Määrällinen tutkimus
Kvantitatiivisten aineistojen kuvailu voidaan jakaa kahteen osaan:
1. Tutkimustason kuvailu, joka kokoaa hankkeen aineisto(i)sta yhteiset perustiedot
Mitä kuvailen?
- Aineiston keruun tarkoitus
- Aineiston sisältö
- Kerääjä(t)
- Keruun kuvaus: menetelmät, keruuinstrumentit (esim. lomake), sijainnit ja ajankohdat
- Miten aineistoa on teknisesti käsitelty ja editoitu analyysia varten
- Aineiston mahdolliset sisällölliset modifikaatiot (esim. pseudonymisointi, anonymisointi, menetelmälliset muutokset seuranta-aineistojen keruussa jne.)
- Toimenpiteet aineiston laadun ja eheyden varmistamiseksi (ks. Tietoarkiston muistilista)
- Miten aineistoa voi käyttää (esim. arkaluonteisuus, käyttöehdot, lisenssi, käytön mahdolliset rajoitukset)
Miten?
Koosta perustiedot sisältävä Readme-tiedosto aineistosta koostamaasi kansiohakemistoon selkeästi erottuvaan paikkaan. Mitä enemmän relevantteja taustatietoja dokumentoit, sen parempi. Ks. kattava malli Readme-kuvailun laatimiseen (Cornell University, .txt).
Esimerkki 1. Readme-tiedosto aineistohakemistossa. 
Alkuperäinen kuva: Data management Expert Guide. CESSDA ERIC. 2021.
2. aineistoyksikkötason kuvailu (yksittäiset mittarit, muuttujat ja arvot)
Mitä kuvailen?
- Aineistotiedoston perustiedot: data- ja tiedostotyyppi, formaatti, koko, skriptit
- Tiedoston muuttujien tiedot: nimet, selitteet, kuvaukset, muuttujien arvot, puuttuvien arvojen selitteet, johdetut muuttujat, frekvenssit ym. soveltuvat tiedot
- Alkuperäiset kysymykset
Miten?
- Kuvailu kannattaa mahdollisuuden mukaan upottaa itse havaintomatriisiin (ks. UK Data Archiven esimerkki upotetusta muuttujien koodilistauksesta) tai laatia tietokannan aineistoyksiköistä ja niiden muuttujista taulukkomuotoinen datasanasto.
Esimerkki 2. Datasanasto.
Lähteet: Data management Expert Guide. CESSDA ERIC 2021. CC-BY 4.0.; Tutkimusmenetelmien verkkokäsikirja. Tietoarkisto 2021. CC-BY 4.0.