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 teorie delle proprie teorie e eseguire un esperimento o testare più volte per verificare gli errori.

Sebbene un errore minimo sia occasionalmente accettabile, in alcuni casi può portare a una notevole inesattezza 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 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 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 sperimentale o i materiali o possono persino suggerire che le teorie esistenti sull'argomento della sperimentazione o dei 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, permettendo loro di isolare i particolari errori che si sono verificati durante il processo di raccolta di dati quantitativi.