¿Cuáles son los mejores consejos para recopilar datos cuantitativos?

Existen muchas áreas de enfoque científicas y prácticas diferentes que dependen de la recopilación de datos cuantitativos. La recopilación de datos cuantitativos es, por ejemplo, de importancia central en campos basados ​​en la investigación, como la química, la física e incluso algunas ramas de la lingüística. También es esencial para las pruebas y otros fines en ingeniería, ciencias de la computación y otros campos y proyectos intensivos en datos destinados a producir un producto final. Los métodos específicos utilizados para recopilar datos cuantitativos varían drásticamente entre los proyectos, pero existen algunos principios de recopilación de datos que pueden aplicarse ampliamente, si no universalmente. Por ejemplo, es importante tomar todos los medios posibles para eliminar los errores humanos y experimentales, recopilar y analizar todos los datos en lugar de solo aquellos que se ajusten a las teorías de uno, y realizar un experimento o prueba varias veces para verificar si hay errores.

Aunque ocasionalmente se acepta un error mínimo, en algunos casos puede conducir a una inexactitud sustancial o incluso al fracaso de un proyecto. Siempre que sea posible al recopilar datos cuantitativos, se debe determinar el grado en que se puede tolerar el error. Las técnicas y dispositivos utilizados para recopilar datos cuantitativos deberían poder hacerlo dentro de este rango tolerable de error. Si no pueden, probablemente sea necesario refinar el método de recopilación de datos o idear uno completamente nuevo.

Al recopilar datos cuantitativos, a menudo es tentador registrar y usar solo los resultados que corresponden a experimentos anteriores o expectativas teóricas. Esto es especialmente cierto cuando solo unos pocos de los números recopilados difieren significativamente de los resultados esperados. Sin embargo, estos valores atípicos pueden ser extremadamente importantes y no deben ignorarse, especialmente si se repiten en experimentos posteriores. Los resultados inesperados pueden indicar problemas con el procedimiento o los materiales experimentales o incluso pueden sugerir que las teorías existentes sobre el tema de la experimentación o las pruebas son incorrectas. El proceso de recopilación de datos cuantitativos solo puede ser efectivo y objetivo cuando el investigador recopila e informa todos los datos.

La ejecución de múltiples ensayos independientes es una excelente manera de minimizar el error al recopilar datos cuantitativos. Hacerlo puede revelar problemas como la calibración del dispositivo, el error humano o los efectos de variables inesperadas y no controladas. Cuando sea posible, distintos grupos de personas deben ejecutar las pruebas o experimentos destinados a recopilar datos cuantitativos específicos. Los dos grupos pueden comparar todos los métodos y variables si recopilan resultados diferentes, lo que les permite aislar los errores particulares que surgieron durante el proceso de recopilación de datos cuantitativos.