Obstaja veliko različnih znanstvenih in praktičnih področij, ki se osredotočajo na zbiranje kvantitativnih podatkov. Zbiranje kvantitativnih podatkov je na primer osrednjega pomena na raziskovalnih področjih, kot so kemija, fizika in celo nekatere veje jezikoslovja. Pomemben je tudi za testiranje in druge namene na področju inženiringa, računalništva in drugih podatkovno intenzivnih področij in projektov, katerih cilj je izdelava končnega izdelka. Posebne metode, ki se uporabljajo za zbiranje kvantitativnih podatkov, se med projekti močno razlikujejo, vendar obstajajo nekatera načela zbiranja podatkov, ki jih je mogoče uporabiti široko, če ne celo univerzalno. Pomembno je na primer uporabiti vsa možna sredstva za odpravo človeških in eksperimentalnih napak, zbrati in analizirati vse podatke in ne le tiste, ki ustrezajo tvojim teorijam, ter večkrat izvesti eksperiment ali preizkus, da preveriš, ali so napake.
Čeprav je minimalna napaka občasno sprejemljiva, lahko v nekaterih primerih vodi do velike netočnosti ali celo do neuspeha projekta. Kadar je le mogoče, je treba pri zbiranju kvantitativnih podatkov določiti stopnjo, do katere je mogoče tolerirati napako. Tehnike in naprave, ki se uporabljajo za zbiranje kvantitativnih podatkov, bi morale biti sposobne to storiti znotraj tega dopustnega obsega napake. Če ne morejo, je verjetno treba izboljšati metodo zbiranja podatkov ali pripraviti povsem novo.
Pri zbiranju kvantitativnih podatkov je pogosto skušnjava zabeležiti in uporabiti le rezultate, ki ustrezajo predhodnim poskusom ali teoretičnim pričakovanjem. To še posebej velja, ko se le nekaj zbranih številk bistveno razlikuje od pričakovanih rezultatov. Ti izstopi pa so lahko izjemno pomembni in jih ne smemo prezreti, še posebej, če se ponavljajo v nadaljnjih poskusih. Nepričakovani rezultati lahko kažejo na težave z eksperimentalnim postopkom ali materiali ali celo kažejo, da so obstoječe teorije na temo eksperimentiranja ali testiranja napačne. Postopek zbiranja kvantitativnih podatkov je lahko učinkovit in objektiven le takrat, ko raziskovalec zbira in poroča vse podatke.
Izvajanje več neodvisnih preskušanj je odličen način za zmanjšanje napak pri zbiranju kvantitativnih podatkov. To lahko razkrije težave, kot so kalibracija naprave, človeške napake ali učinki nepričakovanih in nenadzorovanih spremenljivk. Kadar je mogoče, bi morale različne skupine ljudi izvajati teste ali poskuse, katerih cilj je zbiranje posebnih kvantitativnih podatkov. Obe skupini lahko primerjata vse metode in spremenljivke, če zbirata različne rezultate, s čimer jima omogočata, da izolirata posamezne napake, ki so se pojavile med postopkom zbiranja kvantitativnih podatkov.