Postoji mnogo različitih znanstvenih i praktičnih područja fokusa koja se oslanjaju na prikupljanje kvantitativnih podataka. Prikupljanje kvantitativnih podataka je, na primjer, od središnje važnosti u istraživačkim područjima kao što su kemija, fizika, pa čak i neke grane lingvistike. Također je neophodan za testiranje i druge svrhe u inženjerstvu, računalnim znanostima i drugim poljima i projektima s intenzivnim podacima koji imaju za cilj proizvodnju krajnjeg proizvoda. Specifične metode koje se koriste za prikupljanje kvantitativnih podataka drastično se razlikuju među projektima, ali postoje neki principi prikupljanja podataka koji se mogu široko, ako ne i univerzalno, primijeniti. Na primjer, važno je poduzeti sva moguća sredstva da se eliminiraju ljudske i eksperimentalne pogreške, prikupiti i analizirati sve podatke, a ne samo oni koji odgovaraju nečijoj teoriji, te provesti eksperiment ili testirati više puta kako bi provjerili ima li pogrešaka.
Iako je minimalna pogreška povremeno prihvatljiva, u nekim slučajevima može dovesti do značajne netočnosti ili čak do neuspjeha projekta. Kad god je to moguće prilikom prikupljanja kvantitativnih podataka, treba odrediti stupanj do kojeg se pogreška može tolerirati. Tehnike i uređaji koji se koriste za prikupljanje kvantitativnih podataka trebali bi to učiniti unutar ovog dopuštenog raspona pogreške. Ako ne mogu, vjerojatno je potrebno usavršiti metodu prikupljanja podataka ili smisliti potpuno novu.
Prilikom prikupljanja kvantitativnih podataka često je primamljivo zabilježiti i koristiti samo rezultate koji odgovaraju prethodnim eksperimentima ili teorijskim očekivanjima. To je osobito istinito kada se samo nekoliko prikupljenih brojeva značajno razlikuje od očekivanih rezultata. Ti odstupnici, međutim, mogu biti iznimno važni i ne smiju se zanemariti, pogotovo ako se ponavljaju u kasnijim eksperimentima. Neočekivani rezultati mogu ukazivati na probleme s eksperimentalnim postupkom ili materijalima ili čak sugerirati da su postojeće teorije na temu eksperimentiranja ili testiranja netočne. Proces prikupljanja kvantitativnih podataka može biti učinkovit i objektivan samo kada istraživač prikupi i prijavi sve podatke.
Provođenje više neovisnih ispitivanja izvrstan je način za minimiziranje pogrešaka pri prikupljanju kvantitativnih podataka. To može otkriti probleme kao što su kalibracija uređaja, ljudska pogreška ili učinci neočekivanih i nekontroliranih varijabli. Kad je to moguće, različite skupine ljudi trebale bi provesti testove ili eksperimente usmjerene na prikupljanje specifičnih kvantitativnih podataka. Dvije skupine mogu usporediti sve metode i varijable ako prikupe različite rezultate, dopuštajući im na taj način da izoliraju određene pogreške koje su nastale tijekom procesa prikupljanja kvantitativnih podataka.