偏差与误差的区别
偏差、公差和误差
图样标注的尺寸 Ｌ的极限偏差为：上偏差 ｅ ＝ ｓ ０ ，下偏差 ｅ＝一 ．ｍ ｉ ０ １ ｍ，满足 ｅ＜ ｌ ２ Ｐ ＜ ｓ ｉ ｅ、Ｐ、 ３ ｅ， 故可判定 的尺寸合格。
由图 ２ ） 可 得 ，上 平 面 的 直 线 度 误 差 ＝ ｂ
将原定义的 “ 理想要素” 改为 “ 拟合要素” 极为 不妥。所以，形位误差也是一个没有符号 的量 。
（ ）误 差 ３
“ （ 下 极限）偏差 ” 。工件实际尺寸 的合格条件是 ：
实际尺寸不超出最大和最小极 限尺寸 ，也可以表达
“ 差 ” 的概 念 在 测 量 过 程 和 加 工 过 程 中分 别 误
１ ５
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有不同的理解和规定。通常 ，“ 测量误差”定义为
、
差” 。在 Ｇ ／ １６０ ３ ０２ 《 柱齿 轮 检 验 Ｂ Ｚ ８２ ．—２０ 圆 实施规范 第 ３ 部分 ：齿轮坯 、轴 中心距和轴线平
行度》 中，将 已在形位公差 国家标 准中规定的 “ 平 行度误差”称为 “ 平行度偏差” 同样 ，也以 “ ， 平
行度公差 ”作 为 “ 平行 度偏 差” 的允许值 。这种 现象源于原 国际标 准 中对 “ 误差 ” 和 “ 偏差 ”均
（ ） 偏 差 １
“ 偏差” 的定 义是在 Ｇ ／ ８０ １ ９７ 《 Ｂ Ｔ １０ ．—１９ 极 限与配 合 基 础 第 １部分 ：词汇 》 中给 出 的， “ 偏差 ” 的定义是 ： “ 某一尺寸 （ 实际尺寸、极 限 尺寸等等 ）减其基 本 尺寸 所 得 的代 数差 。 ”作 为 ＧＳ Ｐ 的基础标准 ， 这一定义不仅适用于一切以线值 表示 的几何量 ，也适用于用角值表示 的几何量 。这
测 量平 板 图３
如何正确区分误差、不确定度、精密度、准确度、偏差、方差？
如何正确区分误差、不确定度、精密度、准确度、偏差、方差？在日常分析测试工作中，测量误差、测量不确定度、精密度、准确度、偏差、方差等是经常运用的术语，它直接关系到测量结果的可靠程度和量值的准确一致。
如何区分这些概念呢？一起来看看吧！传统的方法多是用精密度和准确度来衡量。
但是，通常说的准确度和误差只是一个定性的、理想化的概念，因为实际样品的真值是不知道的。
而精密度只是表示最终测定数据的重复性，不能真正衡量其测定的可靠程度。
作为一名分析测试人员，这些术语是应该搞清楚的概念，但这些概念互相联系又有区别，也常常使人不知所云。
在此略作论述，希望能引起大家讨论。
测量误差测量误差表示测量结果偏离真值的程度。
真值是一个理想的概念，严格意义上的真值是通过实际测量是不能得到的，因此误差也就不能够准确得到。
在实际误差评定过程中，常常以约定真值作为真值来使用，约定真值本身有可能存在误差，因而得到的只能是误差的估计值。
此外，误差本身的概念在实际应用过程中容易出现混乱和错误理解。
按照误差的定义，误差应是一个差值。
当测量结果大于真值时，误差为正，反之亦然。
误差在数轴上应该是一个点，但实际上不少情况下对测量结果的误差都是以一个区间来表示（从一定程度上也反映了误差定义的不合理），这实际上更像不确定度的范围，不符合误差的定义。
在实际工作中，产生误差的原因很多，如方法、仪器、试剂产生的误差，恒定的个人误差，恒定的环境误差，过失误差，可控制或未加控制的因素变动等。
由于系统误差和随机误差是两个性质不同的量，前者用标准偏差或其倍数表示，后者用可能产生的最大误差表示。
数学上无法解决两个不同性质的量之间的合成问题。
因此，长期以来误差的合成方法上一直无法统一。
这使得不同的测量结果之间缺乏可比性。
不确定度测量不确定度为“表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果想联系的参数”。
定义中的参数可能是标准偏差或置信区间宽度。
不确定度是建立在误差理论基础上的一个新概念，它表示由于测量误差的存在而对被测量值不能肯定的程度，是定量说明测量结果质量的重要参数。
偏差、公差和误差
图１ 所示零件给 出了三项几何精度要求 ：上、
下平面间的尺寸５— １ｍ ０８ｍ 、上平面的直线度公差 ｔ ． ，
＝
００ ｍ 和上 平 面对 基 准 Ａ （ ．３ ｍ 下平 面 ） 的平 行 度
公差 ｔ＝ ．５ ｍ ： ０ ０ ｍ 。设 下平面 的直线 度误差 可 以忽 略不计 ，并按图 ２ ）所示方法在上平面上均布的三 ａ
公差带的宽度或直径 ，表示实际被测要素允许变动
区域 （ 公差带） 的大小 。 因此 ，尺寸公差和形位公差虽然都是 “ 允许变 动量” ，但 尺寸公差 并不直 接表示 在设 计 图样 上 ， 而是由上、下偏差来控制实际偏差 的；形位公差则 直接在图样上标出，并用来控制每一实际被测要素
的形 位误 差 。
４ ．２ ９９
和允许值》 中，将与形状误差性质完全 相 同的齿廓 误差称为 “ 齿廓偏差” ，而其允许值 又称 为 “ 齿廓
公差 ” ，即齿廓公差是允许 的齿廓 偏差 ，还将 与形
图２
状误 差 性质 完 全相 同的螺 旋线 形 状 误 差 称 为 “ 旋 螺
线形状 偏差 ” ，其允 许值 又称 为 “ 螺旋 线 形状 公 上例再次表明，偏差是代数值 ，其允许 的界 限 值是两个极限偏差 （ 上偏差 和下偏差 ） ；直线度误 差和平行度误差 （ 形位误差 ）是没有符号的量 ，其 允许的界限值分别是直线度公差和平行度公差 （ 形 位公差） ，当然也是没有符号的量 。尺寸偏差 （ Ｐ、 ） 的确定 与测 得 尺寸 ｔ 和 基本 尺 寸 （０ ｍ） ５ｍ
测 量平 板 图３
３ 问题
上述基本概念在各种基础几何精度标准 中多有 涉及 ，但由于种种原因 ，有关术语 的表述尚有不完 善与概念不统一的现象 。主要表现为将 “ 变动”与 “ 离 ” 都 用 “ 差 ” 表 示。 例 如 ，在 Ｇ ／ 偏 偏 ＢＴ
数据分析中常见误差和偏差的处理方法
数据分析中常见误差和偏差的处理方法数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以揭示数据中隐藏的模式、关系和趋势，从而支持决策和行动。
然而，由于数据本身的特点和数据收集过程中的不确定性，常常会出现误差和偏差，影响数据分析结果的准确性和可靠性。
本文将介绍数据分析中常见的误差和偏差，并探讨如何有效地处理它们，以确保数据分析结果的准确性。
一、抽样误差的处理方法在数据分析中，常常需要从整体数据中选取一个代表性的子集进行分析，这个过程称为抽样。
然而，由于抽样的随机性和有限性，可能导致抽样误差。
为了减小抽样误差，可以采取以下处理方法：1. 增加样本容量：增加样本容量可以减小抽样误差。
当样本容量足够大时，抽样误差趋于零。
因此，根据具体情况，可以适当增加样本容量。
2. 使用层次抽样：层次抽样是指将总体按照一定的规则划分为若干层，然后从每一层随机选取样本进行分析。
这样可以保证各个层次的代表性，减小抽样误差。
二、测量误差的处理方法测量误差是指由于测量设备或测量方法的限制而引入的误差。
为了处理测量误差，可以采取以下方法：1. 校准测量设备：经常对使用的测量设备进行校准，校准的目的是调整测量设备的偏差，提高测量的准确性。
2. 多次测量取平均值：对同一指标进行多次测量，并取平均值作为测量结果。
由于测量误差是随机的，多次测量取平均值可以减小测量误差。
三、样本选择偏差的处理方法样本选择偏差是指在样本选择过程中，样本与总体之间存在系统性差异而引入的偏差。
为了处理样本选择偏差，可以采取以下方法：1. 随机抽样：采用随机抽样的方法可以减小样本选择偏差。
随机抽样可以确保样本具有代表性，并能够反映总体的特征。
2. 控制变量法：在样本选择过程中，控制与研究对象相关的其他变量，以减小样本选择偏差。
通过控制变量，可以消除其他因素对研究结果的影响，使样本选择更加准确。
四、分析偏差的处理方法分析偏差是指在数据分析过程中，由于分析方法、模型选择或统计技术的不合理而引入的偏差。
分析化学第三章 分析化学中的误差与数据处理_OK
分类
方法误差、仪器与试剂 环境的变化因素、主
误差、主观误差
观的变化因素等
性质
重现性、单向性（或周 服从概率统计规律、
期性）、可测性
不可测性
影响
准确度
精密度
消除或减 小的方法
校正
增加测定的次数 12
系统误差的校正
• 方法系统误差——方法校正 • 主观系统误差——对照实验校正（外检） • 仪器系统误差——对照实验校正 • 试剂系统误差——空白实验校正
误差
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• 随机误差： • 由某些不固定偶然原因造成，使测定结果在一定范围内波动，大小、正负不定，难以
找到原因，无法测量。 • 特点：不确定性；不可避免性。 • 只能减小，不能消除。每次测定结果无规律性，多次测量符合统计规律。 • 过失、错误误差
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系统误差与随机误差的比较
项目
系统误差
随机误差
产生原因 固定因素，有时不存在 不定因素，总是存在
相对误差: 绝对误差占真值的百分比,用Er表示
Er =E/xT = x - xT /xT×100％
2
相对误差反映误差在真值中所占的比例
误差以真值为标准
真值：某一物理量本身具有的客观存在的真实值。真值是
未知的、客观存在的量。在特定情况下认为 是已知的：
理论真值（如化合物的理论组成）(如，NaCl中Cl的 含量） 计量学约定真值（如国际计量大会确定的长度、质 量、物质的量单位等等） 相对真值（如高一级精度的测量值相对于低一级精 度的测量值）（例如，标准样品的标准值）
6 15.99 34 0.172
7 16.02 55 0.278
8 16.06 40 0.202
9 16.09 20 0.101
偏差和相对偏差
偏差和相对偏差
偏差又称为表观误差，偏差是指某一尺寸（实际尺寸，极限尺寸等）减其基本尺寸所得的代数差。
可以用来衡量测定结果的精密度高低。
相对偏差是指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。
相对偏差只能用来衡量单项测定结果对平均值的偏离程度。
相对偏差是绝对偏差与标准值之比，用%表示。
偏差和相对偏差的区别在于，偏差是绝对值，表示测量结果与参考值之间的差异，而相对偏差是相对值，表示偏差与参考值之间的比值。
相对偏差通常用于比较不同大小、量级的偏差，而偏差则更多用于表示测量值的准确程度。
当进行任一测量时，由于测量设备、测量方法、测量环境、人的观察力和被测对象等，都不能做到完美无缺，而使测量结果受到歪曲，表现为测量结果与待测量真值间存在一定差值，这个差值就是偏差。
由此可知，偏差是不能完全消除的，只能减小和削弱。
偏差和相对偏差都是衡量测量结果与参考值之间差异的指标，但偏差更注重表示测量值的准确程度，而相对偏差更注重比较不同大小、量级的误差。
误差、偏差、有效位数
量通常表示为数值乘单位，即量＝数值×单位。如某个样 品的质量为5克，某一溶液的体积为1.00升等。我们通常解 的物理方程都是量方程，等式两端不仅数值要相等而且单位 也要相等，所以，在量方程中，必须写出每个量的数值和单 位。如1.01325×105Pa大气压力下，1.000mol理想气体的体 积为22.40升，故根据理想气体状态方程，摩尔气体常数为：
P / Pa
1.01325×105
V / m3
22.40×10-3
n / mol
1.000
T/K
275.15
R / J.mol-1.K-1
1.01325 105 22.40 103 x 8.314 1.000 273.15
故R = 8.314J.mol-1.K-1
2. 准确度和误差 准确度：测定值与真实值的接近程度。一个量的准确度 的大小可以通过误差来衡量
12.0090
12.0095
_
12.0101
12.0106
求： 1. 测定的碳原子量的平均值 X 2. 第三次测定的绝对偏差d3 及相对偏差； 3. 整个测定的相对平均偏差； 4. 整个测定的标准偏差S及相对标准偏差RSD。 解: 1. X 0.0080 0.0090 0.0095 0.0101 0.0106 12 12.0094 5 2. d3 =12.0095－12.0094 = +0.0001 ;
标准偏差 S
d i2
i 1
n
n 1
S X
_
相对标准偏差(RSD)也称变动系数（CV）：RSD 显然，偏差越小，测定的精密度就越高。
偏差、标准偏差等概念
偏差、标准偏差、实验标准偏差一、 偏差（deviation ）定义为一个值减去其参考值1。
二、标准偏差（standard deviation ）又称总体标准偏差（population standard deviation ），以σ表示，计算公式为： ()n x n i i ∑=-=12μσ （1）式中，μ为总体均值（见式1-1）；n 为重复测量次数，且n →∞。
σ也称为真标准偏差，表示在这一给定条件下，n 个xi 中任意一个结果的偏差，即共同的偏差，其含义为n 个xi 的分散性，表达分散构成的一个区间。
由于n →∞，因此它只能是统计学上的一个概念。
三、实验标准偏差（experimental standard deviation ）指给定的测量条件下，对同一被测量Q 进行n 次测量，得到n 个测量结果xi （i=1,2,3,…,n ），按下式计算得出的表示测量结果分散性的一个参数，以s 表示：()112--=∑=n x x s n i i （2）1 定义中的“一个值”与“参考值”分别是什么？有各种不同的情况。
分述如下：①对实物量具来说，如砝码，可以其标称值为“参考值”，而制造出的质量是“一个值”。
这时的偏差即制造的偏差。
②在某给定条件下，对某量Q 进行了若干次重复检测，某一测定结果q k 减去其平均值q ，也就是一种偏差，即对平均值的偏差。
③以Q 的约定真值作为参考值，测量结果作“一个值”，则偏差为该测量结果误差的估计，甚至有“系统偏差”、“随机偏差”的概念。
日前习惯上多使用第二种偏差。
式中n-1统计学中称自由度2，一般以v 表示。
s 的含义为任一次测量结果xi 的实验标准偏差，它是总体标准偏差σ的一个估计值。
这个估计值随所测量次数n 的增加而变得更加可靠。
式（1-9）计算过程相对复杂，实际计算时可用下面的等效公式代替： ()1212--=∑∑n x x s i n i （3）四、其它常用的各种偏差1. 绝对偏差指一次测量结果与样本均值之差，以di 表示。