数据收集的首要任务是明确数据来源。一手数据的获取途径丰富多样，各有千秋。问卷调查在探究个体层面的信息时应用广泛。例如在研究消费者对新兴电子产品的接受度时，问卷能够深入挖掘消费者对产品功能、外观、价格等多方面的看法。问卷设计绝非易事，问题的措辞必须精准清晰，避免产生歧义，且要全面涵盖研究所需的各个维度。在发放方式上，线上渠道借助互联网的强大传播力，可以快速触及大量潜在样本，但可能面临样本的真实性和认真度难以保证的问题；线下渠道则能与被调查者进行面对面的深入交流，获取更丰富的情感和态度信息，但人力和时间成本较高。实验法是在人为控制条件下揭示变量关系的有力手段。以医学领域对新药物疗效的测试为例，严格设置实验组与对照组，精确控制药物剂量、治疗周期等变量，通过对比患者的康复情况来确定药物的有效性。然而，实验法的成本高昂，从实验设备的购置与维护，到实验对象的招募与监测，每一个环节都需要大量的资金和人力投入。实地观察则适用于对自然发生的社会现象或行为进行研究，如观察特定文化群体的传统习俗传承。研究者需要深入实地，长时间沉浸其中，凭借敏锐的洞察力捕捉有价值的信息，同时还要尽量减少对被观察对象的干扰，这对研究者的素质和能力提出了很高的要求。

二手数据来源同样不可忽视。各类数据库存储了海量的信息，学术数据库汇聚了全球学者的研究成果，统计数据库涵盖了宏观经济、人口等多方面的数据，企业数据库则包含了企业运营、财务等信息。这些数据库为研究提供了宏观背景和对比依据，但往往需要支付一定的订阅费用，且数据的解读和筛选需要研究者具备较强的专业知识。文献资料如学术期刊论文、专业书籍和研究报告等，是前人智慧的结晶。在进行文献综述时，研究者可以从中梳理出相关研究的脉络，了解已有研究的方法、数据和结论，为自己的研究找到切入点和创新点。不过，文献资料的收集和整理需要耗费大量的时间和精力，且可能存在信息过时或片面的问题。

样本选择是数据收集的另一关键环节。样本量的确定需要综合考量多种因素。在一些复杂的社会科学研究中，如研究社会阶层与消费行为的关系，如果总体规模庞大且内部结构复杂，为了保证研究结果的可靠性和代表性，往往需要较大的样本量。但样本量越大，数据收集的成本就越高，无论是问卷的印刷、发放与回收，还是实验对象的管理与监测，都会产生相应的费用。抽样方法的选择也至关重要。随机抽样中的分层随机抽样，在研究不同区域居民的环境意识时，可先按照地区经济发展水平、地理环境等因素进行分层，然后在各层内进行随机抽样，这样能更好地反映不同层次的特征，但分层过程需要对总体有深入的了解，增加了前期的研究成本。整群随机抽样在以学校班级为单位研究学生学习习惯时较为便捷，但可能因群体内部的相似性而影响样本的多样性。非随机抽样中的方便抽样，如在商场门口随机拦截顾客进行简短调查，成本低且操作方便，但样本的代表性有限，常用于探索性研究的初步数据收集。配额抽样则在一定程度上可以控制样本结构，如按照性别、年龄、职业等比例选取样本，但在确定配额和寻找符合配额的样本时需要花费更多的精力。

在数据收集过程中，还需要充分考虑成本因素。一手数据收集的成本通常较高，尤其是实验法和大规模的问卷调查。实验法中实验设备的购置、实验材料的消耗以及专业人员的操作费用等都是不可忽视的开支。问卷调查的成本则与样本量、问卷设计的复杂程度、发放渠道等密切相关。二手数据虽然在获取成本上相对较低，但数据库的订阅费用、文献资料的购买或检索费用也需要纳入预算考量。此外，无论是哪种数据收集方法，人力成本都是一个重要的组成部分，包括研究人员的时间投入、数据录入人员的薪酬等。合理规划数据收集的成本，在有限的资源条件下获取最有价值的数据，是实证研究成功的重要保障。

数据收集在实证研究论文撰写中是一个复杂而系统的工程，需要研究者精心策划、严谨执行，充分权衡各种因素，才能为后续的数据处理和研究结论奠定坚实的基础。