Hay muchas áreas científicas y prácticas de enfoque diferentes que se basan en 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 pruebas y otros fines en ingeniería, informática y otros campos y proyectos de uso intensivo de 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 de manera amplia, si no universal. 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 los que se ajustan a las teorías de uno, y ejecutar un experimento o probar varias veces para verificar si hay errores.
Aunque en ocasiones se acepta un error mínimo, en algunos casos puede provocar una inexactitud sustancial o incluso el 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 margen de error tolerable. Si no pueden, probablemente sea necesario perfeccionar el método de recopilación de datos o crear uno completamente nuevo.
Al recopilar datos cuantitativos, a menudo es tentador registrar y utilizar 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 eficaz y objetivo cuando el investigador recopila e informa todos los datos.
La ejecución de varias pruebas independientes es una forma excelente de minimizar los errores al recopilar datos cuantitativos. Hacerlo puede revelar problemas como la calibración del dispositivo, errores humanos o los efectos de variables inesperadas y no controladas. Cuando sea posible, distintos grupos de personas deben realizar 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.