辅助数据分析是对其他人收集的数据的分析。下面，我们将回顾二次数据的定义，研究人员如何使用二次数据，以及这类研究的优缺点。

主要收获：二次数据分析

• 初级数据指的是研究人员自己收集的数据，而次级数据指的是其他人收集的数据。
• 次级数据可从各种来源获得，如政府和研究机构。
• 虽然使用辅助数据可能更经济，但现有数据集可能无法回答研究人员的所有问题。

一级和二级数据的比较

在社会科学研究中，术语“原始数据”和“辅助数据”是常见的说法。主要数据由研究人员或研究团队收集，用于特定目的或正在考虑的分析。在这里，一个研究团队构思并开发一个研究项目，决定抽样技术，收集用于解决特定问题的数据，并对收集的数据进行自己的分析。在这种情况下，参与数据分析的人员熟悉研究设计和数据收集过程。

另一方面，二次数据分析是将他人收集的数据用于其他目的。在这种情况下，研究人员提出了一些问题，这些问题通过分析他们没有参与收集的数据集来解决。收集数据不是为了回答研究者的具体研究问题，而是为了另一个目的。这意味着同一个数据集实际上可以是一个研究人员的主要数据集，也可以是另一个研究人员的次要数据集。

使用辅助数据

在分析中使用辅助数据之前，必须做一些重要的事情。由于研究人员没有收集数据，因此他们必须熟悉数据集：数据是如何收集的，每个问题的回答类别是什么，在分析过程中是否需要应用权重，是否需要考虑聚类或分层，研究对象是谁，等等。

社会学研究提供了大量的二级数据资源和数据集，其中许多是公开的和容易获取的。美国人口普查、一般社会调查和美国社区调查是一些最常用的二手数据集。

二次数据分析的优势

使用辅助数据的最大优点是更经济。其他人已经收集了数据，因此研究人员不必为这一阶段的研究投入资金、时间、精力和资源。有时必须购买辅助数据集，但成本几乎总是低于从头开始收集类似数据集的费用，这通常需要支付工资、差旅和交通、办公空间、设备和其他间接费用。此外，由于数据已经收集，并且通常以电子格式进行清理和存储，研究人员可以花费大部分时间分析数据，而不是准备好数据进行分析。

使用辅助数据的第二个主要优势是可用数据的广度。联邦政府在全国范围内进行了大量研究，个别研究人员很难收集到这些研究。其中许多数据集也是纵向的，这意味着相同的数据是在几个不同时期从同一人群中收集的。这使得研究人员能够观察现象随时间变化的趋势和变化。

使用二次数据的第三个重要优势是，数据收集过程通常保持了个人研究人员或小型研究项目所不具备的专业知识和专业水平。例如，许多联邦数据集的数据收集工作通常由专门从事某些任务并在该特定领域和特定调查方面具有多年经验的工作人员进行。许多较小的研究项目不具备这种专业水平，因为许多数据是由兼职学生收集的。

二次数据分析的缺点

使用二次数据的一个主要缺点是，它可能无法回答研究者的特定研究问题或包含研究者想要的特定信息。也可能未在地理区域或预期年份收集，或研究人员感兴趣研究的特定人群中收集。例如，有兴趣研究青少年的研究人员可能会发现，二手数据集只包括年轻人。

此外，由于研究人员没有收集数据，他们无法控制数据集中包含的内容。通常情况下，这会限制分析或改变研究人员试图回答的原始问题。例如，研究幸福和乐观的研究人员可能会发现，二次数据集只包含这些变量中的一个，而不是两个。

一个相关的问题是，变量的定义或分类可能与研究人员选择的不同。例如，年龄可能被分类收集，而不是作为一个连续变量，或者种族可能被定义为“白人”和“其他”，而不是包含每个主要种族的类别。

使用辅助数据的另一个显著缺点是，研究人员不知道数据收集过程是如何完成的，或者执行得如何。研究人员通常不了解数据受问题影响的严重程度，如低回答率或受访者对特定调查问题的误解。有时这些信息很容易获得，就像许多联邦数据集一样。然而，许多其他辅助数据集并没有伴随此类信息，分析员必须学会在字里行间阅读，以发现数据的任何潜在限制。