Antrinių duomenų rinkimas ir analizė
Antrinė duomenų analizė plačiai taikoma socialiniuose moksluose, kai tyrimo hipotezėms patikrinti gali būti naudojami kitų tyrėjų surinkti duomenys arba statistika, arba norima palyginti tyrimo duomenis su anksčiau atliktais tyrimais (longitudiniuose tyrimuose), kitų šalių tyrėjų tyrimais ir panašiai.
Tokiu būdu duomenys gali būti naujai pritaikyti ir tų pačių duomenų pagrindu atliekamos naujos koreliacijos, pakartotiniai tyrimai, sisteminės analizės. Paprastai analizuojami reprezentatyvūs duomenys, kurie užtikrina informacijos patikimumą ir pagrįstumą, kadangi analizės kokybė priklauso nuo duomenų kokybės ir patikimumo. Antrinė duomenų analizė labai dažnai apsiriboja rašytine informacija.
Antrinei duomenų analizei naudojami įvairūs tyrimų šaltiniai ir duomenys, anksčiau publikuota mokslo produkcija, nepublikuoti dokumentai, tyrimų instrumentų rinkiniai, informacijos sistemos ir duomenų bazės. Todėl duomenų analizei, kaip tyrimo metodo paplitimui, svarbios tam tikros prielaidos, visų pirma informacinės mokslinių duomenų bazės ir jų prieinamumas mokslininkams tyrėjams. Be to, norint padaryti mokslinių tyrimų duomenis prieinamais yra reikalingi metaduomenys, paaiškinamoji informacija, o kai kuriais atvejais net programinė įranga ir analitiniai modeliai su konkrečiais duomenimis, kad eitų palengvinti atkūrimą ir pakartotinį panaudojimą. Daugelyje sričių veikia įsteigti nacionalinio lygmens socialinių duomenų archyvai, kai kurie veikia jau eilę metų ir yra sėkmingai naudojami mokslinių tyrimų, socialinės raidos, visuomenės tendencijų kismo stebėjimo tikslais. Be kitų tikslų, šių archyvų veikla siekiama sudaryti palankesnes sąlygas įvairių pjūvių lyginamiesiems tyrimams, pagerinti ir palengvinti duomenų prieinamumą mokslo analizės tikslais bei paskatinti vieningą procedūrų ir standartų laikymąsi keičiantis duomenimis tarp skirtingų šalių ir organizacijų duomenų archyvų. Mokslininkai dabar prieina prie fenomenalaus duomenų kiekio esant identiškoms sąnaudoms. Todėl antrinė duomenų analizė vis dažniau remiasi kompiuterizuotu procesų modeliavimu, kurio pagrindinė nauda yra greitis ir didelio kiekio informacijos apdorojimas mažesnėmis sąnaudomis.