Quali sono i migliori suggerimenti per raccogliere dati quantitativi?
Esistono molte diverse aree scientifiche e pratiche che si basano sulla raccolta di dati quantitativi. La raccolta di dati quantitativi è, ad esempio, di importanza centrale nei campi basati sulla ricerca come chimica, fisica e persino alcuni rami della linguistica. È anche essenziale per i test e altri scopi in ingegneria, informatica e altri campi e progetti ad alta intensità di dati volti a produrre un prodotto finale. I metodi specifici utilizzati per la raccolta di dati quantitativi variano drasticamente tra i progetti, ma ci sono alcuni principi di raccolta dei dati che possono essere ampiamente applicati. È, ad esempio, è importante prendere tutti i mezzi possibili per eliminare l'errore umano e sperimentale, per raccogliere e analizzare tutti i dati piuttosto che solo ciò che si adatta alle proprie teorie e eseguire un esperimento o testare più volte per verificare gli errori.n al fallimento di un progetto. Quando possibile, quando si raccolgono dati quantitativi, si dovrebbe determinare il grado in cui l'errore può essere tollerato. Le tecniche e i dispositivi utilizzati per la raccolta di dati quantitativi dovrebbero essere in grado di farlo all'interno di questa gamma tollerabile di errore. Se non possono, è probabilmente necessario perfezionare il metodo di raccolta dei dati o elaborarne uno completamente nuovo.
Quando si raccolgono dati quantitativi, è spesso allettante di registrare e utilizzare solo i risultati che corrispondono a esperimenti precedenti o alle aspettative teoriche. Ciò è particolarmente vero quando solo alcuni dei numeri raccolti differiscono significativamente dai risultati previsti. Questi valori anomali, tuttavia, possono essere estremamente importanti e non dovrebbero essere ignorati, soprattutto se si ripresentano negli esperimenti successivi. Risultati imprevisti possono indicare problemi con la procedura o i materiali sperimentali o possono persino suggerireche le teorie esistenti sul tema della sperimentazione o del test sono errate. Il processo di raccolta di dati quantitativi può essere efficace e obiettivo solo quando il ricercatore raccoglie e segnala tutti i dati.
L'esecuzione di più prove indipendenti è un modo eccellente per ridurre al minimo l'errore quando si raccolgono dati quantitativi. Ciò può rivelare problemi come la calibrazione del dispositivo, l'errore umano o gli effetti di variabili impreviste e incontrollate. Quando possibile, gruppi distinti di persone dovrebbero eseguire i test o gli esperimenti volti a raccogliere specifici dati quantitativi. I due gruppi possono confrontare tutti i metodi e le variabili se raccolgono risultati diversi, consentendo loro di isolare i particolari errori che si sono verificati durante il processo di raccolta di dati quantitativi.