Det finns många olika vetenskapliga och praktiska fokusområden som bygger på insamling av kvantitativ data. Att samla in kvantitativa data är till exempel av central betydelse inom forskningsbaserade områden som kemi, fysik och även vissa grenar av lingvistik. Det är också viktigt för testning och andra ändamål inom teknik, datavetenskap och andra dataintensiva områden och projekt som syftar till att producera en slutprodukt. De specifika metoder som används för att samla in kvantitativa data varierar drastiskt mellan projekten, men det finns några principer för datainsamling som kan tillämpas brett, om inte universellt. Det är till exempel viktigt att ta alla medel för att eliminera mänskliga och experimentella fel, att samla in och analysera all data snarare än bara det som passar ens teorier, och att köra ett experiment eller testa flera gånger för att kontrollera fel.
Även om minimala fel ibland är acceptabelt, kan det i vissa fall leda till betydande felaktigheter eller till och med att ett projekt misslyckas. När det är möjligt vid insamling av kvantitativa data bör man då bestämma i vilken grad fel kan tolereras. De tekniker och anordningar som används för att samla in kvantitativa data bör kunna göra det inom detta tolererbara felintervall. Om de inte kan det är det förmodligen nödvändigt att förfina datainsamlingsmetoden eller att komma med en helt ny.
När man samlar in kvantitativa data är det ofta frestande att endast registrera och använda de resultat som motsvarar tidigare experiment eller teoretiska förväntningar. Detta gäller särskilt när endast ett fåtal av de insamlade siffrorna skiljer sig markant från förväntade resultat. Dessa extremvärden kan dock vara extremt viktiga och bör inte ignoreras, särskilt om de återkommer i efterföljande experiment. Oväntade resultat kan indikera problem med den experimentella proceduren eller materialen eller kan till och med tyda på att de befintliga teorierna om ämnet experiment eller testning är felaktiga. Processen att samla in kvantitativ data kan bara vara effektiv och objektiv när forskaren samlar in och rapporterar all data.
Att köra flera oberoende försök är ett utmärkt sätt att minimera fel vid insamling av kvantitativ data. Att göra det kan avslöja problem som enhetskalibrering, mänskliga fel eller effekterna av oväntade och okontrollerade variabler. När det är möjligt bör distinkta grupper av människor köra tester eller experiment som syftar till att samla in specifika kvantitativa data. De två grupperna kan jämföra alla metoder och variabler om de samlar in olika resultat, vilket gör det möjligt för dem att isolera de särskilda fel som uppstod under processen att samla in kvantitativ data.