Tujuan dari artikel ini adalah untuk membahas dampak bahwa teknologi online yang memiliki dan akanterus memiliki pada cara analisis sekunder dari penelitian survei dilakukan. Para penulis membahasvaliditas analisis sekunder dari studi penelitian survei dan efek yang memiliki teknologi onlinepada analisis tersebut. Sebelum meninjau sumber-sumber online saat ini opini publik, penulis membuatargumen bahwa layanan online menjadi semakin penting untuk analisis sekunder. Akhirnya,penulis menyajikan model menunjukkan di mana layanan online dapat pergi di masa depan diberikan teknologi yangtersedia saat ini. Akhirnya, diyakini bahwa Internet saat ini underexploited untuk kapasitasnyauntuk membantu analisis sekunder. Para penulis menganjurkan membuat data survei online lebih mudah tersedia untuksemua pengguna potensial. Hal ini mencakup berbagai format dan kedalaman data sehingga pengguna menemukan sumber yang cocokdengan kebutuhan mereka. Kegiatan ini juga meliputi penggunaan teknologi desktop untuk menyimpan dan menganalisis data penelitian surveidan membuat bahwa teknologi, atau aplikasi yang dikembangkan melalui teknologi yang, tersediake pengguna lain melalui jaringan komputer, terutama melalui Internet.

survei data penelitian yang banyak dikutip di media berita, dalam perdebatan legislatif dalam debat kebijakan publik, dan dalam kampanye politik, serta dalam penelitian ilmu sosial. sejumlah jajak pendapat yang diambil setiap bulan secara konsisten meningkat selama 50 tahun terakhiropini publik pemungutan suara. Perkembangan teknologi telah meningkatkan kemampuan penelitiuntuk mendapatkan sampel yang representatif dan untuk mengumpulkan data tentang sampel tersebut (lihat Moore,1992) "Teknologi komputer. Juga telah mengubah cara analisis data dilakukan. agakdaripada harus bergantung pada komputer mainframe untuk menganalisis set data yang besar, peneliti surveidapat melakukan hampir semua analisis pada komputer desktop mereka pribadi (PC) menggunakan salah satu dariberbagai program analisis statistik untuk PC. Hal yang sama berlaku untuk setiap penelititerlibat dalam analisis data penelitian survei sekunder; yaitu, orang menganalisis data set yangdikumpulkan oleh orang lain.

PENTINGNYA ANALISIS SEKUNDER DATA PENELITIAN SURVEY

Analisis sekunder didefinisikan sebagai "setiap analisis lebih lanjut dari serangkaian data yang ada yang hadiah interpretasi, kesimpulan atau pengetahuan tambahan untuk, atau berbeda, mereka disajikan dalam laporan pertama pada penyelidikan secara keseluruhan dan hasil

utamanya "(Hakim, 1982, p. 1). "Analisis Sekunder sangat fleksibel karena dapat diterapkan untuk penelitian yang dirancang untuk memahami masa sekarang atau masa lalu, untuk memahami

perubahan, untuk memeriksa fenomena relatif, atau untuk meniru dan / atau memperluas studi sebelumnya "(Kiecolt & Nathan, 1985, p. 47). Mengingat biaya penelitian survei asli, analisis sekunder telah menjadi lebih umum di ilmu sosial. Analisis sekunder tidak hanya lebih layak dari survei asli, juga bagian sah dan diperlukan dari proyek ilmu sosial. Penelitian survei, khususnya,lends sendiri baik untuk analisis sekunder. Bahkan, beberapa penelitian, seperti Sosial UmumSurvey (GSS) yang dilakukan oleh National Opinion Research Center (NORC), diproduksiterutama untuk tujuan analisis sekunder. "Misi dari GSS adalah untuk membuat tepat waktu,berkualitas tinggi, secara ilmiah data yang relevan tersedia bagi komunitas riset ilmu sosial " (Davis & Smith, 1992, p. 1). Menurut situs Web NORC, lebih dari 4.000 publikasi memiliki telah diproduksi menggunakan SSU data.4 data SSU juga relatif mudah diperoleh dalam bentuk data mentahdari salah satu ilmu sosial yang besar arsip data. Penelitian lain disiapkan terutama untuk analisis sekunder adalah Studi Pemilu Nasional (SPN) dan Sikap Sosial Inggris Survey (BSas). Selain alasan ekonomi untuk analisis sekunder, ada sejumlah substantif alasan ilmiah. Salah satu alasan tersebut adalah bahwa analisis asli jarang menggunakan semua data yang dikumpulkan untuk menarik kesimpulan. Data yang diabaikan dapat memberikan wawasan tambahan lainnya sosial atau politik pertanyaan atau dapat digunakan untuk memberikan jawaban yang berbeda dengan aslinyapenelitian tanya (Manheim & Kaya, 1986, hal. 123). Alasan lain untuk menggunakan data set untukmereka sepenuhnya daripada melakukan penelitian survei yang lebih asli terletak pada kenyataan bahwa survei penelitian bukanlah metode tidak mengganggu studi. “ Survei (dan pengumpulan data menonjol teknik) menjalankan resiko mencemari penduduk. Ini berarti bahwa berulang studibeberapa mata pelajaran benar-benar dapat menyebabkan perubahan dalam fenomena yang dibicarakan atau membuat orang enggan untuk bekerja sama dengan penelitian masa depan “ (hal. 123). Mengingat panjang banyak hari ini survei, ada kemungkinan bahwa responden akan berhenti untuk memberikan waktu mereka jika ditanya terlalu sering. Ini menjadi lebih mungkin sebagai sampel tumpang tindih. Terakhir, analisis sekunder dapat berfungsi sebagai uji keandalan riset asli, dan tes tersebut adalah bagian penting dari proses ilmiah. Analisis sekunder tidak hanya pendudukan sarjana terlatih, bisa mendidik dalam melatih para sarjana baru juga. Meskipun data ilmu sosial sekarang tersedia untuk hampir siapa saja yang memiliki sarana untuk mendapatkan mereka, beberapa orang masih memiliki pengetahuan dan / atau sarana yang diperlukan untuk mendapatkan dan menggunakan data tersebut. Tidak ada alasan mengapa mahasiswa sosial ilmu pengetahuan tidak harus bekerja secara langsung dengan data aktual hanya sebagai siswa dalam ilmu alam memiliki akses ke data yang relevan. Namun, masih sulit bagi rata-rata siswa atau warga negara yang tertarik untuk memperoleh data penelitian survei yang berguna, dan bahkan jika mereka diperoleh, sangat sedikit orang pengaturan khusus di luar memiliki pengetahuan atau teknologi untuk masuk akal dari data.

ILMU SOSIAL KOMPUTER TINJAUAN.

Dalam kritik secara keseluruhan dari proyek untuk membangun superhighway informasi, Stoll (1995) berpendapat bahwa industri komputer hanya dengan enggan membuka diri untuk pemula teknis. "Sebuah sistem online yang kompleks mungkin memiliki banyak kemampuan, tetapi kompleksitas menghambat melakukan bekerja, "tulis Stoll," menghabiskan lebih banyak waktu belajar perintah sialan daripada mendapatkan informasi "(Stoll, 1995, p. 65). Untuk

memperoleh data dari sumber online dan kemudian berhasil menggunakan bahwa data dapat menjadi usaha yang rumit, dan meskipun sifat ilmu sosial adalah tak terelakkan dan harus rumit, memperoleh data dapat dibuat jauh lebih sederhana. Di banyak cara, tugas ini sudah berjalan. Teknologi komputasi telah mulai bergerak ke arah proses pembuatan secara intuitif dipahami oleh pengguna. PC pengguna sekali diperlukan untuk mengetahui perintah rahasia DOS untuk melakukan apapun pada mesin mereka, Apple dan Microsoft telah bergerak ke arah mengubah semua itu. Pengguna PC saat ini hanya perlu pilih perintah dari pull-down jendela untuk menggunakan program-program dasar yang ditawarkan oleh Apple atau Microsoft. Ini lingkungan Windows, apa yang akan kita lihat sepanjang sisa ini artikel sebagai titik-dan-klik teknologi, telah membuka komputasi untuk individu yang dinyatakan takut off oleh baris perintah menakutkan dari DOS. Demikian juga, World Wide Web (WWW atau Web) telah dilakukan untuk Internet apa point-and-klik yang telah dilakukan untuk PC, melainkantelah mengubah lingkungan dari salah satu kursor berkedip dan perintah misterius ke salah satuikon dan label. Tidak lagi harus menguasai satu keyboard atau menghafal perintah untuk sebagian proses, melainkan banyak tugas dapat dicapai dengan menggerakkan mouse dan mengklik pada ikon. Namun, teknologi saat ini memiliki jalan panjang untuk pergi sebelum sah dapat disebut pengguna terbiasa.Data opini publik arsip di seluruh dunia juga telah mulai membuat lebih mudah untuk memperoleh data, seperti yang akan kita bahas dalam bagian kita pada sumber online saat ini. Kita sekarang dalam transisi dari hari penggunaan mainframe dan biner kolom dan file ASCII, dimana hanya para ilmuwan sosial yang terlatih dalam beberapa komputasi yang kompleks bisa memanipulasi data, untuk hari ketika program dirancang untuk dapat diakses oleh masyarakat umum. Statistik paket untuk PC telah menjadi biasa, dan dengan setiap rilis baru mereka menjadi lebih mudah untuk digunakan. Besar data set sekarang dapat dimanipulasi tidak hanya oleh peneliti ulung tetapi juga oleh sejumlah besar, meskipun minoritas, mahasiswa sarjana. Namun, mengingat teknologi tersedia, data arsip memiliki jalan panjang untuk membuat data tersedia dan segera bermanfaat untuk komunitas riset.Beberapa waktu lalu, World Wide Web kebanyakan terdiri dari informasi statis disajikandalam standar hypertext markup language (HTML) format. Munculnya kedua dan ketigagenerasi HTML kode, antarmuka gateway umum (CGI) script, dan pemrograman Javaalat telah mengubah fokus dari inovasi Web ini dari yang dari media statis ke lebih dinamis lingkungan. Akibatnya, seperti tulisan ini, freeware baru, shareware, dan produk komersial yang dibawa ke pasar untuk memanfaatkan dinamika sifat Web. Dengan memanfaatkan teknologi ini, kita dapat lebih membantu proses sekunder analisis dengan menyediakan program untuk analisis, selain data, online. Dalam kasus mengakses data yang tersimpan pada web server yang dapat diakses, metode populer membuat layanan ini tersedia adalah melalui CGI. CGI muncul sebagai bentuk di sebuah diberikan uniform resource locator (URL) yang pada dasarnya menggunakan informasi yang dimasukkan oleh pengguna untuk menjalankan perintah atau query berdasarkan input pengguna. Meskipun hampir transparan kepada pengguna, CGI dapat menjalankan perintah yang ditulis oleh programmer situs Web atau dapat digunakan untuk berkomunikasi dengan program lain. Jika digunakan dalam kapasitas yang terakhir, CGI hanya menerjemahkaninput dari user menjadi perintah untuk program yang digunakan. Web browser mengumpulkan

informasi yang dimasukkan oleh pengguna dalam bentuk halaman dan melewati informasi tersebut untuk CGI, yang kemudian mengirimkan permintaan tersebut ke program lain atau database dalam suatu bahasa yang program atau database dapat mengerti. Setelah itu program atau database telah dilakukan query. Hasilnya dikirim kembali sepanjang jalan yang sama. Halaman-halaman yang dikirim kembali ke browser tersebut kemudian dinamis dalam bahwa hasil query dimasukkan ke dalam struktur presentasi standar untuk pengiriman kepada pengguna. Dengan demikian, CGI dapat menjadi cara yang user-friendly menggunakan program statistik untukmenganalisis data online. Selama beberapa tahun terakhir, organisasi yang ingin menyediakan jenis dinamis, layanan interaktif untuk pengguna Web harus membangun aplikasi ini dari awal dengan menggunakan bahasa pemrograman seperti C + +, Visual Basic, dan Perl. Kecenderungan saat ini adalah untuk produk komersial berjanji Web-database fungsionalitas tanpa perlu membangun iniaplikasi dan tanpa perlu tahu bahasa pemrograman. Salah satu contoh seperti perangkat lunak adalah HahtSite 1.0, alat untuk membuat data-driven Web applications.6 HahtSite mempekerjakanobjek dapat digunakan kembali di tempat script yang ditulis untuk memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi Web CGI tanpa perlu menulis bahasa program. Mayor RDMS pengembang, seperti Oracle dan Sybase, baru-baru ini keluar dengan produk untuk mengisi kesenjangan antara database relasional dan World Wide Web. Oracle juga memproduksi sebuah aplikasi bernama konteks untuk mencari jumlah besar teks dengan cepat dan efisien. Konteks indeks setiap kata yang tersimpan di lokaldatabase atau, jika administrator sistem dianggap perlu, dalam file lain pada server untukmemberikan respon yang cepat terhadap berbasis teks query. Menggunakan bahasa query terstruktur populer (SQL), adalah mungkin untuk mencari melalui file teks besar seperti buku kode untuk spesifikpertanyaan. Tentu saja, dengan pemrograman tambahan, user-friendly aplikasi CGI dapat menggantikan kebutuhan bagi pengguna untuk mengetahui sintaks SQL. Mengingat pertumbuhan internet dan daya yang meningkat dan kapasitas memori dari desktop teknologi, telah menjadi lebih mudah dan lebih praktis untuk menggunakan teknologi desktop untuk menangani semua penyimpanan data dan transfer data. Dalam buku mereka pada melakukan analisis sekunder pada survei data, Dale, Arber, dan Procter (1988) terakhir beberapa perangkat keras komputasi yang tersedia untuk pengguna rata-rata pada saat itu. Mereka menulis bahwa drive 20-MB keras yang tersedia dan bahwa drive 190-MB akan tersedia dalam waktu dekat (hal. 108). Itu hanya dekade yang lalu. Sekarang hal ini menjadi norma untuk memiliki gigabyte ruang hard drive, dan meskipun sistem operasi juga menjadi lebih besar, mereka secara proporsional lebih kecil dibandingkan dengan PC satu dekade lalu. Juga, semakin banyak orang PC yang terhubung ke Internet. Dengan demikian, pengguna biasa hari ini memiliki kapasitas untuk men-download dan memanipulasi sangat besar set data. Dengan dalam pikiran, penyedia data dapat fokus pada transfer data elektronik menggunakan teknologi online. Di sisi arsip dari koneksi pengguna ke arsip, saat ini ada banyak UNIXbased mesin desktop tersedia untuk bertindak sebagai server lokal. UNIX adalah yang paling umum multiuser sistem operasi yang digunakan dan merupakan sistem operasi yang kita gunakan di Pusat Roper sebagai server utama kami. Menggunakan Sun SPARCstation 5 sebagai server intranet dan gerbang ke Internet, kita dapat menyimpan jumlah cukup file data bagi pengguna untuk mengakses dari lokal situs atau file transfer protocol (FTP) dari situs asing. Generasi saat iniSPARCstation 5 memiliki 118 GB ruang penyimpanan massal. Meskipun datang standar dengan 32 MBmemori, itu diupgrade sampai 256 MB. Sun Microsystems juga memiliki generasi baru dari workstation

desktop kolektif disebut Ultra, dan ini adalah cepat dan lebih kuat dari beberapa SPARCStations. Ini workstation juga terjangkau bahkan untuk arsip kecil. Di umum, server UNIX memiliki tiga unsur penting yang membuatnya berguna sebagai server lokal: (a) berjalan lebih dari satu aplikasi atau program pada satu waktu, (b) memungkinkan beberapa pengguna untuk mengakses sistem sumber daya pada saat yang sama, dan (c) memungkinkan pengguna di seluruh jaringan untuk menggunakan sumber daya pada server UNIX. Fitur terakhir yang paling penting karena akan memungkinkan peneliti untuk menggunakan program terletak di server asing untuk menganalisis data di sana. Sekarang, tidak pengguna hanya dapat mencari data online, mereka dapat diberikan dengan sumber daya untuk memanipulasi yangdata.

MENGAPA TEKNOLOGI ONLINE INI PENTING

Internet adalah metode yang paling efisien yang kita tahu untuk mencari, mengirim, dan menerimadata. Munculnya Internet, dan perkembangan selanjutnya dan proliferasi dari World Wide Web, telah berubah secara dramatis sarjana jalan akses data, serta jumlah dan jenis data yang tersedia untuk para sarjana. Pertumbuhan Internet memiliki juga membuat lebih mudah untuk membuat data ilmu sosial tidak hanya tersedia bagi para sarjana dan pembuat kebijakan tapi untuk siswa dan masyarakat umum. Siapapun yang memiliki web browser dapat menemukan beberapa survei Data di Web. Namun, sangat penting dalam proses analisis sekunder yang pengguna menemukan data yang sesuai. Sebuah pencarian online untuk data memungkinkan pengguna kemewahan membaca dengan teliti banyak database dankatalog dari nya atau desktop sendiri. Meskipun katalog dalam bentuk cetak telah lama menjaditersedia untuk sebagian besar arsip data utama, sumber-sumber yang mahal untuk memproduksi dantidak dapat terus up to date dengan mudah sebagai halaman Web. Tidak pula mereka dengan mudah diakses. Pengguna dapat menemukan katalog dan menjadi sadar akuisisi data baru segera online. Dengan demikian, Halaman web menjadi metode yang sangat baik dan efisien kepemilikan iklan data. DiSelain itu, adalah mungkin bagi peneliti untuk belajar banyak tentang penelitian tersedia onlinesebelum memesan data. Sejumlah mesin pencari yang tersedia untuk membantu peneliti dalammencari dan mengidentifikasi data yang mereka butuhkan. Meskipun kita akan membahas alat-alat pencarian tertentu bawah ini, pada umumnya mereka memungkinkan peneliti untuk memasukkan kata kunci atau judul subjek untuk mencari penelitian yang berhubungan dengan agenda penelitian. Selain bidang ini, sangat mudah untuk membuat mesin pencari untuk mencari dalam bidang yang mungkin berhubungan dengan studi, seperti tanggal studi, nama penyidik prinsip, sponsor studi, atau karakteristik sampel. Jika bidang ini ada dalam database, membuat mereka dicari hanya membutuhkan memperluas fungsi mesin pencari (menulis naskah lebih). Keindahan teknologi ini adalah bahwa search engine ini tidak memerlukan pengguna untuk mengetahui setiap perintah atau bahasa program seperti SQL. Di Sebaliknya, pengguna hanya melihat bentuk CGI, dan kriteria yang ia memasukkan secara otomatis bisa dimasukkan ke dalam naskah pencarian. Kehadiran online juga memungkinkan sumber arsip atau data untuk link ke sumber lain untuk data yang tidak menyediakan. Hal ini berpotensi dapat menghemat waktu staf di arsip, tetapi lebih penting, memperluas ruang lingkup pencarian pengguna. Adalah penting bahwa para peneliti menjadi menyadari berbagai sumber yang tersedia. Kiecolt dan Nathan (1985, hal. 75) memperingatkan terhadap merumuskan pertanyaan penelitian semata-mata karena satu set data tertentu tersedia bukan berdasarkan orientasi teoritis. Ini adalah teori, bukan data,

yang harus mendorong sekunder analisis. Para peneliti yang tidak menyadari berbagai sumber data yang tersedia kemungkinan besar untuk memungkinkan data daripada teori untuk memandu karyanya. Ini perangkap lebih mudah dihindari ketika seseorang menjadi sadar akan tubuh yang kaya data yang tersedia, dan link membantu mengekspos peneliti untuk alam semesta data yang ada. Selain itu, kehadiran online menyediakan metode yang efisien dan ekonomis untuk menyediakan dan mengambil data. Beberapa peneliti telah mengeluh tentang waktu yang dibutuhkan untuk menerima data untuk analisis sekunder (Kiecolt & Nathan, 1985, hal. 13). Keluhan ini menjadi sepenuhnya tak berdasar sekali data tersedia secara online. Sering waktu beberapa minggu untuk menerima data dari sebuah arsip besar karena data yang diminta harus siap dalam bentuk yang berguna untuk pemohon, download ke tape, dan dikirimkan kepada peneliti. Untuk Misalnya, di masa lalu, siapa pun yang mencari file data dari Pusat Roper untuk Opini Publik akan menerima bahwa data melalui layanan paket, dan data akan ditransfer pada magnet tape (untuk penggunaan mainframe) atau floppy disk (lebih umum baru-baru ini untuk penggunaan PC). Namun, meningkatkan standarisasi format untuk set data yang besar dan kemampuan untuk mentransfer file elektronik dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk memperoleh data untuk beberapa menit. Pusat Roper sekarang sering memasok set data ke klien melalui Internet menggunakan FTP. Menggunakan FTP membantu mengurangiwaktu staf, dan pengguna bisa mendapatkan data jauh lebih cepat. Kemudahan akses memungkinkan untuk penyebaran dari jumlah data yang lebih besar dan meningkatkan prestasi keandalan dan ilmiah eksperimen dan analisis. Konsorsium Antar Universitas untuk Penelitian Politik dan Sosial (ICPSR) anggota izin untuk men-download apapun kumpulan data yang mereka butuhkan hanya dengan menunjuk dan mengklik pada judul.

SAAT INI ONLINE SUMBERMenurut Dale et al. (1988), “bentuk dan bentuk data merupakan sumber variasi yang, pada gilirannya, mempengaruhi lingkup untuk analisis oleh mereka yang ingin menggunakannya” (hal. 3). Pada dasarnya, ada empat bentuk dimana data survei saat ini tersedia untuk peneliti untuk analisis sekunder: (a) melalui laporan media studi tepat waktu, (b) melalui laporan yang dikeluarkan oleh para peneliti survei asli mendokumentasikan temuan penelitian, (c) dengan caradari pertanyaan tingkat bank data yang berisi data marjinal untuk seluruh sampel atau dipecaholeh kelompok-kelompok demografis yang relevan (misalnya, usia, ras, tingkat pendidikan), dan (d) melalui portabel file yang berisi data mentah pada responden individu level.8 Merupakan berbeda derajat informasi yang tersedia untuk mahasiswa dan sarjana melakukan analisis sekunder, dan nilai masing-masing tergantung pada kedalaman analisis yang akan dilakukan. Mengingat fokus kami di artikel ini pada teknologi, kami dapat membatasi diskusi kita tentang dua cara pertama memperoleh data untuk komentar-komentar singkat berikut. Meskipun perusahaan penelitian survei dan media telah menggunakan World Wide Web untuk mempublikasikan laporan mereka, laporan-laporan ini akan mencapai mayoritas pembacamelalui media cetak. Dengan demikian, sejauh mana laporan-laporan ini tergantung pada tekniskemajuan artinya jika dibandingkan dengan yang dari data mentah dan pertanyaan tingkat data.9 Secara umum, data tersebut kurang berharga untuk analisis sekunder dalam bahwa mereka akan

disaring melalui bias-baik sadar dan bawah sadar-nf para penulis laporan. Memang benar bahwa semua data survei akan terpengaruh untuk beberapa derajat oleh bias peneliti asli, tapi masalah ini adalah diperparah ketika data tidak hanya dikumpulkan, tetapi ditafsirkan oleh orang lain selain sekunder analis. Laporan yang paling berguna dalam membantu peneliti menentukan apakah data untuk survei tersebut patut memeriksa. Saat ini, ada sejumlah database yang memungkinkan pengguna untuk mencari melalui penelitian survei data dengan pertanyaan, bukan oleh penelitian (kami menjelajahi beberapa di bawah). Pencarian di pertanyaan tingkat database membuka jalan baru dari analisis sekunder. Karena asli penelitian survei sering dirancang dengan survei terakhir di pikiran untuk melanjutkan garis tren, pertanyaan tingkat bank data yang berguna untuk para peneliti mencoba untuk mengukur opini publik tentangsuatu masalah selama periode waktu. Misalnya, ada yang ingin melakukan membujur analisis peringkat persetujuan presiden. Peneliti akan belum tentu perlu set data mentah dari setiap survei yang menanyakan pertanyaan: ”Apakah Anda menyetujui atau menolak dari cara di mana presiden adalah penanganan pekerjaannya?” Sebaliknya, untuk suatu yang sangat” trendable”pertanyaan ini, akan lebih membantu untuk melihat hasil setiap kali pertanyaan ini adalahbertanya tanpa survei. Mengingat teknologi saat ini, adalah mungkin untuk membangun sebuah questionlevel database yang otomatis akan menghasilkan hasil tren. Menggunakan database relasional, kata-kata pertanyaan pertanyaan yang sangat trendable seperti pertanyaan persetujuan presiden dapat didefinisikan dalam hubungan satu-ke-banyak dengan hasil setiap kali pertanyaan itu bertanya. Dengan demikian, studi longitudinal dan analisis historis akan mendapatkan keuntungan yang besar dari seperti sumber daya. Keuntungan lain bahwa pertanyaan-level database tawarkan adalah kemampuan untuk mencari spesifik pertanyaan yang mungkin tertanam dalam penelitian yang secara keseluruhan hanya muncul tangensial ke peneliti yang mengemudi pertanyaan. Menggunakan pencarian topik dan kata kunci, relatif mudah untuk peneliti yang tidak terlalu akrab dengan penelitian survei untuk menemukan pertanyaan yang terkait dengan nya atau topik nya. Pertanyaan database level memungkinkan peneliti melakukan analisis sekunder kemampuan untuk menarik dari berbagai sumber data yang berkaitan dengan penelitian mereka. Dengan kata lain, mereka memiliki kemampuan untuk menggabungkan berbagai survei sementara membuang pertanyaan yang mungkin tidak relevan atau berlebihan. Namun, ini menempatkan beban tambahan pada peneliti yang serius untuk menilai kualitas dan keandalan dari penelitian dari data yang diambil. Seringkali, perlu untuk peneliti untuk memperoleh kuesioner asli untuk menemukan konteks di mana pertanyaan diminta. Setelah semua, faktor-faktor seperti urutan pertanyaan akan cenderung untuk mempengaruhi hasil (Alspach & Bishop, 1991; Bishop, Oldendick, & Tuchfarber, 1985; Schuman & Pressler, 1981).Satu masalah dengan pertanyaan tingkat database adalah memutuskan data apa untuk dilaporkan. Harusdistribusi frekuensi dilaporkan dalam hal jumlah kasus yang sebenarnya diamati atau dengan persentase? Jika persentase didasarkan pada jumlah kasus atau jumlah kasus yang valid? Apa pun yang memutuskan, sangat penting bahwa peneliti dibuat sadar apa data wakili. Cara terbaik adalah bahwa peneliti menerima informasi yang paling dasar yang tersedia,yang dalam hal ini kemungkinan akan menjadi distribusi frekuensi mentah. Kemudian keputusan untuk apa yang harus dilakukan dengan kasus tidak valid diserahkan kepada orang yang harus

membuat keputusan itu: peneliti. Pada catatan itu, kita perlu mempertimbangkan pertanyaan pembobotan data. Survei peneliti sering mengimbangi masalah pengambilan sampel dengan menambahkan ekstra berat terhadap tanggapan demografi kelompok yang kurang terwakili dalam sampel dan mengurangi berat overrepresented kelompok. Untuk tujuan analisis mereka sendiri, para peneliti asli cenderung mendukung frekuensi tertimbang atas frekuensi yang diamati. Pertanyaan untuk arsip adalah, Jika hasil marjinal sampel adalah semua yang dilaporkan, mereka harus diberikan dalam sebenarnya sampel persentase atau dalam persentase tertimbang? Dan karena setiap organisasi memiliki perusahaan rumus sendiri untuk kelompok bobot demografis untuk lebih mencerminkan populasi, yang harus rumus dilaporkan untuk setiap pertanyaan individu atau harus sarjana melakukan analisis sekunder diserahkan kepada persentase berat karena ia melihat cocok? Masalah dengan melaporkan persentase tertimbang adalah bahwa hal itu membuat sulit bagi analis sekunder untuk menemukan marginal persentase asli. Selain itu, masalah dengan hanya melaporkan sampel yang Hasil marjinal adalah bahwa kemungkinan bagi peneliti untuk menarik kesimpulan tentang atau membuat perbandingan antara sub-populasi dihilangkan. Tapi, jika hasil sub-populasi adalah melaporkan, orang lain selain peneliti-kemungkinan besar arsip-harus membuat keputusan tentang bagaimana untuk memisahkan sampel. Setiap langkah yang mengambil keputusan tentang apa penting dari tangan orang yang melakukan analisis sekunder dapat mengurangi nilai data, dan dengan demikian merupakan langkah ke arah yang salah. Dalam hal analisis kuantitatif, mentah file data yang paling berharga bagi para sarjana untuk menyeluruh analisis. Baku file data, bagaimanapun, memerlukan pengguna untuk terampil dalam beberapa jenis statistik perangkat lunak untuk memahami data. Juga, sampai saat ini, file data memiliki relatif sulit diperoleh, sebagian untuk alasan-teknologi sebelum penciptaan Internet, data harus dikirim oleh siput-mail dan sebagian karena mereka bisa mahal bagi peneliti rata-rata. Namun demikian, mentah file data menyediakan cara untuk menjalankan lebih analisis statistik canggih daripada sampel atau kelompok data marjinal karena data mentah file berisi data di tingkat responden untuk setiap variabel. Data mentah bisa diurai menjadi SPSS, SAS, atau Excel file (meskipun Excel tidak dianjurkan untuk file besar atau canggih analisis) dan dimanipulasi sebagai peneliti melihat cocok. Dengan demikian, setiap peneliti yang terlibat dalam lebih tinggi tingkat analisis kuantitatif dapat menjalankan regresi untuk menemukan hubungan sebab-akibat atau mencari korelasi antara variabel dari file data survei mentah. Setelah semua, data survei meminjamkan diri dengan baik untuk analisis kuantitatif, meskipun sebagian besar pekerjaan berdasarkan analisis kuantitatif tidak tidak melibatkan statistik yang sangat rumit.

Dalam kepentingan standardisasi, ICPSR telah mulai mengkonsolidasikan mayoritas datanya dalam format tunggal yang disebut file portable document format (PDF). File-file ini dapat dibuka dan dibaca oleh Adobe Acrobat Reader yang populer dan paket perangkat lunak lain. Banyak penyedia data lainnya akan mentransfer data baik file SPSS atau teks ASCII lurus. Meskipun tidak ada standar tunggal pada saat ini, peneliti paling memiliki kapasitas untuk menggunakan data dalam salah satu format. Ini tidak benar satu dekade lalu, ketika analisis yang paling adalah dilakukan pada komputer mainframe bukan pada PC. Proses standarisasi format file membuatnya lebih mudah untuk memperoleh data melalui Internet. Dan

sekali data tersebut adalah diperoleh, standardisasi membuatnya lebih mungkin bahwa pengguna sudah akan memiliki alat untuk memanipulasi data. Meskipun rata-rata pengguna mungkin akan lebih mudah untuk menggunakan database pertanyaan-tingkat untuk mencari untuk tren atau perubahan opini publik, set data dapat dikombinasikan untuk memungkinkan pengguna data mentah untuk melakukan analisis longitudinal. Selain itu, mengingat tingkat informasi tersedia di data mentah set, maka ada kemungkinan untuk melakukan studi cross-sectional atau kelompok (lihat Hyman, 1987, Chaps. 4, 7). Dengan menggabungkan set data, juga menjadi mungkin untuk melakukan analisis multinasional studi. Sosial Internasional Survei Proyek (ISSP), sebuah konsorsium survei organisasi penelitian, telah menyusun survei pada CD-ROM disk untuk perbandingan mudah analisis. Data untuk banyak negara yang tersedia dalam file SPSS bagi para sarjana untuk menjalankan sekunder analisis. Studi ISSP adalah koleksi survei tunggal tanya semua berpartisipasi negara. Setiap survey memberikan gambaran opini publik di negara tertentu. 10 ISSP ini disk yang pada dasarnya menggabungkan set data dari beberapa studi bagi pengguna, namun ada kemungkinan untuk arsip untuk menggabungkan data tambahan set secara ad hoc. Bahkan seorang peneliti hanya tertarik membandingkan cara atau berjalan tabulasi silang pada data survei akan mendapat manfaat dari file data mentah file karena itu, bersama dengan tepatpaket statistik, memungkinkan peneliti untuk memilih variabel dia ingin memeriksa. Menggunakan perangkat lunak seperti SPSS atau SAS untuk desktop juga memungkinkan peneliti untuk menciptakantabel dan grafik dengan relatif mudah untuk menunjukkan temuan nya. Namun, dengan menggunakanprogram-program komputer membutuhkan banyak waktu yang mungkin akan digunakan hanyamenganalisis data. Memiliki pengetahuan tentang program-program statistik adalah keterampilan yang sangat penting untuk memiliki, dan mampu menjalankan analisis statistik dari data survei sangat penting untuk beasiswa baik, tapi kami tidak akan ingin membatasi akses ke data untuk hanya mereka yang memiliki keterampilan ini. Kita percaya akan menguntungkan peneliti hanya tertarik dalam menjalankan tabulasi silang untuk memiliki program yang akan memungkinkan dia untuk dengan mudah menjalankan setiap variabel dalam studi terhadap yang lain dan menghasilkan tabel ringkas dan grafik untuk menggambarkan temuan. Pada bagian akhir artikel ini, kita membahas sebuah program yang melakukan hal ini. Setelah pertanyaan penelitian dinyatakan dan metode untuk menjawab pertanyaan tersebut ditetapkan, peneliti kemudian harus menemukan data yang relevan. Dengan asumsi peneliti akan bergantung pada survei data penelitian, bagaimana peneliti pergi tentang menemukan data yang dia butuhkan? Salah satu cara untuk menemukan data survei yang tepat adalah untuk melakukan pencarian di WWW menggunakan salah satu mesin pencari yang saat ini tersedia, seperti Excite, Yahoo, atau Lycos. Meskipun layanan ini tidak menawarkan presisi diperlukan untuk pencarian difokuskan pada masyarakat pendapat sumber data, mereka dapat diterima dan biasanya akan memberikan penelitidengan informasi tentang situs Web dari produsen data utama dan arsip data. Ini mungkin termasuk Gallup Organization (www. Gallup com.), Pew Research Center (Www.people-tekan. Org), dan Pusat Penelitian Nasional Opini (Www. norc. UChicago. Edu), antara lain. Situs-situs tersebut biasanya memiliki siaran pers dan survei laporan penelitian, tapi jarang akan menawarkan mendalam pertanyaan tingkat informasi atau responden tingkat data untuk analisis sekunder. Kita sekarang akan melihat singkat sejumlah online besar sumber untuk pertanyaan tingkat data survei penelitian.

Halamal 66 belum sampe akhir (jurnal pertamax 58 full)