在社会医学的定量研究中，确保数据的准确性和可靠性是至关重要的。这不仅关系到研究结果的有效性，也直接影响到基于这些研究成果制定的社会卫生政策的质量。为了达到这一目的，可以从以下几个方面着手：
1. 设计严谨的研究方案：首先需要明确研究的目的、假设以及研究对象的选择标准。选择合适的研究设计（如横断面研究、队列研究或随机对照试验等），并确保样本量足够大以减少抽样误差。
2. 采用科学合理的数据收集方法：根据研究目的和内容选取适合的数据收集方式，比如问卷调查、生物标本检测或者医疗记录审查等。对于主观性较强的指标应设计标准化的测量工具，并对调查员进行培训以保证一致性。
3. 加强质量控制措施：在数据收集过程中实施严格的质量监控机制，包括但不限于定期检查数据录入错误、现场督导以及重复测试等手段来验证数据的真实性和完整性。
4. 进行适当的数据处理与分析：合理选择统计方法对原始数据进行整理和分析。对于缺失值或异常值需要有明确的处理策略；同时注意避免多重比较导致的假阳性结果。
5. 透明公开研究过程及结果：详细记录整个研究流程，包括样本选取、数据收集、处理以及最终的分析步骤，并在论文中充分披露相关信息以便其他研究人员能够重复验证。此外，在发表研究成果时也应遵循学术诚信原则，如实报告所有相关发现而不隐瞒不利证据。

通过上述措施可以有效提高社会医学定量研究的数据质量，从而为制定科学合理的公共卫生策略提供可靠依据。