定量的データを収集するための最良のヒントは何ですか？

定量的データの収集に依存する多くの異なる科学的および実用的な焦点領域があります。 たとえば、定量データの収集は、化学、物理学、さらには言語学の一部の分野など、研究ベースの分野で最も重要です。 また、エンジニアリング、コンピューターサイエンス、および最終製品の生産を目的としたその他のデータ集約型の分野やプロジェクトでのテストやその他の目的にも不可欠です。 定量的データを収集するために使用される特定の方法はプロジェクトによって大きく異なりますが、普遍的ではないにしても広く適用できるデータ収集の原則がいくつかあります。 たとえば、人為的および実験的なエラーを排除するために可能な限りあらゆる手段を講じ、理論に合ったデータだけでなくすべてのデータを収集および分析し、実験またはテストを複数回実行してエラーをチェックすることが重要です。

最小限のエラーが許容される場合もありますが、場合によっては、かなりの不正確さやプロジェクトの失敗にさえつながる可能性があります。 定量的データを収集するときに可能な限り、エラーを許容できる程度を決定する必要があります。 定量的データを収集するために使用される技術とデバイスは、この許容範囲のエラー内でそれを行うことができるはずです。 できない場合は、おそらくデータ収集方法を改良するか、まったく新しい方法を考案する必要があります。

定量的データを収集する場合、以前の実験または理論的な期待に対応する結果のみを記録して使用することがしばしば魅力的です。 これは、収集された数個の数だけが予想される結果と大きく異なる場合に特に当てはまります。 ただし、これらの異常値は非常に重要であり、特に後続の実験で再発する場合は無視しないでください。 予期しない結果は、実験手順または材料の問題を示したり、実験またはテストのトピックに関する既存の理論が間違っていることを示唆する場合もあります。 定量データを収集するプロセスは、研究者がすべてのデータを収集して報告する場合にのみ効果的かつ客観的になります。

複数の独立した試験を実行することは、定量データを収集する際のエラーを最小限に抑える優れた方法です。 そうすることで、デバイスのキャリブレーション、人為的エラー、予期しない制御不能な変数の影響などの問題を明らかにすることができます。 可能であれば、特定の定量データを収集するために、明確なグループの人々がテストまたは実験を実行する必要があります。 2つのグループは、異なる結果を収集する場合、すべてのメソッドと変数を比較できるため、定量データを収集するプロセス中に発生した特定のエラーを分離できます。