విషయము

• విషయ సూచిక: ప్రాథమిక డేటా మరియు ద్వితీయ డేటా మధ్య వ్యత్యాసం
• పోలిక చార్ట్
• ప్రాథమిక డేటా అంటే ఏమిటి?
• ఉదాహరణ
• ప్రాథమిక డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు:
• ప్రాథమిక డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల నష్టాలు
• సెకండరీ డేటా అంటే ఏమిటి?
• ఉదాహరణ
• సెకండరీ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు
• సెకండరీ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల నష్టాలు
• కీ తేడాలు
• ముగింపు

డేటాను వర్గీకరించడానికి అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి. డేటాను ఎవరు సేకరించారు అనే దానిపై తరచుగా వర్గీకరణ ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రాధమిక డేటాను ఒక నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కోసం పరిశోధకుడు స్వయంగా / ఆమె సేకరించిన డేటాగా వర్ణించారు. సెకండరీ డేటాను వేరొకరి కోసం సేకరించిన డేటాగా వర్ణించారు (కాని పరిశోధకుడు వేరే ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగిస్తున్నారు).

గణాంక విశ్లేషణలో డేటా సేకరణ ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. పరిశోధనలో, సమాచారాన్ని సేకరించడానికి వివిధ పద్ధతులు ఉన్నాయి, ఇవన్నీ రెండు తరగతులకు వస్తాయి, అనగా ప్రాధమిక డేటా మరియు ద్వితీయ సమాచారం. పేరు సూచించినట్లుగా, ప్రధాన డేటా మొదటిసారిగా పరిశోధకుడి నుండి సేకరించబడుతుంది, అయితే ద్వితీయ డేటా అంటే ఇతరులు సేకరించిన లేదా ఉత్పత్తి చేసిన సమాచారం.
ద్వితీయ మరియు ప్రాధమిక డేటా మధ్య అనేక తేడాలు ఉన్నాయి, ఇవి ఈ నివేదికలో చర్చించబడ్డాయి. కానీ చాలా ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, ప్రాధమిక డేటా వాస్తవికమైనది మరియు మొదటిది అయితే ద్వితీయ డేటా ప్రాథమిక డేటా యొక్క వివరణ మరియు విశ్లేషణ మాత్రమే. ప్రాధమిక డేటా చేతిలో ఉన్న సమస్యకు పరిష్కారం పొందాలనే లక్ష్యంతో సేకరిస్తుండగా, ద్వితీయ సమాచారం వివిధ ప్రయోజనాల కోసం సేకరించబడుతుంది.

విషయ సూచిక: ప్రాథమిక డేటా మరియు ద్వితీయ డేటా మధ్య వ్యత్యాసం

• పోలిక చార్ట్
• ప్రాథమిక డేటా అంటే ఏమిటి?
  • ఉదాహరణ
  • ప్రాథమిక డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు:
  • ప్రాథమిక డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల నష్టాలు
• సెకండరీ డేటా అంటే ఏమిటి?
  • ఉదాహరణ
  • సెకండరీ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు
  • సెకండరీ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల నష్టాలు
• కీ తేడాలు
• ముగింపు

పోలిక చార్ట్

ఆధారంగా	ప్రైమరీ డేటా	సెకండరీ డేటా
defination	ప్రాథమిక డేటా పరిశోధకుడు సేకరించిన మొదటి చేతి డేటాను సూచిస్తుంది.	సెకండరీ డేటా అంటే ఇంతకు ముందు మరొకరు సేకరించిన డేటా.
సేకరణ సమయం	లాంగ్	చిన్న
ప్రాసెస్	చాలా పాల్గొంది	త్వరితంగా మరియు సులభంగా
సమాచారం	రియల్ టైమ్ డేటా	గత డేటా
ఖర్చు ప్రభావం	ఖరీదైన	ఎకనామికల్
లో అందుబాటులో ఉంది	ముడి రూపం	శుద్ధి చేసిన రూపం
నిర్దిష్ట	పరిశోధకుడి అవసరాలకు ఎల్లప్పుడూ ప్రత్యేకమైనది.	పరిశోధకుడి అవసరానికి ప్రత్యేకమైనది కాకపోవచ్చు.
మూల	సర్వేలు, పరిశీలనలు, ప్రయోగాలు, ప్రశ్నాపత్రం, వ్యక్తిగత ఇంటర్వ్యూ మొదలైనవి.	ప్రభుత్వ ప్రచురణలు, వెబ్‌సైట్లు, పుస్తకాలు, పత్రిక కథనాలు, అంతర్గత రికార్డులు మొదలైనవి.
ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయత	మరింత	సాపేక్షంగా తక్కువ

ప్రాథమిక డేటా అంటే ఏమిటి?

ప్రాధమిక డేటా అనేది పరిశోధకుడి నుండి ప్రత్యక్ష ప్రయత్నాలు మరియు నైపుణ్యం ద్వారా మొదటిసారిగా ఉద్భవించిన సమాచారం, ప్రత్యేకంగా తన పరిశోధనా సమస్యను పరిష్కరించే లక్ష్యంతో. ఫస్ట్ హ్యాండ్ లేదా రా డేటా అని కూడా అంటారు. ప్రాధమిక డేటా సేకరణ చాలా ఖరీదైనది, ఎందుకంటే అధ్యయనం సంస్థ లేదా సేవ చేత నిర్వహించబడుతుంది, దీనికి శ్రమ మరియు పెట్టుబడి వంటి వనరులు అవసరం.

సమాచార సేకరణ పరిశోధకుడి ప్రత్యక్ష నియంత్రణ మరియు పర్యవేక్షణలో ఉంది.
సర్వేలు, పరిశీలనలు, భౌతిక పరీక్ష, మెయిల్ చేసిన ప్రశ్నాపత్రాలు, ఎన్యూమరేటర్లు నింపిన మరియు పంపిణీ చేసిన ప్రశ్నపత్రం, ప్రైవేట్ ఇంటర్వ్యూలు, టెలిఫోనిక్ ఇంటర్వ్యూలు, ఫోకస్ గ్రూపులు, కేస్ స్టడీస్ మొదలైన వివిధ పద్ధతుల ద్వారా సమాచారాన్ని సేకరించవచ్చు.

ఉదాహరణ

అతని / ఆమె థీసిస్ లేదా పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ కోసం ఒక విద్యార్థి సేకరించిన డేటా.

ప్రాథమిక డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు:

• పరిశోధకుడు అధ్యయనంలో ఉన్న సమస్యకు సంబంధించిన డేటాను సేకరిస్తాడు.
• అవసరమైతే, విశ్లేషణ వ్యవధిలో అదనపు డేటాను పొందడం సాధ్యమవుతుంది.
• సేకరించిన డేటా నాణ్యత గురించి ఎటువంటి సందేహం లేదు (పరిశోధకుడి కోసం).

ప్రాథమిక డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల నష్టాలు

• పరిశోధకుడు డేటా సేకరణ యొక్క అన్ని అవాంతరాలతో పోరాడాలి-
• సేకరించిన డేటాను కనుగొనడం (వ్యక్తిగతంగా లేదా ఇతరుల ద్వారా)
• ఎందుకు, ఏమి, ఎలా, ఎప్పుడు సేకరించాలో నిర్ణయించడం
• నైతిక ఆందోళనలు (సమ్మతి, అనుమతులు మొదలైనవి)
• ఫైనాన్సింగ్ పొందడం మరియు నిధుల ఏజెన్సీలతో వ్యవహరించడం
• సేకరించిన డేటాను నిర్ధారించడం అధిక ప్రమాణం-
• కావలసిన అన్ని డేటా సరిగ్గా పొందబడుతుంది మరియు ఫార్మాట్‌లో ఇది అవసరం
• ఎటువంటి అనుకరణ / ఉడికించిన డేటా ఖచ్చితంగా లేదు
• అనవసరమైన / పనికిరాని డేటా చేర్చబడలేదు
• డేటాను పొందే ఖర్చు తరచుగా అధ్యయనాలలో ప్రధాన వ్యయం

సెకండరీ డేటా అంటే ఏమిటి?

సెకండరీ డేటా ప్రస్తుత పరిశోధన సమస్య గురించి కాకుండా, ఒక ప్రయోజనం కోసం యూజర్ కాకుండా ఏ వ్యక్తి అయినా సేకరించిన మరియు రికార్డ్ చేసిన సెకండ్ హ్యాండ్ సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది. జనాభా గణనలు, ప్రభుత్వ ప్రచురణలు, వారి సంస్థ యొక్క అంతర్గత రికార్డులు, నివేదికలు, పుస్తకాలు, పత్రిక కథనాలు, వెబ్‌సైట్‌లు వంటి వివిధ వనరుల నుండి సేకరించిన సమాచార రూపం ఇది.
ద్వితీయ డేటా తక్షణమే అందుబాటులో ఉన్నందున అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, పరిశోధకుడి ఖర్చు మరియు సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. అయితే దీనితో సంబంధం ఉన్న కొన్ని ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి, ఎందుకంటే మీ మనస్సులోని సమస్యను పక్కనపెట్టి సమాచారం ప్రయోజనాల కోసం సేకరించబడుతుంది, కాబట్టి ఈ డేటా యొక్క ఉపయోగం v చిత్యం మరియు ఖచ్చితత్వం వంటి అనేక విధాలుగా పరిమితం చేయబడవచ్చు.
అదనంగా, డేటాను పొందటానికి లక్ష్యం మరియు అనుసరించిన పద్ధతి ప్రస్తుత పరిస్థితులకు తగినది కాకపోవచ్చు. అందువల్ల, ద్వితీయ డేటాను ఉపయోగించే ముందు, ఈ అంశాలను పరిగణించాలి.

ఉదాహరణ

కెరీర్ ఎంపిక మరియు సంపాదనపై బోధన యొక్క ప్రభావాలను విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించే సెన్సస్ డేటా.

సెకండరీ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు

• డేటా ఇప్పటికే ఉంది- డేటా సేకరణకు ఎలాంటి ఇబ్బందులు లేవు.
• డేటా నాణ్యతకు పరిశోధకుడు వ్యక్తిగతంగా జవాబుదారీగా ఉండడు.
• ఇది తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నది.

సెకండరీ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల నష్టాలు

• సేకరించిన వాటిని పరిశోధకుడు నిర్ణయించలేడు (ఏదైనా గురించి నిర్దిష్ట డేటా అవసరమైతే).
• ఏదైనా గురించి అదనపు డేటాను పొందడం (లేదా స్పష్టీకరణ) సాధ్యం కాదు (చాలా తరచుగా)
• డేటా మంచి నాణ్యతతో ఉందని మాత్రమే ఆశించవచ్చు.

కీ తేడాలు

1. ద్వితీయ మరియు ప్రాధమిక డేటా మధ్య ప్రాథమిక తేడాలు క్రింది అంశాలలో చర్చించబడ్డాయి:
2. ప్రధాన డేటా అనే పదం మొదటిసారిగా పరిశోధకుడి నుండి ఉద్భవించిన సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది. ద్వితీయ డేటా అనేది ప్రస్తుత డేటా, ఇంతకుముందు పరిశోధక సంస్థలు మరియు ఏజెన్సీలు సేకరించినవి.
3. ప్రధాన డేటా నిజ-సమయ డేటా అయితే ద్వితీయ సమాచారం గతానికి సంబంధించినది.
4. చేతిలో ఉన్న సమస్యను పరిష్కరించడానికి ప్రాథమిక డేటా సేకరిస్తారు, అయితే చేతిలో ఉన్న సమస్యను పక్కనపెట్టి ప్రయోజనాల కోసం ద్వితీయ సమాచారం సేకరించబడుతుంది.
5. ప్రాథమిక డేటా సేకరణ చాలా ప్రమేయం ఉన్న విధానం. మరోవైపు, ద్వితీయ డేటా సేకరణ విధానం వేగంగా మరియు అప్రయత్నంగా ఉంటుంది.
6. ప్రధాన డేటా సేకరణ వనరులలో సర్వేలు, పరిశీలనలు, ప్రయోగాలు, ప్రశ్నాపత్రం, వ్యక్తిగత ఇంటర్వ్యూ మొదలైనవి ఉన్నాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, ద్వితీయ సమాచార సేకరణ వనరులు ప్రభుత్వ ప్రచురణలు, వెబ్‌సైట్లు, పుస్తకాలు, పత్రిక కథనాలు, అంతర్గత పత్రాలు మొదలైనవి.
7. ప్రాథమిక డేటా సేకరణ సమయం, ఖర్చు మరియు శ్రమ వంటి వనరులను భారీ మొత్తంలో తీసుకుంటుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, ద్వితీయ సమాచారం తులనాత్మకంగా చౌకగా మరియు త్వరగా లభిస్తుంది.
8. ప్రాథమిక డేటా ఎల్లప్పుడూ పరిశోధకుడి అవసరాలకు ప్రత్యేకమైనది మరియు అతను అధ్యయనం యొక్క నాణ్యతను నియంత్రిస్తాడు. దీనికి విరుద్ధంగా, ద్వితీయ సమాచారం పరిశోధకుడి అవసరానికి ప్రత్యేకమైనది లేదా సమాచార నాణ్యతపై అతనికి నియంత్రణ లేదు.
9. ముడి రకం నుండి ప్రధాన డేటా అందుబాటులో ఉంది, అయితే ద్వితీయ సమాచారం ప్రాధమిక డేటా యొక్క శుద్ధి చేసిన రకం. అదనంగా, ప్రాధమిక డేటాకు గణాంక పద్ధతులు వర్తించినప్పుడు ద్వితీయ సమాచారం ప్రాప్తి చేయబడుతుందని పేర్కొనవచ్చు.
10. ప్రాధమిక వనరుల ద్వారా సేకరించిన డేటా ద్వితీయ వనరులతో పోల్చితే మరింత నమ్మదగినది మరియు ఖచ్చితమైనది.

ముగింపు

ప్రాధమిక డేటా అసలు మరియు ప్రత్యేకమైన సమాచారం అని మునుపటి చర్చ నుండి చూడవచ్చు, పరిశోధకుడు అతని అవసరాల ఆధారంగా మూలం నుండి నేరుగా సేకరించవచ్చు. ద్వితీయ డేటా కాకుండా సులభంగా ప్రాప్యత చేయగలదు కాని అవి చాలా గణాంక చికిత్సల ద్వారా స్వచ్ఛమైనవి కావు.