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时间:2024-04-05浏览次数:
 虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集,后面将要介绍的统计调查方法也是围绕搜集原始数据展开的,但数据的收集实际上不仅包括对原始数据的收集也包括对次级数据(二手数据)的收集。在很多情况下,统计研究都是在掌握次级数据的基础上进行的。  次级数据(二手数据)是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。限于一定的条件,研究者可能无法亲自收集数据,或者已知有些数据已有他人的调查成果,不必再重新再做一次。这

  虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集,后面将要介绍的统计调查方法也是围绕搜集原始数据展开的,但数据的收集实际上不仅包括对原始数据的收集也包括对次级数据(二手数据)的收集。在很多情况下,统计研究都是在掌握次级数据的基础上进行的。

  次级数据(二手数据)是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。限于一定的条件,研究者可能无法亲自收集数据,或者已知有些数据已有他人的调查成果,不必再重新再做一次。这时,就需要收集二手资料以满足研究的需要。这种建立在他人调查整理基础上的次级数据也称为数据的间接来源。

  ①公开出版的数据。主要来自政府部门、组织、学校、科研机构等,如:《中国统计年鉴》《人口普查资料汇编》《北京市统计年鉴》《世界发展报告》以及某大学或科研机构发布的研究数据、专业调查咨询机构发布的调查结果数据、各种媒体和书刊报纸中发布的统计数据等等。

  ②未公开发表的数据。如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构未公开发布的调查结果数据。需要注意的是,如果引用未公开发表的数据,要注意合规性,需要征得数据所有者的同意,同时要为自己使用这些数据的后果负责。

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  ③网络爬取的数据。大数据时代下,数据规模也是海量增长。在互联网中存在大量的数据,这些数据可以以数字、表格等结构化的形式存在,也可以以声音、图片、文字、视频等方法非结构化的形式存在。人们可以利用网络爬虫等技术手段,自动或者人工获取数据,并对这些爬取的数据进行加工和整理,进而用来分析。这些数据相对于爬取数据的人而言,也是二手数据,因为数据从无到有的过程是别人是实现的,不是爬取数据的人实现的,爬取数据的人只是完成了数据整合或整理的工作。

  恰当地运用间接数据在实际中能够节约人力、物力、财力和时间,取得较好的成果和效益。但是,在使用间接数据时要注意其适用性和时效性。研究者应当分析原始资料搜集的目的与自己的研究目的是否相符,要搞清楚原始资料搜集的方法是否科学,原始资料的提供者是否公正、客观,还应注意数据的含义、计算口径和计算方法等是否具有可比性,避免数据误用或滥用。此外,尽量不使用过时已久的数据,在引用二手数据时一定要注明数据的出处或来源,尊重他人的劳动成果。

  虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集,后面将要介绍的统计调查方法也是围绕搜集原始数据展开的,但数据的收集实际上不仅包括对原始数据的收集也包括对次级数据(二手数据)的收集。在很多情况下,统计研究都是在掌握次级数据的基础上进行的。

  次级数据(二手数据)是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。限于一定的条件,研究者可能无法亲自收集数据,或者已知有些数据已有他人的调查成果,不必再重新再做一次。这时,就需要收集二手资料以满足研究的需要。这种建立在他人调查整理基础上的次级数据也称为数据的间接来源。

  ①公开出版的数据。主要来自政府部门、组织、学校、科研机构等,如:《中国统计年鉴》《人口普查资料汇编》《北京市统计年鉴》《世界发展报告》以及某大学或科研机构发布的研究数据、专业调查咨询机构发布的调查结果数据、各种媒体和书刊报纸中发布的统计数据等等。

  ②未公开发表的数据。如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构未公开发布的调查结果数据。需要注意的是,如果引用未公开发表的数据,要注意合规性,需要征得数据所有者的同意,同时要为自己使用这些数据的后果负责。

  ③网络爬取的数据。大数据时代下,数据规模也是海量增长。在互联网中存在大量的数据,这些数据可以以数字数据统计、表格等结构化的形式存在,也可以以声音、图片、文字、视频等方法非结构化的形式存在。人们可以利用网络爬虫等技术手段,自动或者人工获取数据,并对这些爬取的数据进行加工和整理,进而用来分析。这些数据相对于爬取数据的人而言,也是二手数据,因为数据从无到有的过程是别人是实现的,不是爬取数据的人实现的,爬取数据的人只是完成了数据整合或整理的工作。

  恰当地运用间接数据在实际中能够节约人力、物力、财力和时间,取得较好的成果和效益。但是,在使用间接数据时要注意其适用性和时效性。研究者应当分析原始资料搜集的目的与自己的研究目的是否相符,要搞清楚原始资料搜集的方法是否科学,原始资料的提供者是否公正、客观,还应注意数据的含义、计算口径和计算方法等是否具有可比性,避免数据误用或滥用。此外,尽量不使用过时已久的数据,在引用二手数据时一定要注明数据的出处或来源,尊重他人的劳动成果。

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