dữ liệu và hoàn thành research paper, assignment, thesis… hãy liên hệ với MAAS để được hỗ trợ với các dịch vụ research writing service, dissertation writing service, assignment writing service, viết research assignment, research paper… nhé!