Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί επιστημονικοί και πρακτικοί τομείς εστίασης που βασίζονται στη συλλογή ποσοτικών δεδομένων. Η συλλογή ποσοτικών δεδομένων είναι, για παράδειγμα, κεντρικής σημασίας σε τομείς που βασίζονται στην έρευνα, όπως η χημεία, η φυσική, ακόμη και ορισμένοι κλάδοι της γλωσσολογίας. Είναι επίσης απαραίτητο για δοκιμές και άλλους σκοπούς στη μηχανική, την επιστήμη των υπολογιστών και άλλους τομείς και έργα έντασης δεδομένων που στοχεύουν στην παραγωγή ενός τελικού προϊόντος. Οι συγκεκριμένες μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για τη συλλογή ποσοτικών δεδομένων ποικίλλουν δραστικά μεταξύ των έργων, αλλά υπάρχουν ορισμένες αρχές συλλογής δεδομένων που μπορούν να εφαρμοστούν ευρέως, αν όχι καθολικά. Είναι, για παράδειγμα, σημαντικό να ληφθούν όλα τα δυνατά μέσα για να εξαλειφθούν τα ανθρώπινα και πειραματικά σφάλματα, να συλλέγονται και να αναλύονται όλα τα δεδομένα και όχι μόνο αυτά που ταιριάζουν στις θεωρίες κάποιου και να εκτελείται ένα πείραμα ή δοκιμή πολλές φορές για να ελεγχθούν για σφάλματα.
Αν και το ελάχιστο σφάλμα είναι περιστασιακά αποδεκτό, σε ορισμένες περιπτώσεις μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική ανακρίβεια ή ακόμα και σε αποτυχία ενός έργου. Όποτε είναι δυνατόν κατά τη συλλογή ποσοτικών δεδομένων, τότε, θα πρέπει να προσδιορίζεται ο βαθμός στον οποίο μπορεί να γίνει ανεκτό το σφάλμα. Οι τεχνικές και οι συσκευές που χρησιμοποιούνται για τη συλλογή ποσοτικών δεδομένων θα πρέπει να μπορούν να το κάνουν εντός αυτού του ανεκτού εύρους σφαλμάτων. Εάν δεν μπορούν, είναι πιθανώς απαραίτητο να βελτιωθεί η μέθοδος συλλογής δεδομένων ή να βρεθεί μια εντελώς νέα.
Κατά τη συλλογή ποσοτικών δεδομένων είναι συχνά δελεαστικό να καταγράφονται και να χρησιμοποιούνται μόνο τα αποτελέσματα που αντιστοιχούν σε προηγούμενα πειράματα ή σε θεωρητικές προσδοκίες. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα όταν μόνο μερικοί από τους αριθμούς που συλλέγονται διαφέρουν σημαντικά από τα αναμενόμενα αποτελέσματα. Αυτές οι ακραίες τιμές, ωστόσο, μπορεί να είναι εξαιρετικά σημαντικές και δεν πρέπει να αγνοηθούν, ειδικά εάν επαναλαμβάνονται σε επόμενα πειράματα. Απροσδόκητα αποτελέσματα μπορεί να υποδεικνύουν προβλήματα με την πειραματική διαδικασία ή τα υλικά ή μπορεί ακόμη και να υποδηλώνουν ότι οι υπάρχουσες θεωρίες σχετικά με το θέμα του πειραματισμού ή της δοκιμής είναι εσφαλμένες. Η διαδικασία συλλογής ποσοτικών δεδομένων μπορεί να είναι αποτελεσματική και αντικειμενική μόνο όταν ο ερευνητής συλλέγει και αναφέρει όλα τα δεδομένα.
Η εκτέλεση πολλαπλών ανεξάρτητων δοκιμών είναι ένας εξαιρετικός τρόπος για την ελαχιστοποίηση των σφαλμάτων κατά τη συλλογή ποσοτικών δεδομένων. Κάτι τέτοιο μπορεί να αποκαλύψει ζητήματα όπως η βαθμονόμηση της συσκευής, το ανθρώπινο σφάλμα ή οι επιπτώσεις απροσδόκητων και μη ελεγχόμενων μεταβλητών. Όταν είναι δυνατόν, ξεχωριστές ομάδες ανθρώπων θα πρέπει να διεξάγουν τις δοκιμές ή τα πειράματα που στοχεύουν στη συλλογή συγκεκριμένων ποσοτικών δεδομένων. Οι δύο ομάδες μπορούν να συγκρίνουν όλες τις μεθόδους και τις μεταβλητές εάν συλλέγουν διαφορετικά αποτελέσματα, επιτρέποντάς τους έτσι να απομονώσουν τα συγκεκριμένα σφάλματα που προέκυψαν κατά τη διαδικασία συλλογής ποσοτικών δεδομένων.