Những lời khuyên tốt nhất để thu thập dữ liệu định lượng là gì?

Có nhiều lĩnh vực khoa học và thực tế khác nhau dựa vào việc thu thập dữ liệu định lượng.Thu thập dữ liệu định lượng, ví dụ, có tầm quan trọng trung tâm trong các lĩnh vực dựa trên nghiên cứu như hóa học, vật lý và thậm chí một số nhánh của ngôn ngữ học.Nó cũng rất cần thiết cho thử nghiệm và các mục đích khác trong kỹ thuật, khoa học máy tính và các lĩnh vực và dự án sử dụng nhiều dữ liệu khác nhằm sản xuất một sản phẩm cuối cùng.Các phương pháp cụ thể được sử dụng để thu thập dữ liệu định lượng thay đổi mạnh mẽ giữa các dự án, nhưng có một số nguyên tắc thu thập dữ liệu có thể được áp dụng rộng rãi, nếu không được áp dụng.Ví dụ, điều quan trọng là phải có tất cả các phương tiện có thể loại bỏ lỗi của con người và thử nghiệm, để thu thập và phân tích tất cả dữ liệu thay vì chỉ phù hợp với các lý thuyết và chạy thử nghiệm hoặc kiểm tra nhiều lần để kiểm tra lỗi.Mặc dù lỗi tối thiểu đôi khi được chấp nhận, nhưng trong một số trường hợp, nó có thể dẫn đến sự không chính xác đáng kể hoặc thậm chí là thất bại của một dự án.Bất cứ khi nào có thể khi thu thập dữ liệu định lượng, thì người ta nên xác định mức độ có thể dung nạp lỗi.Các kỹ thuật và thiết bị được sử dụng để thu thập dữ liệu định lượng sẽ có thể thực hiện trong phạm vi lỗi có thể chấp nhận được này.Nếu chúng không thể, có lẽ cần phải tinh chỉnh phương pháp thu thập dữ liệu hoặc đưa ra một phương pháp hoàn toàn mới.

khi thu thập dữ liệu định lượng, nó thường hấp dẫn khi ghi lại và chỉ sử dụng các kết quả tương ứng với các thử nghiệm trước hoặc kỳ vọng lý thuyết.Điều này đặc biệt đúng khi chỉ một vài trong số các số thu được khác nhau đáng kể so với kết quả dự kiến.Tuy nhiên, các ngoại lệ này có thể cực kỳ quan trọng và không nên bỏ qua, đặc biệt là nếu chúng tái diễn trong các thí nghiệm tiếp theo.Kết quả bất ngờ có thể chỉ ra các vấn đề với quy trình hoặc vật liệu thử nghiệm hoặc thậm chí có thể gợi ý rằng các lý thuyết hiện có về chủ đề thử nghiệm hoặc thử nghiệm là không chính xác.Quá trình thu thập dữ liệu định lượng chỉ có thể có hiệu quả và khách quan khi nhà nghiên cứu thu thập và báo cáo tất cả dữ liệu.

Chạy nhiều thử nghiệm độc lập là một cách tuyệt vời để giảm thiểu lỗi khi thu thập dữ liệu định lượng.Làm như vậy có thể tiết lộ các vấn đề như hiệu chuẩn thiết bị, lỗi của con người hoặc ảnh hưởng của các biến bất ngờ và không kiểm soát được.Khi có thể, các nhóm người riêng biệt nên chạy các thử nghiệm hoặc thí nghiệm nhằm thu thập dữ liệu định lượng cụ thể.Hai nhóm có thể so sánh tất cả các phương pháp và biến nếu chúng thu thập các kết quả khác nhau, do đó cho phép chúng cô lập các lỗi cụ thể phát sinh trong quá trình thu thập dữ liệu định lượng.