1. 系统误差

定义：

在相同条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号保持恒定或遵循一定规律变化的误差。

举例：

在整个测量过程中，误差大小和符号均固定不变的系统误差。

某量块的零件标注的设计尺寸为10mm，实物尺寸为10.001mm，误差为-0.001mm，若零件标注的设计尺寸使用，则始终会存在-0.001mm的系统误差。

产生原因：

1）仪器误差（仪器损耗，未校正）；

2）测量方法误差（采用测量方法不同；单位换算误差、样品处理方法不同（浓度、pH值、温度、作用时间等）；

3）试剂差异（纯度、杂质等）；

4）操作差异；

5）条件差异（实验室环境、温湿度、照明、通风等）。

消除的方法：

1）对照实验；

2）空白实验；

3）校准仪器；

4）保证试剂雷竞技百科 ；

5）采样方法、样品制备、储藏标准化；

6）注意药品或其他因素的干扰(处理因素之相互作用)；

7）固定检测实验人员；

8）校正办法(找不出原因，回归方程校正)。

2. 随机误差

定义：

排除系统误差后随机发生的误差，包括偶然误差和抽样误差，具有可变性和不可避免性。

例如：

噪声干扰(包括外界噪声和仪器内部器件和零部件产生的噪声)、电磁场微变、空气扰动、地面微震、测量人员的操作微变等都可能会引起随机误差。

产生原因：

1）抽样误差（抽样样品多少、差异的误差）；

2）非均匀误差（抽样样品不均匀）；

3）偶然误差（由一些暂时无法控制的微小因素所造成的误差，如实验过程中微小气候与周围电磁场的微小变化、仪器性能的微小变化等）；

4）分配误差（抽样样品组间分配误差）。

消除的方法：

1）随机化和对照原则；

2）增加平行测定次数；

3）交叉实验；

4）盲法。

3. 粗大误差

定义：

粗大误差是指在一定测量条件下，测量值明显偏离实际值或明显超出测定条件下预期的误差，即是明显歪曲检测结果的误差。

产生原因：

1）客观外界条件的原因

机械冲击、外界震动、供电电压突变、电磁干扰等测量条件意外的改变，引起仪器示值或被测对象位置的改变而产生粗大误差；

2）检测人员的主观原因

检测人员工作责任性不强，对仪器熟悉与掌握程度不够等原因，引起操作不当，或在检测过程中不小心、不耐心、不仔细等，从而造成错误的读数或记录错误等。

3）测量仪器内部的突然故障

若不能确定粗大误差是由上述两个原因产生时，可分析确定是否为测量仪器内部的突然故障等。

消除的方法：

含有粗大误差的检测结果称为“坏值”，坏值应想办法予以发现和剔除。

剔除粗大误差可用的方法有3σ准则，该准则要求检测结果的次数不能小于10次，否则不能剔除任何“坏值”，测量次数较少时，这种判别方法可靠性不高。而格拉布斯准则，则可以检验较少的数据。

1）拉依达准则（3σ准则）

设对被测量进行等精度测量，独立得到x1，x2，x3...xn，算出其算术平均值x及剩余误差vi=xi-x（i=1,2，...,n），并按贝塞尔公式算出标准偏差σ，若某个测量值xb的剩余误差vb（1≤b≤n），满足下式：

|vb|=|xb-x|>3σ

则认为xb是含有粗大误差值的坏值，应予剔除。

2）格拉布斯准则

用格拉布斯准则测量次数n=20~100时，判别效果好：

对某一量做多次等精度的独立测量:x1，x2，x3...xn ；

计算平均值、残余差、标准差:

将测量值xi (i=1,2,3…n) 按照从小到大进行排序，找到最小x(1)和最大值x(n)

令，取定显著度a (一般0.05或者0.01)，查阅下表，得到临界比较值g(0)(nα)

若g(1)(nα)≥g(0)(nα)，则该值为粗大误差应该剔除掉。