发现主要和次要来源内容之间差异的能力至关重要，尤其是在科学、人文(尤其是历史)、艺术或自然科学等领域进行研究时。 通常，这种差异表明文章的主题与实际事件的距离。 它会提醒读者作者是在提供第一手的观察结果还是在传达他人的想法和看法。
主要数据
它指的是直接从主要来源收集的数据，例如通过进行调查、采访、进行实验等。因此，原始数据包括由在事件发生地的人记录的事件。例如，日记、散文、回忆录、期刊、演讲、论文、采访和其他未完成的工作是原始记录或原始数据的典型示例，因为它们不是从任何文件或帐户中获取的。
它还可以包含诸如报纸或杂志故事之类的记录作品(只要它们是在事件发生后立即撰写的，而不是书面记录)，包括照片、音频或视频文件、自然或社会科学研究论文，或原创艺术或戏剧作品。
主要证据是由科学家使用绘画、电影胶片、音乐等技术从最初的帐户中收集的。您、作者进行的实验、民意调查和人口普查以及采访都是测试方法的示例。
此外，主要来源可以来自政府。他人的意见或决定不会污染它。但是，它有助于检查主要来源，因此与正在调查的事件或现象至少相距一个阶段。然后对主要来源中提到的事件进行解释、分配重要性、推测并得出结论。还有书面作品，如期刊书籍和期刊，包括广播或电视节目。
次要数据
它是指已经通过主要来源为其他目的收集的数据，可供研究人员、记者、学生、科学家等其他人使用。因此，它基于其他人的观察、调查或试验，或他们收集的信息。字典、散文、报纸评论栏、评论和教科书都是次要数据或证据的例子。
调查员通常会在开展项目时从次要数据开始。它让您有时间在收集主要数据之前思考问题并更好地了解问题，这更加昂贵且耗时。
其他人收集辅助数据供调查人员用于其他目的。例如，通过使用人口普查数据来确定人口的平均年龄或使用医疗报告来确定社区的死亡率模式来获取信息。同样，使用机构的数据来确定其运营，以及处理来自论文、期刊、报纸、书籍和期刊等渠道的信息，以收集统计和机会主义数据。
主要信息/数据
这是研究人员出于明显原因收集的细节。主要信息或数据是通过观察社区对医疗保健服务的重要行为、评估社区的医疗保健需求、分析社会倡议、评估组织员工的员工绩效以及观察员工提供的服务水平来收集的。
直接发现可以包括研究人员在职业健康研究领域观察工作中的人。这些研究人员会记录他们遇到研究所需的实践或活动的次数。例如，随着时间的推移，员工与客户和消费者的攻击性或冒犯性遭遇的数量或不适当的举重姿势事件。
假设一个研究团队有兴趣了解员工在与工作相关的事件后重返工作岗位的经历。作为研究的一部分，员工可能会在手机上接受采访，了解他们失业的频率以及他们在返回工作阶段遇到的情况。工人的回应，被称为主要证据，将包括关于返回工作阶段的确切细节给作者。例如，他们可以发现工作住宿协议的达成程度，以及特定员工拒绝这些提议的原因。
次要信息/数据
辅助数据有多种形式。它们是加拿大统计局收集的人口数据和其他政策数据。以一种辅助数据形式收集的数据正变得越来越普遍。该定义是指作为机构、大学或部门日常活动的一部分收集的数据，例如机动车辆执照、住院和出院报告、工人的阶段付款记录等。
与原始数据相比，二级数据更易于访问且获取成本更低。收集的数据在收集时通常似乎包含大量样本。此外，管理数据(和许多其他辅助数据)是在很长一段时间内收集的。它帮助科学家跟踪随时间的变化。
在重返工作岗位的情况下，如上所述，研究人员可能会查看有关其原始数据提供的详细信息的次要信息。他们可能会查看工人补偿中被遗忘的索赔统计数据，并查看工人获得工资替代付款的时间。研究人员将使用这两个数据源的混合来确定哪些变量预测受伤员工的缺勤时间较短。这种洞察力有助于更多的残疾人重返工作岗位。
原始数据的好处
- 以所需的格式检索所需的数据，没有伪造或伪造的数据。
- 没有数据是多余的或毫无价值的。
- 在具体的调查中，收集数据的成本是最重要的支出。
- 科学家为特定的分析目的收集信息这一事实受益于使用原始数据。
- 从本质上讲，作者的问题旨在提取有助于他们分析的信息。 研究人员通过民意调查、评论和直接调查结果收集信息。
- 检察官收集针对正在调查的问题所独有的证据。
- 收集到的数据是可信的。
- 如有必要，可以在分析期间收集额外的信息。
次要数据的好处
- 它包括数据已经可用的事实，从而消除了数据收集的需要。
- 它的成本更低。
- 数据的准确性不是举报人的责任。
- 它可以节省您的时间。
- 它有助于做出数据驱动的决策，因为辅助数据允许人们识别漏洞和漏洞以及需要收集哪些额外的细节。
- 它有助于获得对该问题的更令人难以置信的看法。
- 它是比较数据的基础。
- 次要数据的另一个优势是收集和分析原始数据是当今可公开访问的数据的绝对范围和种类。
主要数据缺点：
- 研究人员必须处理数据收集的所有复杂性，包括确定是否、如何以及何时收集数据、获取数据（或由其他人）、获得资助和与金融机构谈判，以及道德问题（同意、许可 ， 等等。）
次要数据缺点：
- 这意味着对调查人员收集的内容缺乏自由裁量权。
- 数据质量不高。
- 几乎不可能获得额外的信息甚至澄清。
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