La rigidez y la normatividad son una de las principales características de los trabajos de investigación científica.
En el análisis de datos, evita ser “arrogante”. Al juzgar los datos, no utilice el objeto con el atributo A, utilice B como estándar de referencia. La unidad de medida debe cumplir con las normas nacionales o las especificaciones industriales pertinentes.
Presta atención a la selección de figuras válidas. No significa que cuantos más dígitos haya después del punto decimal, más preciso será, sino que debe combinarse con los métodos y medios de obtención de datos. Por ejemplo, si se utiliza para la observación un instrumento con una precisión de 5, los datos deben escribirse como "19" en lugar de "19,2".
No se puede simplemente copiar el valor cotizado por el instrumento. Los datos por encima del límite de detección superior o por debajo del límite de detección inferior deben ser ">: Límite de detección"
La etiqueta debe estar detallada. Por ejemplo, un mapa de ubicación de muestreo debe tener parámetros como escala, orientación, coordenadas, leyenda y descripción. Cuando se utilizan símbolos y códigos profesionales para representar objetos en diagramas, se debe prestar atención a las descripciones de texto correspondientes.
No inventes jerga. Cuando efectivamente se requiere nueva terminología, ésta debe explicarse en su totalidad.