Comment évaluez-vous la qualité et la fiabilité des sources de données secondaires?

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Les sources de données secondaires sont des données qui ont été recueillies par quelqu’un d’autre à des fins différentes de votre propre question de recherche. Ils peuvent être utiles pour la recherche par sondage, en particulier lorsque vous devez économiser du temps, de l’argent ou accéder à des populations difficiles à atteindre. Cependant, toutes les sources de données secondaires ne sont pas aussi fiables et valides. Comment évaluez-vous la qualité et la fiabilité des sources de données secondaires? Voici quelques conseils pour vous aider.

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1 Vérifiez la source

La première étape consiste à vérifier la source des données secondaires. Qui a collecté les données, quand et dans quel but ? Dans quelle mesure la source est-elle crédible et digne de confiance? Y a-t-il un biais potentiel ou un conflit d’intérêts dans la collecte ou l’analyse des données? Dans quelle mesure la source est-elle transparente et détaillée en ce qui concerne la méthodologie, l’échantillonnage et les limites des données? Vous devriez rechercher des sources faisant autorité, objectives et complètes.

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Ankesh Saxena

Podcaster @ The Collaborative Canvas | Founder - TRP Magazine | Learn and Grow | Market Research | Personal Branding | Consumer Insights | Sales | ESOMAR member | MRSI Member |
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To evaluate the quality and reliability of secondary data sources, consider the source's credibility, publication date, and purpose. Assess the author's qualifications, potential biases, and the methodology used. Cross-check with other reputable sources for consistency. Examine the data's relevance to your research objectives and ensure it is current and comprehensive. A critical and thorough evaluation helps ensure the data's accuracy and reliability.

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James Gardner

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Initially look for a difference between how they summarize the research and what the operational definition(s) actually is (are). People often make the jump from the data to the opinion when it's not warranted. This happens more often with "hot" issues but it can happen anywhere.

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2 Évaluer la pertinence

La deuxième étape consiste à évaluer la pertinence des données secondaires par rapport à votre question de recherche. Dans quelle mesure les données correspondent-elles à vos objectifs de recherche, à votre population et à votre contexte? Dans quelle mesure les données sont-elles à jour et à jour? Dans quelle mesure les données sont-elles cohérentes et comparables avec d’autres sources ou avec vos propres données primaires? Vous devez rechercher des sources appropriées, à jour et cohérentes.

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James Gardner

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Don't be afraid to use "outdated" results. Sometimes they reflect a change in society. The outdated information can give you an idea of an issue in transition. It's not good to treat it as equivalent to more current research, but it can be used effectively.

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3 Évaluer la précision

La troisième étape consiste à évaluer l’exactitude des données secondaires. Dans quelle mesure les données sont-elles précises et fiables en termes de mesure, de représentation et d’erreur? Dans quelle mesure les données sont-elles valides et généralisables en termes de concepts, de constructions et d’inférences? Dans quelle mesure les données sont-elles complètes et complètes en termes de couverture, de portée et de valeurs manquantes? Vous devriez rechercher des sources précises, robustes et exhaustives.

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4 Revoir l’éthique

La quatrième étape consiste à revoir l’éthique des données secondaires. Dans quelle mesure les données sont-elles éthiques et légales en termes de consentement, de vie privée et de confidentialité? Dans quelle mesure les données sont-elles respectueuses et responsables en termes d’équité, de dignité et d’intégrité? Dans quelle mesure les données sont-elles transparentes et responsables en termes de divulgation, d’attribution et de citation? Vous devriez rechercher des sources conformes, respectueuses et transparentes.

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5 Analyser les données

La cinquième étape consiste à analyser les données secondaires. Dans quelle mesure les données sont-elles appropriées et réalisables pour votre conception, vos méthodes et vos outils de recherche? Dans quelle mesure les données sont-elles compatibles et intégrables avec vos propres données primaires ou d’autres sources de données secondaires ? Dans quelle mesure les données sont-elles informatives et perspicaces pour vos résultats, conclusions et recommandations de recherche? Vous devriez rechercher des sources adaptables, compatibles et précieuses.

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6 Documenter les données

La dernière étape consiste à documenter les données secondaires. Dans quelle mesure décrivez-vous clairement et de manière cohérente la source, la pertinence, l’exactitude, l’éthique et l’analyse des données secondaires? Dans quelle mesure reconnaissez-vous les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces des données secondaires? Dans quelle mesure êtes-vous honnête et éthique dans la communication des résultats, des implications et des limites des données secondaires? Vous devez être clair, cohérent et éthique dans la documentation des données secondaires.

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James Gardner

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Try not to show your own biases in reporting other people's work. This can be hard to do. "A less precise study" is better than "A poor study" even if the study is "poor." Of course, if it's so bad, don't use it.

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1 Vérifiez la source

2 Évaluer la pertinence

3 Évaluer la précision

4 Revoir l’éthique

5 Analyser les données

6 Documenter les données

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