Primärdaten sind ursprüngliche Forschungsdaten in ihrer Rohform, ohne jegliche Analyse oder Verarbeitung. Diese Daten bieten eine Fülle von Informationen für Forscher. Je nach Art einer Studie können die Primärdaten zusammen mit Berichten und Analysen bereitgestellt werden, damit die Leser sie direkt einsehen können, oder sie können vertraulich behandelt werden. Der Zugriff auf diese Daten kann für Personen sehr wertvoll sein, die mehr über die Studienmethodik, während des Studiums aufgetretene Anomalien und andere Themen erfahren möchten.
Diese Daten können Ergebnisse empirischer Tests, Transkripte von Interviews und Umfragen sowie aufgezeichnete Beobachtungen enthalten. Eine Person, die beispielsweise eine Studie an Mäusen durchführt, hätte Primärdaten wie Testergebnisse aus Blut- und Urinanalysen sowie detaillierte Beobachtungen der Mäuse im Alltag. Die Primärdaten können je nach Art der Studie auch Röntgenaufnahmen, Bildgebung des Gehirns und andere diagnostische Bildgebung umfassen.
Menschen können Primärdaten von anderen Arten von Daten dadurch unterscheiden, dass sie direkt erhoben und kommentarlos präsentiert werden. Sekundärdaten bestehen aus Dingen wie Forschungsarbeiten, die auf den Daten basieren. Der größte Nachteil von Primärdaten ist die schiere Menge an Informationen. Die Leute müssten Seiten um Seiten mit Informationen lesen, um brauchbare Daten zu extrahieren. Bei der Datenverarbeitung verwenden Forscher Statistiken und andere Tools, um die Daten in einem leichter zugänglichen Format zu präsentieren und die Rohergebnisse in aussagekräftige Aussagen wie „20 % der Studienteilnehmer gaben an, sich übel zu fühlen“ umzuwandeln.
Primärdatensätze können je nach Art der Studie digital oder in Papierform vorliegen. Die Digitalisierung ist bei vielen Studien sehr verbreitet, weil sie die Übermittlung und Überprüfung der Daten erleichtert. Eine digitale Kopie erleichtert die Arbeit während der Analyse und reduziert das Risiko von Analysefehlern. Solange die Daten beim ersten Mal korrekt eingegeben werden, sind sie in Statistikprogrammen und anderen Tools, die die Leute verwenden, um die Rohdaten zu untersuchen, genau.
Die Datenanalyse kann die Daten in nützliche Komponenten für Personen aufschlüsseln, die möglicherweise an der Studie interessiert sind. Es werden auch Ausreißer und Dinge in den Daten erörtert, die keinen Sinn ergaben, wie beispielsweise eine einzelne Person in einer Studie, die auf eine ansonsten wirksame Behandlung nicht ansprach. Bei der Analyse haben Forscher die Möglichkeit, die Informationen zu untersuchen, um nützliche Schlussfolgerungen über die Forschung zu ziehen. Sie können auch Theorien und Erklärungen zu den in den Daten gefundenen Geheimnissen anbieten.