Quais são as melhores dicas para coletar dados quantitativos?
Existem muitas áreas de foco científicas e práticas diferentes que dependem da coleta de dados quantitativos. A coleta de dados quantitativos é, por exemplo, de importância central em áreas baseadas em pesquisa, como química, física e até alguns ramos da linguística. Também é essencial para testes e outros propósitos em engenharia, ciência da computação e outros campos e projetos intensivos em dados destinados a produzir um produto final. Os métodos específicos usados para coletar dados quantitativos variam drasticamente entre os projetos, mas existem alguns princípios de coleta de dados que podem ser amplamente, se não universalmente, aplicados. É, por exemplo, importante tomar todos os meios possíveis eliminar erros humanos e experimentais, coletar e analisar todos os dados, em vez de apenas o que se encaixa nas teorias de alguém e executar um experimento ou teste várias vezes para verificar erros.n ao fracasso de um projeto. Sempre que possível ao coletar dados quantitativos, deve -se determinar o grau em que o erro pode ser tolerado. As técnicas e dispositivos usados para coletar dados quantitativos devem poder fazê -lo dentro dessa faixa tolerável de erro. Se não puderem, provavelmente é necessário refinar o método de coleta de dados ou criar um totalmente novo.
Ao coletar dados quantitativos, geralmente é tentador registrar e usar apenas os resultados que correspondem a experimentos anteriores ou às expectativas teóricas. Isso é especialmente verdadeiro quando apenas alguns dos números coletados diferem significativamente dos resultados esperados. Esses outliers, no entanto, podem ser extremamente importantes e não devem ser ignorados, especialmente se se repetirem em experimentos subsequentes. Resultados inesperados podem indicar problemas com o procedimento ou materiais experimentais ou até sugerirque as teorias existentes sobre o tema da experimentação ou teste estão incorretas. O processo de coleta de dados quantitativos só pode ser eficaz e objetivo quando o pesquisador coleta e relata todos os dados.
Executar vários ensaios independentes é uma excelente maneira de minimizar o erro ao coletar dados quantitativos. Isso pode revelar problemas como calibração do dispositivo, erro humano ou efeitos de variáveis inesperadas e não controladas. Quando possível, grupos distintos de pessoas devem executar os testes ou experimentos destinados a coletar dados quantitativos específicos. Os dois grupos podem comparar todos os métodos e variáveis se coletarem resultados diferentes, permitindo que eles isolem os erros específicos que surgiram durante o processo de coleta de dados quantitativos.