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La recogida de datos es una parte importante de la investigación. El modo en que se recogen y procesan estos datos difiere según se trate de datos primarios o secundarios, dependiendo del investigador.
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Regístrate gratis¿Qué tipo de datos se utilizarían al investigar acontecimientos históricos?
¿Cuál de los siguientes métodos se utiliza para recoger datos primarios?
¿Los datos secundarios se basan siempre en la recogida de información de los participantes?
¿Qué tipo de datos se utilizan cuando los investigadores realizan metaanálisis o revisiones sistemáticas?
¿Pueden los investigadores recopilar conjuntamente datos primarios y secundarios al realizar un proyecto de investigación?
¿Cuál de los siguientes métodos se utiliza para recoger datos primarios?
¿Los datos secundarios se basan siempre en la recogida de información de los participantes?
¿Qué tipo de datos se utilizan cuando los investigadores realizan metaanálisis o revisiones sistemáticas?
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Enviar comentariosHabrás observado que algunos estudios son realizados por los propios investigadores, lo que incluye la recogida de datos y su posterior análisis. Por el contrario, algunos investigadores obtienen datos de otros estudios realizados anteriormente para analizar más a fondo la información.
Quienes llevan a cabo una investigación pueden realizar un estudio y recoger los datos ellos mismos o consultar a otros investigadores para que analicen sus datos.
Tanto los datos primarios como los secundarios son tipos de datos. Sin embargo, difieren en muchos aspectos clave, como por ejemplo
El hecho de que un investigador utilice datos primarios y/o secundarios suele venir determinado por la disponibilidad de la información y el diseño de investigación que se utilizará en el estudio.
Los datos primarios suelen ser recogidos de la fuente, el participante, por el investigador que realiza el estudio.
Los datos primarios se definen como los datos que el propio investigador recoge utilizando su propio experimento o mediante la observación de primera mano. También son datos originales.
Los datos secundarios se definen como datos que el investigador no ha recogido por sí mismo. Pueden adoptar la forma de hallazgos publicados anteriormente, historiales médicos previos o diarios. Los datos secundarios son información recopilada previamente sobre la fuente.
Los datos secundarios suelen recogerse cuando el investigador no puede recoger datos en el momento del estudio. Esto se debe a que el estudio puede investigar un hecho pasado, como unacontecimiento histórico, y la información puede no estar fácilmente disponible.
Un metaanálisis resume los resultados publicados anteriormente para identificar si la mayoría de las investigaciones apoyan o refutan la hipótesis propuesta, y es un ejemplo de datos secundarios.
Los métodos de recogida de datos primarios que se utilizan habitualmente son:
Los tests psicométricos son tipos de evaluaciones que se utilizan para medir diversas cosas, como talentos, habilidades y personalidad.
Los métodos de recopilación de datos secundarios que se utilizan habitualmente son:
La investigación previa es la que han publicado otros investigadores. Los investigadores suelen utilizar este método de recopilación de datos cuando realizan un metaanálisis o una revisión sistemática.
El siguiente escenario de investigación ofrece ejemplos de datos primarios y secundarios sobre cómo pueden recogerse ambos tipos de datos al realizar una investigación.
Hipótesis: el investigador propuso que el acoso escolar puede provocar la aparición de trastornos afectivos.
Métodos de recogida de datos:
La tabla siguiente resume las ventajas de los datos primarios y secundarios:
| Ventajas de los datos primarios | Ventajas de los datos secundarios |
| El investigador puede recopilar toda la información necesaria para investigar la pregunta, los objetivos y la hipótesis de la investigación. | Los datos secundarios no suelen ser un método lento de recopilación de datos. |
| Como el propio investigador recopiló los datos, es más fácil identificar/comprobar la fiabilidad y validez de los datos recopilados. | Permite a los investigadores investigar conceptos que no pueden probarse ahora, por ejemplo, utilizar historiales médicos antiguos para medir la prevalencia de la salud mental en el pasado. |
| El investigador recogerá información actualizada. Con el tiempo, los resultados de la investigación pueden cambiar debido a distintos factores, como los avances de la sociedad. Por lo tanto, este tipo de datos puede considerarse más útil. | Los metaanálisis/revisiones sistemáticas se basan en revisiones publicadas anteriormente. Estos tipos de investigación son útiles porque utilizan pruebas empíricas para resumir las principales conclusiones de la investigación existente sobre un fenómeno. |
La tabla siguiente resume las desventajas de los datos primarios y secundarios:
| Desventajas de los datos primarios | Desventajas de los datos secundarios |
| Dependiendo del método utilizado para recopilar datos, pueden ser costosos. | Puede haber cuestiones éticas en torno a ciertos datos secundarios, como las notas médicas/psiquiátricas, la confidencialidad y causar angustia a los participantes. |
| Este método puede requerir más tiempo para recopilar los datos. | Puede ser difícil para los investigadores establecer la fiabilidad y validez de los datos. |
| Este tipo de recogida de datos requiere más trabajo que los datos secundarios. | Pueden faltar datos que interesen al investigador, lo que reduce la utilidad de la investigación. |
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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