प्राथमिक डेटा बनाम माध्यमिक डेटा
विषय
- सामग्री: प्राथमिक डेटा और माध्यमिक डेटा के बीच अंतर
- तुलना चार्ट
- प्राथमिक डेटा क्या है?
- उदाहरण
- प्राथमिक डेटा का उपयोग करने के लाभ:
- प्राथमिक डेटा का उपयोग करने के नुकसान
- माध्यमिक डेटा क्या है?
- उदाहरण
- माध्यमिक डेटा का उपयोग करने के लाभ
- द्वितीयक डेटा का उपयोग करने के नुकसान
- मुख्य अंतर
- निष्कर्ष
डेटा को वर्गीकृत करने के कई तरीके हैं। एक लगातार वर्गीकरण डेटा एकत्र करने वाले पर आधारित है। प्राथमिक डेटा को एक विशेष उद्देश्य के लिए अन्वेषक द्वारा स्वयं / स्वयं एकत्रित किए गए डेटा के रूप में वर्णित किया जाता है। जबकि द्वितीयक डेटा को किसी अन्य उद्देश्य के लिए किसी और द्वारा एकत्र किए गए डेटा के रूप में वर्णित किया जाता है (लेकिन एक अलग उद्देश्य के लिए अन्वेषक द्वारा उपयोग किया जा रहा है)।
डेटा संग्रह सांख्यिकीय विश्लेषण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। शोध में, जानकारी एकत्र करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है, जिनमें से सभी दो वर्गों में गिरते हैं, अर्थात् प्राथमिक डेटा, और द्वितीयक जानकारी। जैसा कि नाम से पता चलता है, मुख्य डेटा वह है जो शोधकर्ता से पहली बार एकत्र किया जाता है जबकि माध्यमिक डेटा यह है कि जानकारी दूसरों के द्वारा संचित या उत्पन्न होती है।
माध्यमिक और प्राथमिक डेटा के बीच कई अंतर हैं, जिनकी चर्चा इस रिपोर्ट में की गई है। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि प्राथमिक डेटा तथ्यात्मक और पहला है जबकि माध्यमिक डेटा केवल प्राथमिक डेटा की व्याख्या और विश्लेषण है। जबकि प्राथमिक डेटा को हाथ में समस्या का समाधान प्राप्त करने के लिए एक लक्ष्य के साथ एकत्र किया जाता है, विभिन्न उद्देश्यों के लिए माध्यमिक जानकारी एकत्र की जाती है।
सामग्री: प्राथमिक डेटा और माध्यमिक डेटा के बीच अंतर
- तुलना चार्ट
- प्राथमिक डेटा क्या है?
- उदाहरण
- प्राथमिक डेटा का उपयोग करने के लाभ:
- प्राथमिक डेटा का उपयोग करने के नुकसान
- माध्यमिक डेटा क्या है?
- उदाहरण
- माध्यमिक डेटा का उपयोग करने के लाभ
- द्वितीयक डेटा का उपयोग करने के नुकसान
- मुख्य अंतर
- निष्कर्ष
तुलना चार्ट
| आधार | प्राथमिक डेटा | सहायक डेटा |
| defination | प्राथमिक डेटा शोधकर्ता द्वारा इकट्ठा किए गए पहले हाथ के डेटा को संदर्भित करता है। | द्वितीयक डेटा का अर्थ है किसी अन्य द्वारा पहले एकत्रित किया गया डेटा। |
| संग्रह का समय | लंबा | कम |
| प्रक्रिया | बहुत शामिल | जल्द और आसान |
| डेटा | वास्तविक समय डेटा | पिछला डेटा |
| लागत प्रभावशीलता | महंगा | किफ़ायती |
| में उपलब्ध | कच्चा रूप | परिष्कृत रूप |
| विशिष्ट | हमेशा शोधकर्ता की जरूरतों के लिए विशिष्ट। | शोधकर्ता की आवश्यकता के लिए विशिष्ट हो सकता है या नहीं भी। |
| स्रोत | सर्वेक्षण, अवलोकन, प्रयोग, प्रश्नावली, व्यक्तिगत साक्षात्कार, आदि। | सरकारी प्रकाशन, वेबसाइट, किताबें, जर्नल लेख, आंतरिक रिकॉर्ड आदि। |
| सटीकता और विश्वसनीयता | अधिक | अपेक्षाकृत कम |
प्राथमिक डेटा क्या है?
प्राथमिक डेटा की जानकारी शोधकर्ता द्वारा प्रत्यक्ष प्रयासों और विशेषज्ञता के माध्यम से पहली बार उत्पन्न हुई है, विशेष रूप से अपने शोध मुद्दे को संबोधित करने के लक्ष्य के साथ। जिसे प्रथम हाथ या कच्चा डेटा भी कहा जाता है। संगठन या सेवा द्वारा अध्ययन किए जाने के बाद से प्राथमिक डेटा संग्रह महंगा है, जिसके लिए श्रम और निवेश जैसे संसाधनों की आवश्यकता होती है।
सूचना संग्रह अन्वेषक के प्रत्यक्ष नियंत्रण और पर्यवेक्षण के अधीन है।
जानकारी को विभिन्न तरीकों जैसे सर्वेक्षणों, टिप्पणियों, शारीरिक परीक्षण, मेल किए गए प्रश्नावली, प्रश्नावली से भरा और सुपुर्दगी, निजी साक्षात्कार, टेलीफ़ोनिक साक्षात्कार, फ़ोकस समूह, केस स्टडी, आदि द्वारा एकत्र किया जा सकता है।
उदाहरण
किसी छात्र द्वारा उसकी थीसिस या अनुसंधान परियोजना के लिए एकत्रित किया गया डेटा।
प्राथमिक डेटा का उपयोग करने के लाभ:
- अन्वेषक अध्ययन के तहत इस मुद्दे के लिए विशिष्ट डेटा एकत्र करता है।
- यदि आवश्यक हो, तो विश्लेषण अवधि के दौरान अतिरिक्त डेटा प्राप्त करना संभव हो सकता है।
- एकत्रित किए गए डेटा (जांचकर्ता के लिए) की गुणवत्ता के बारे में कोई संदेह नहीं है।
प्राथमिक डेटा का उपयोग करने के नुकसान
- अन्वेषक को डेटा संग्रह के सभी झंझटों से जूझना चाहिए-
- एकत्र किए गए डेटा को खोजना (व्यक्तिगत रूप से या दूसरों के माध्यम से)
- क्यों, क्या, कैसे, कब एकत्रित करना है, यह तय करना
- नैतिक सरोकार (सहमति, अनुमति आदि)।
- वित्तपोषण प्राप्त करना और फंडिंग एजेंसियों के साथ व्यवहार करना
- एकत्र किया गया डेटा सुनिश्चित करना एक उच्च मानक है-
- सभी वांछित डेटा सही ढंग से प्राप्त किए जाते हैं, और प्रारूप में इसकी आवश्यकता होती है
- कोई भी नकली / पका हुआ डेटा नहीं है
- अनावश्यक / बेकार डेटा को शामिल नहीं किया गया है
- डेटा प्राप्त करने की लागत अक्सर पढ़ाई में प्रमुख खर्च होती है
माध्यमिक डेटा क्या है?
द्वितीयक डेटा सेकंड-हैंड जानकारी का सुझाव देता है जो उपयोगकर्ता के अलावा किसी भी व्यक्ति द्वारा संचित और दर्ज की जाती है, वर्तमान शोध मुद्दे के बारे में नहीं। यह विभिन्न स्रोतों जैसे कि सेंसरस, सरकारी प्रकाशन, उनके संगठन के आंतरिक रिकॉर्ड, रिपोर्ट, किताबें, जर्नल लेख, वेबसाइट और इसके बाद से एकत्र की गई जानकारी का आसानी से उपलब्ध रूप है।
माध्यमिक डेटा कई फायदे प्रदान करता है क्योंकि यह आसानी से उपलब्ध है, शोधकर्ता की लागत और समय बचाता है। हालांकि इससे जुड़े कुछ नुकसान भी हैं, क्योंकि आपके दिमाग में समस्या से अलग उद्देश्यों के लिए जानकारी संचित है, इसलिए प्रासंगिकता और सटीकता जैसे कई तरीकों से इस डेटा की उपयोगिता को प्रतिबंधित किया जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, डेटा प्राप्त करने के लिए अपनाया गया उद्देश्य और तरीका वर्तमान स्थिति के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। इसलिए, माध्यमिक डेटा का उपयोग करने से पहले, इन कारकों पर विचार किया जाना चाहिए।
उदाहरण
कैरियर की पसंद और कमाई पर शिक्षा के प्रभावों का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया गया जनगणना डेटा।
माध्यमिक डेटा का उपयोग करने के लाभ
- डेटा का पहले से ही- डेटा संग्रह का कोई झंझट नहीं।
- जांचकर्ता डेटा की गुणवत्ता के लिए व्यक्तिगत रूप से जवाबदेह नहीं है।
- यह कम खर्चीला है।
द्वितीयक डेटा का उपयोग करने के नुकसान
- जांचकर्ता यह तय नहीं कर सकता है कि क्या एकत्र किया गया है (यदि किसी चीज़ के बारे में कुछ डेटा आवश्यक है)।
- कुछ के बारे में अतिरिक्त डेटा (या यहां तक कि स्पष्टीकरण) प्राप्त करना संभव नहीं है (सबसे अक्सर)
- केवल एक ही उम्मीद कर सकता है कि डेटा अच्छी गुणवत्ता का हो।
मुख्य अंतर
- द्वितीयक और प्राथमिक डेटा के बीच मूलभूत अंतर निम्नलिखित बिंदुओं पर चर्चा करते हैं:
- मुख्य डेटा शब्द का तात्पर्य शोधकर्ता से पहली बार ली गई सूचना से है। माध्यमिक डेटा वर्तमान डेटा है, जो पहले अन्वेषक संगठनों और एजेंसियों द्वारा एकत्र किया गया था।
- मुख्य डेटा वास्तविक समय का डेटा है जबकि माध्यमिक जानकारी वह है जो अतीत से संबंधित है।
- प्राथमिक डेटा को हाथ में समस्या को ठीक करने के लिए एकत्र किया जाता है जबकि माध्यमिक जानकारी हाथ में समस्या से अलग उद्देश्यों के लिए एकत्र की जाती है।
- प्राथमिक डेटा संग्रह एक बहुत ही सम्मिलित प्रक्रिया है। दूसरी ओर, माध्यमिक डेटा संग्रह प्रक्रिया तेजी से और सरल है।
- मुख्य डेटा संग्रह संसाधनों में सर्वेक्षण, अवलोकन, प्रयोग, प्रश्नावली, व्यक्तिगत साक्षात्कार, आदि शामिल हैं। इसके विपरीत, माध्यमिक डेटा संग्रह संसाधन सरकारी प्रकाशन, वेबसाइट, पुस्तकें, जर्नल लेख, आंतरिक दस्तावेज आदि हैं।
- प्राथमिक डेटा संग्रह समय, लागत और श्रम जैसे भारी मात्रा में संसाधन लेता है। इसके विपरीत, माध्यमिक जानकारी तुलनात्मक रूप से सस्ती और जल्दी उपलब्ध है।
- प्राथमिक डेटा हमेशा शोधकर्ता की जरूरतों के लिए अद्वितीय होता है, और वह अध्ययन की गुणवत्ता को नियंत्रित करता है। इसके विपरीत, माध्यमिक जानकारी शोधकर्ता की आवश्यकता के लिए विशिष्ट है, न ही सूचना की गुणवत्ता पर उनका नियंत्रण है।
- मुख्य डेटा कच्चे प्रकार से उपलब्ध है जबकि माध्यमिक जानकारी प्राथमिक डेटा का परिष्कृत प्रकार है। इसके अलावा, यह कहा जा सकता है कि जब प्राथमिक विधियां प्राथमिक डेटा पर लागू होती हैं, तो माध्यमिक जानकारी प्राप्त की जाती है।
- प्राथमिक स्रोतों के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा माध्यमिक स्रोतों की तुलना में अधिक विश्वसनीय और सटीक हैं।
निष्कर्ष
जैसा कि पूर्ववर्ती चर्चा से देखा जा सकता है कि प्राथमिक डेटा मूल और अद्वितीय जानकारी है, जिसे शोधकर्ता द्वारा सीधे अपनी आवश्यकताओं के आधार पर स्रोत से एकत्र किया जा सकता है। इसके बजाय माध्यमिक डेटा जो आसानी से सुलभ है, लेकिन वे कई सांख्यिकीय उपचारों के माध्यम से शुद्ध नहीं हैं।
