・対象の明確化
データを得ようとする対象を、現実的に即物的に明確にする。
・表象問題
獲得する記録が、明確化された対象に関するどういう特性を表象しているかを明確に規定する。
・操作的方法による測定
実験・調査・観察・整理などの操作を行って記録として表現する。
・一義性問題
その記録が表象する特性をどこまで一義的に定めうるものかを整理する。
・意味性問題
特定の記録から、その背後にある意味の解釈がどの程度可能か。表象関係が明確で、一義性が高ければ、さらに、意味づけに利用される理論体系の妥当性が高いとすれば、確かな意味づけが引き出される。
データの考え方
記録が、表象問題、一義性問題、意味性問題に対して妥当な答えを出しうるとみなされたとき「データ」とよんでよいだろう。データは、それを利用して他の事柄を導き出そうという目論見があるからこそ、データとみなしたのである。つまり、意味性問題こそが、データを取る目的なのであり、表象問題と一義性問題は、意味性問題を出来うる限り妥当なものにするための条件を問う問題なのだといえる。
専門職は、データの性格づけ（表現しようとする対象特性、用いた操作的方法、対象特性とデータの対応）を理解し、それに応じた意味内容を専門的知識として知らなければならない。