Hvad er de bedste tip til indsamling af kvantitative data?
Der er mange forskellige videnskabelige og praktiske fokusområder, der er afhængige af indsamlingen af kvantitative data. Indsamling af kvantitative data er for eksempel af central betydning inden for forskningsbaserede områder såsom kemi, fysik og endda nogle sproggrene. Det er også vigtigt for test og andre formål inden for teknik, datalogi og andre datakrævende felter og projekter, der har til formål at fremstille et slutprodukt. De specifikke metoder, der bruges til indsamling af kvantitative data, varierer drastisk på tværs af projekter, men der er nogle principper for dataindsamling, der kan anvendes vidt, hvis ikke universelt,. Det er for eksempel vigtigt at tage alle mulige midler til at eliminere menneskelig og eksperimentel fejl, at indsamle og analysere alle data snarere end kun det, der passer til ens teorier, og at køre et eksperiment eller prøve flere gange for at kontrollere for fejl.
Selvom minimal fejl er lejlighedsvis acceptabel, kan det i nogle tilfælde føre til betydelig unøjagtighed eller endda til et projekt mislykkes. Når det er muligt, når man indsamler kvantitative data, skal man derefter bestemme, i hvilken grad fejl kan tolereres. Teknikkerne og enhederne, der bruges til at indsamle kvantitative data, skal være i stand til at gøre dette inden for dette tolerable interval af fejl. Hvis de ikke kan det, er det sandsynligvis nødvendigt at forfine dataindsamlingsmetoden eller komme med en helt ny.
Når man indsamler kvantitative data er det ofte fristende at registrere og kun bruge de resultater, der svarer til tidligere eksperimenter eller teoretiske forventninger. Dette gælder især, når kun et par af de indsamlede tal adskiller sig markant fra forventede resultater. Disse outliers kan imidlertid være ekstremt vigtige og bør ikke ignoreres, især hvis de gentages i efterfølgende eksperimenter. Uventede resultater kan indikere problemer med den eksperimentelle procedure eller materialer eller kan endda antyde, at de eksisterende teorier om emnet eksperimentering eller testning er forkerte. Processen med at indsamle kvantitative data kan kun være effektiv og objektiv, når forskeren indsamler og rapporterer alle data.
At køre flere uafhængige forsøg er en fremragende måde at minimere fejl ved indsamling af kvantitative data. Dette kan afsløre problemer som enhedskalibrering, menneskelig fejl eller virkningerne af uventede og ukontrollerede variabler. Når det er muligt, skal forskellige grupper af mennesker køre testene eller eksperimenterne med det formål at indsamle specifikke kvantitative data. De to grupper kan sammenligne alle metoder og variabler, hvis de indsamler forskellige resultater, og dermed giver dem mulighed for at isolere de særlige fejl, der opstod under processen med at indsamle kvantitative data.