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두 가지 유형의 데이터로 검색을 수행 할 수 있습니다. 기본 및 보조. 최상의 데이터 유형은 연구 목표에 따라 결정됩니다. 회사는 두 가지 유형의 정보를 모두 사용해야합니다. 보조 데이터를 사용하여 새 질문을 만들 수 있고 기본 데이터가 이에 대한 답을 결정할 수 있기 때문입니다.
출처
1 차 데이터는 연구원이 직접 수집합니다. 일반적으로 실험, 설문 조사, 설문지, 토론 그룹, 인터뷰 및 기타 측정을 통해 수집됩니다. 2 차 데이터는 이미 수집되어 대중에게 공개됩니다. 이들의 출처는 책, 정기 간행물, 인구 조사, 전기, 기사 및 데이터베이스를 포함합니다.
정도
1 차 연구는 특별히 프로젝트에 맞게 조정되며 더 정확한 경향이 있습니다. 보조 데이터는 많은 정보를 제공 할 수 있지만 연구 질문을 위해 특별히 수집되지 않았기 때문에 정확도가 떨어집니다. 기본 데이터는 사용자 지정되지만 보조 데이터는 사용자 지정되지 않습니다.
과학적인 방법
기본 데이터는 과학적 방법을 따릅니다. 가설을 수립하고이를 바탕으로 한 실험에서 데이터를 수집 한 다음 그것이 맞는지 여부를 증명합니다. 2 차 데이터는 이미 수집 된 가설로 시작하지 않습니다. 패턴과 의견은 2 차 데이터에서 발견되고이 정보에 대한 관찰이 이루어집니다.
비용
기본 데이터를 얻는 데 드는 비용은 일반적으로 보조 데이터보다 높습니다. 이 비용에는 금전적 가치와 시간이 포함됩니다. 기본 데이터에는 실험을 수행하는 데 필요한 화학 물질, 과학적 분석 및 가장 중요한 데이터 수집을 수행하고 결과와 결론을 결정한 다음 게시 할 정보를 작성하는 데 필요한 시간이 포함됩니다. 보조 데이터는 일반적으로 데이터베이스, 잡지 또는 정기 간행물에 대한 무료 또는 구독료로 사용할 수 있습니다. 가입 후 즉시 데이터를 얻을 수 있으므로 수집하는 데 시간이 훨씬 오래 걸립니다.
과학의 유형
기본 데이터는 모든 과학 분야에서 사용되지만 주로 화학, 생물학, 물리학, 농업 등 소위 "실용적인"과학에 사용됩니다. 이 분야에 게시 된 대부분의 기사는 기본 데이터로 구성됩니다. 사회 과학에서는 보조 데이터가 널리 사용됩니다. 이 영역의 연구는 종종 연구 영역 내에서 패턴을 찾기 위해 보조 정보를 사용합니다.
