Ir daudz dažādu zinātnisku un praktisku jomu, kas balstās uz kvantitatīvo datu vākšanu. Kvantitatīvo datu vākšana, piemēram, ir ļoti svarīga tādās uz pētniecību balstītās jomās kā ķīmija, fizika un pat dažās valodniecības nozarēs. Tā ir būtiska arī testēšanai un citiem mērķiem inženierzinātnēs, datorzinātnēs un citās datu ietilpīgās jomās un projektos, kuru mērķis ir galaprodukta ražošana. Konkrētās metodes, ko izmanto kvantitatīvo datu vākšanai, dažādos projektos krasi atšķiras, taču ir daži datu vākšanas principi, kurus var plaši, ja ne vispārēji, piemērot. Piemēram, ir svarīgi izmantot visus iespējamos līdzekļus, lai novērstu cilvēka un eksperimentālās kļūdas, vākt un analizēt visus datus, nevis tikai tos, kas atbilst jūsu teorijām, un veikt eksperimentu vai testu vairākas reizes, lai pārbaudītu kļūdas.
Lai gan dažkārt ir pieļaujama minimāla kļūda, dažos gadījumos tas var izraisīt būtiskas neprecizitātes vai pat projekta neveiksmi. Kad vien iespējams, vācot kvantitatīvos datus, ir jānosaka, cik lielā mērā kļūdu var pieļaut. Kvantitatīvo datu vākšanai izmantotajām metodēm un ierīcēm vajadzētu būt iespējai to izdarīt šajā pieļaujamā kļūdu diapazonā. Ja viņi nevar, iespējams, ir jāpilnveido datu vākšanas metode vai jāizdomā pilnīgi jauna.
Vācot kvantitatīvos datus, bieži vien ir vilinoši reģistrēt un izmantot tikai tos rezultātus, kas atbilst iepriekšējiem eksperimentiem vai teorētiskām cerībām. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad tikai daži no savāktajiem skaitļiem būtiski atšķiras no gaidītajiem rezultātiem. Tomēr šīs novirzes var būt ārkārtīgi svarīgas, un tās nevajadzētu ignorēt, īpaši, ja tās atkārtojas turpmākajos eksperimentos. Negaidīti rezultāti var liecināt par problēmām ar eksperimentālo procedūru vai materiāliem vai var pat likt domāt, ka esošās teorijas par eksperimentu vai testēšanu ir nepareizas. Kvantitatīvo datu vākšanas process var būt efektīvs un objektīvs tikai tad, ja pētnieks apkopo un ziņo visus datus.
Vairāku neatkarīgu izmēģinājumu veikšana ir lielisks veids, kā samazināt kļūdas, vācot kvantitatīvos datus. To darot, var atklāties tādas problēmas kā ierīces kalibrēšana, cilvēka kļūda vai neparedzētu un nekontrolētu mainīgo lielumu ietekme. Ja iespējams, atsevišķām cilvēku grupām ir jāveic testi vai eksperimenti, kuru mērķis ir savākt konkrētus kvantitatīvus datus. Abas grupas var salīdzināt visas metodes un mainīgos, ja tās savāc dažādus rezultātus, tādējādi ļaujot tām izolēt konkrētās kļūdas, kas radušās kvantitatīvo datu vākšanas procesā.