在收集数据时对数据质量进行控制的主要办法包括：
1.明确研究目的和问题：
在数据收集之前，研究者需要明确研究的目的和问题。这有助于确定需要收集的数据类型、范围和深度，从而提高数据的准确性和相关性。明确研究目的有助于避免不必要的数据收集，使得数据更加有针对性。
2.制定详细的研究设计：
在研究设计阶段，研究者应当制定详细的研究方案，包括研究的时间范围、研究对象、样本选择方法、数据采集工具和流程等。详细的研究设计有助于规范数据收集的过程，提高数据的可比性和可靠性。
3.选择适当的样本：
样本的选择对数据质量有着直接的影响。研究者应当根据研究目的，采用合适的抽样方法，确保样本的代表性和可靠性。避免出现抽样偏差可以提高数据的普适性，使得研究结果更具有说服力。
4.使用合适的数据采集工具：
数据采集工具的选择直接关系到数据质量。不同的研究问题可能需要不同的数据采集工具，包括问卷调查、访谈、观察等。研究者应当根据研究的性质和目的选择最合适的工具，并确保其科学性和有效性。
5.培训调查人员：
如果研究需要调查人员进行数据采集，那么对调查人员的培训就显得尤为重要。培训应包括研究目的、调查流程、问题解答标准等方面，以确保调查人员的专业性和一致性，提高数据的准确性。
6.设计合理的问卷和调查问题：
如果使用问卷进行数据收集，问卷设计需要合理且具有一定的逻辑性。调查问题应当明确、简练、不带有引导性，以防止回答者产生误导或主观偏见。合理的问卷和问题设计有助于获得准确和可信的数据。
7.建立严格的数据录入规程：
对于纸质问卷或调查表，建立严格的数据录入规程是确保数据质量的关键步骤。规范的录入过程包括数据检查、逻辑验证、异常值处理等环节，可以有效提高数据的准确性。
8.实施质量控制和监测：
在数据采集过程中，进行实时的质量控制和监测是必要的。可以通过抽样检查、数据比对、逻辑检查等方式，及时发现问题并进行纠正，以确保数据的一致性和准确性。
9.建立数据管理系统：
建立科学的数据管理系统有助于确保数据的安全性和完整性。包括数据备份、权限管理、版本控制等方面的措施，可以有效防范数据丢失和篡改的风险。
10.开展数据质量评估：
在数据收集结束后，进行数据质量评估是一个总结性的环节。通过统计分析、逻辑检查、异常值分析等方法，对数据进行全面评估，发现潜在问题并提出改进意见，为后续数据分析提供可靠的基础。
总体而言，对数据质量的控制是数据收集过程中至关重要的一环。通过上述主要办法的综合应用，研究者可以有效提高数据的准确性、可靠性和科学性，确保研究结论的有效性和可信度。