Quali sono i migliori consigli per la raccolta di dati quantitativi?
Esistono diverse aree di interesse scientifico e pratico che si basano sulla raccolta di dati quantitativi. La raccolta di dati quantitativi è, ad esempio, di importanza centrale in campi basati sulla ricerca come chimica, fisica e persino alcuni rami della linguistica. È inoltre essenziale per i test e altri scopi in ingegneria, informatica e altri campi e progetti ad alta intensità di dati finalizzati alla produzione di un prodotto finale. I metodi specifici utilizzati per la raccolta di dati quantitativi variano drasticamente tra i progetti, ma esistono alcuni principi di raccolta dei dati che possono essere ampiamente, se non universalmente, applicati. È, ad esempio, importante prendere tutti i mezzi possibili per eliminare l'errore umano e sperimentale, raccogliere e analizzare tutti i dati piuttosto che solo quello che si adatta alle proprie teorie, ed eseguire un esperimento o testare più volte per verificare la presenza di errori.
Sebbene l'errore minimo sia occasionalmente accettabile, in alcuni casi può portare a un'imprecisione sostanziale o addirittura 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 entro questo intervallo tollerabile di errori. In caso contrario, è probabilmente necessario affinare il metodo di raccolta dei dati o trovarne uno completamente nuovo.
Quando si raccolgono dati quantitativi, spesso si è tentati di registrare e utilizzare solo i risultati che corrispondono a esperimenti precedenti o ad aspettative teoriche. Ciò è particolarmente vero quando solo alcuni dei numeri raccolti differiscono in modo significativo dai risultati previsti. Questi valori anomali, tuttavia, possono essere estremamente importanti e non devono essere ignorati, soprattutto se si ripresentano in esperimenti successivi. Risultati imprevisti possono indicare problemi con la procedura o i materiali sperimentali o possono anche suggerire che le teorie esistenti sull'argomento della sperimentazione o del test siano errate. Il processo di raccolta di dati quantitativi può essere efficace e obiettivo solo quando il ricercatore raccoglie e riporta tutti i dati.
L'esecuzione di più prove indipendenti è un modo eccellente per ridurre al minimo l'errore durante la raccolta di dati quantitativi. Ciò può rivelare problemi come la calibrazione del dispositivo, l'errore umano o gli effetti di variabili impreviste e non controllate. Quando possibile, gruppi distinti di persone dovrebbero eseguire test o esperimenti volti a raccogliere dati quantitativi specifici. I due gruppi possono confrontare tutti i metodi e le variabili se raccolgono risultati diversi, consentendo in tal modo di isolare gli errori particolari sorti durante il processo di raccolta di dati quantitativi.