数据处理基础知识 word
Word和Excel基础知识总结汇总
2）复制公式，按CTRL键在有公式的单元格中拖动
3）编辑公式：在编辑栏中的公式中单击按需要进行
SUM）：求所选区域的总
FX函数”——选择数学与函数——选择
——击“确定”——击NUMBERI右边的红箭头折
AVERAGE）：求所选区域
FX函数”选择——选择统计——选AVERAGE
K）”“区分全/半角（B）”和“查找单词的
M）”等六个检查选项，可以根据需要分
F）”按钮，Word 2003将从
F）”按钮，Word 2003
、替换
P）”标签，
I）”框，在“替换
（I）”框中输入修改后的文本，然后单击“替换（R）”
A）”按钮，便可实现替换。使用“替
R）”按钮，每次查找到文本后，Word 2003都会
5）行/列的选择：击行标或列标即可。
1）选择源格式文本
2）单击“格式刷”
3）选择目标文本即可
Excel 第二课数据输入与工作表格式化
（注意步长值的输入）。
1）设置数字格式：选择数据区域击“格式”菜单—
2）设置文字格式：选择数据区域击“格式”菜单—
0.75cm，即两个五号字），因此，一般都用Tab键
Tab键，
Tab键，
“增加缩进量”按钮 和“减少
按钮 ，同样能起到缩进作用，但只能进行
再单击数次，
3-19所示。
1）首行缩进
2）悬挂缩进
3）左缩进
4）右缩进
、利用菜单实现“首行缩进”及“首字下沉”。
1）“首行缩进”的具体操作步骤
HOME
END
快捷键之用于预览和打印文档
计算机数据处理基础
计算机数据处理基础计算机数据处理是指将原始数据经过一系列操作和转换，以达到整理、存储、检索、分析和呈现等目的的过程。
在现代社会中，计算机数据处理已经成为各行各业的核心工作之一。
本文将介绍计算机数据处理的基础知识，包括数据的表示与存储、数据的转换与操作以及数据的分析与应用等内容。
一、数据的表示与存储在计算机中，数据以二进制形式表示和存储。
计算机使用二进制数字0和1来表示各种信息，包括文字、图像、视频、音频等。
数据的表示方式包括原码、反码和补码等。
原码是最简单的表示方法，即用二进制数直接表示数据的数值。
反码是对原码取反得到的表示方法。
补码是对反码加1得到的表示方法。
计算机内存是用来存储数据的地方。
内存通常被分为字节(Byte)、字(Word)和位(Bit)等不同的单位。
每个字节由8个位组成，每个字由若干个字节组成。
计算机使用地址来寻址内存中的数据，每个地址对应一个存储单元。
二、数据的转换与操作为了方便对数据进行处理和运算，计算机需要进行数据的转换和操作。
常见的数据转换包括进制转换和字符编码转换。
进制转换是将数据从一种进制表示转换为另一种进制表示的过程。
常见的进制包括二进制、八进制、十进制和十六进制等。
计算机内部使用二进制进行运算，但在实际应用中，常常需要将数据以其他进制表示，如十进制表示金额、十六进制表示颜色等。
字符编码转换是将字符从一个编码系统转换为另一个编码系统的过程。
不同的编码系统使用不同的编码方式表示字符。
常见的字符编码包括ASCII编码、Unicode编码和UTF-8编码等。
ASCII编码是最早的字符编码，用一个字节表示一个字符。
Unicode编码是全球范围内通用的字符编码，用两个字节表示一个字符。
UTF-8编码是Unicode的一种变长编码方式，可以根据字符的不同自动选择使用1到4个字节进行表示。
数据的操作包括常见的逻辑操作、算术操作和位操作等。
逻辑操作包括与、或、非和异或等。
算术操作包括加、减、乘和除等。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
计算机数据处理技术入门教程
计算机数据处理技术入门教程随着计算机技术的飞速发展，数据处理已经成为现代社会不可或缺的一部分。
无论是个人用户还是企业机构，都需要掌握一定的数据处理技术来应对日常工作和生活中的各种问题。
本文将为读者介绍计算机数据处理技术的基础知识和入门方法。
一、数据的基本概念和分类数据是指用来表达事物属性或者描述事物关系的符号记录。
在计算机领域，数据可以分为数字数据和非数字数据两种类型。
数字数据由数字组成，可以进行数学运算；非数字数据则包括文字、图像、音频等形式，无法直接进行数学运算。
数据又可以根据其表达方式分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指按照一定格式和规则进行组织和存储的数据，如关系型数据库中的数据表；非结构化数据则是没有固定格式和规则的数据，如电子邮件、社交媒体上的文字和图片。
二、数据采集和整理数据采集是指从不同的来源获取数据的过程。
常见的数据采集方式包括手工录入、传感器采集、网络爬虫等。
手工录入是最常见的方式，但也容易出现错误，因此在采集过程中需要仔细核对数据的准确性。
传感器采集则是通过各种传感器设备收集环境中的数据，如温度、湿度、压力等。
网络爬虫是通过程序自动从互联网上抓取数据，可以高效地获取大量数据。
数据整理是指对采集到的数据进行清洗、转换和整合，使其适合后续的分析和处理。
数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和重复值，确保数据的准确性和一致性。
数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，如将非结构化数据转换为结构化数据。
数据整合是指将来自不同来源的数据合并到一起，以便进行综合分析。
三、数据存储和管理数据存储是指将数据保存在计算机系统中的过程。
常见的数据存储方式包括硬盘、固态硬盘、内存等。
硬盘是一种机械设备，可以长期保存大量的数据，但读写速度相对较慢；固态硬盘则是一种电子设备，读写速度快，但容量相对较小；内存是计算机临时存储数据的地方，读写速度非常快，但断电后数据会丢失。
数据管理是指对存储在计算机系统中的数据进行组织、分类和检索的过程。
如何使用Word文档进行电子的制作和数据处理
如何使用Word文档进行电子的制作和数据处理Word文档是一种广泛应用于文书处理的电子文件格式，通过Word的功能，我们可以方便地进行电子制作和数据处理。
本文将介绍如何利用Word文档进行电子的制作和数据处理的方法和技巧。
一、电子制作电子制作一般指通过Word文档来设计和制作各种电子文件，如报告、PPT、海报等。
下面将介绍如何使用Word文档进行电子制作的步骤：1. 打开Word文档：首先，打开Word软件，在菜单栏中选择“新建文档”或使用快捷键“Ctrl+N”来创建一个新的文档。
2. 设计文档布局：根据需要，使用Word的功能来设计文档的布局，如设置页面的大小、边距和排版方式等。
3. 插入文本和图片：在设计好的文档中，可以使用“插入”菜单来添加文字和图片，可以选择插入已有的文本文件或者直接在文档中输入文字，也可以插入图片和图形。
4. 格式化文本和图片：通过Word提供的格式化功能，可以对文本和图片进行格式调整，如修改字体、字号、颜色等，也可以进行图片的裁剪、旋转和调整尺寸等操作。
5. 添加页眉和页脚：需要在文档中添加页眉或页脚时，可以通过“视图”菜单中的“页眉和页脚”选项来编辑，并可以在页眉或页脚中插入页码、日期等信息。
6. 设置样式和布局：利用Word的样式和布局功能，可以快速改变整个文档的风格和排版，可以选择现有的样式或者自定义样式。
7. 导出和保存：完成文档的设计和制作后，可以选择“文件”菜单中的“保存”选项来保存文件，也可以选择“导出”选项将文件转化为其他格式，如PDF等。
二、数据处理除了电子制作，Word文档还可以用于数据处理，如表格的制作和数据的统计。
下面将介绍如何使用Word文档进行数据处理的方法：1. 创建表格：在Word文档中，可以通过“插入”菜单中的“表格”选项来创建表格，可以选择插入的行数和列数。
2. 输入数据：在表格中，可以直接点击需要输入数据的单元格，然后进行输入，也可以将其他文件中的数据复制粘贴到表格中。
六年级上数据处理
六年级上数据处理引言概述：数据处理是现代社会中非常重要的一项技能。
在六年级上，学生将开始学习有关数据处理的基础知识和技能。
本文将介绍六年级上数据处理的主要内容和学习重点。
一、数据的概念与分类1.1 数据的定义：数据是指通过观察、测量或者采集而得到的信息。
它可以是数字、文字、图象等形式。
1.2 数据的分类：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字度量的，例如身高、体重等；定性数据是描述性的，例如颜色、性别等。
二、数据的采集与整理2.1 数据的采集方法：学生需要学会使用不同的方法采集数据，例如观察、调查问卷、实验等。
2.2 数据的整理与归纳：学生需要学会对采集到的数据进行整理和归纳，可以使用表格、图表等形式进行展示。
三、数据的分析与解读3.1 数据的分析方法：学生需要学会使用不同的方法对数据进行分析，例如平均数、中位数、众数等。
3.2 数据的解读：学生需要学会根据分析结果对数据进行解读，例如找出规律、得出结论等。
四、数据的呈现与表达4.1 数据的呈现形式：学生需要学会使用图表、图象等形式对数据进行呈现，例如柱状图、折线图等。
4.2 数据的表达方式：学生需要学会使用适当的语言和方式对数据进行表达，例如描述、比较等。
五、数据的应用与实践5.1 数据的应用领域：学生需要了解数据处理在现实生活中的应用领域，例如统计、市场调研等。
5.2 数据的实践活动：学生需要参预数据处理的实践活动，例如设计调查问卷、进行实验等，提高数据处理的实际操作能力。
结论：六年级上数据处理是培养学生数据处理能力的重要阶段。
通过学习数据的概念与分类、数据的采集与整理、数据的分析与解读、数据的呈现与表达以及数据的应用与实践，学生将能够掌握基本的数据处理技能，并将其应用于实际生活中。
这将为学生今后的学习和工作打下坚实的基础。
数据处理基础知识
【例题】圆柱体的体积公式为V 1 。d 2设h 已经测
得 dd，uc(d) h，h写出uc体(h积) 的相4 对合成标准不确定
度表达式。
解：此体积公式形如
Y f( X 1 ,X 2 , X N ) c X 1 p 1 X 2 p 2
X p N N
其中 X 1， d ，X 2 h， p 1 。2 p 2 1
得，称为估计值y 的合成标准不确定度, 记为 uc ( y) 。
间接测量量的不确定度计算（续）
对于形如 Y f( X 1 ,X 2 , X N ) a X 1 b X 2 c X 3 的函数形式（和差关系）, 合成标准不确定度 的计算方法为:
f
2
f
2
f
2
uc(y) x1u(x1) x2u(x2) x3u(x3) ...
有效数字运算规则
1.采用四舍五入法对有效数字进行取舍.
2.加减法: 结果的可疑位与参与运算数据中存疑位数量 级最高的对齐.
例如: 2.327+10.8=13.127
2.327+10.8=13.1
3.乘除法: 结果的有效数字的位数与参与运算数据中有 效数字位数最少的相同.
例如：2327×108=251316
8.35≠8.350≠8.3500。
2.有效数字的位数与被测量的大小及仪器的精密度有关。
3.第一个非零数字前的零不是有效数字，第一个非零数字 开始的所有数字(包括零)都是有效数字。如 2.327kg有4位有效数字,其中7是存疑数字; 220v有3位有效数字,其中0是存疑数字; 0.002cm有1位有效数字,其中2是存疑数字; 0.00mm有1位有效数字,其中末位0是存疑数字.
电测量仪表的准确度级别 2.5级
Word ppt Excel基本操作知识
Word基本操作（1）操作的基础在Word中，大多数操作都并非是一种方法。
Microsoft在开发Office软件时独具匠心、考虑周全，对于常用的操作都采用多种方式相结合的方式，这一点在Excel、PowerPoint中也有广泛的体现。
任何操作的基础是：选定。
对哪个对象实施操作，首先必须选定哪个对象。
➢ 通过菜单命令操作：和其他MS Office相似，Word 2000拥有9个强大的菜单，包括所有的操作命令。
这里面，往往是通过选择菜单名，打开下拉菜单，选择相应的菜单命令，打开对话框设置。
➢ 通过工具栏按钮操作：系统默认显示的是【常用】和【格式】个工具栏，但考生可以通过【视图】|【工具栏】打开任意一个工具栏显示，这里建立考生显示【表格和边框】工具栏。
➢ 通过组合键操作：组合键也就是我们常说的快捷键，通过2至3个按键的组合完成一次操作。
其操作结果和菜单命令、工具栏按钮都是等效的。
有几个组合键比较常用，建立考生多多熟悉一下，如复制（Ctrl+C）、剪切（Ctrl+X）、粘贴（Ctrl+V）、撤销（Ctrl+Z）、保存（Ctrl+S）、全选（Ctrl+A）、查找（Ctrl+F）、替换（Ctrl+H）等。
➢ 通过快捷菜单操作：快捷菜单中都是比较常用的命令，使用快捷菜单可以快速启动命令。
（2）新建、打开文件字处理题的操作考试最基本的，也是每一个题目都需要操作的第一步就是新建和打开一个Word文件。
新建（打开）文件的办法很多，考生最简单的办法就是通过【文件】|【新建】（打开）命令或单击工具栏上【新建】（打开）按钮。
新建（打开）完毕后，最好立即保存，因为考试要求考生所操作的结果必须保存在考生文件夹下，与其操作完毕再保存，不如建立文件的初期立即保存，防止到时做完题忘记这一重要的要求。
保存文件可以通过【文件】|【另保存】命令选择考生文件夹，按照题目要求的文件夹保存。
注意：关于【保存】和【另存为】的区别，对于新建一个文件两种操作没有什么区别；但如果是打开一个文件，执行【保存】命令就是以原文件路径、原文件名保存，就会覆盖原来的文件，而【另存为】可以任意选择保存路径和文件名。
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检测数据处理基础知识误差及相关概念→真实值与标准值误差是测量值与真实结果之间的差异，要想知道误差的大小，必须知道真实的结果，这个真实的值，我们称之“真值”。
1.真实值从理论上说，样品中某一组分的含量必然有一个客观存在的真实数值，称之为“真实值”或“真值”。
用“μ”表示。
但实际上，对于客观存在的真值，人们不可能精确的知道，只能随着测量技术的不断进步而逐渐接近真值。
实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。
2.标准值采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的结果平均值，是一个比较准确的结果。
实际工作中一般用标准值代替真值。
例如原子量、物理化学常数：阿佛伽得罗常数为6.02×10等。
与我们实验相关的是将纯物质中元素的理论含量作为真实值。
1.准确度准确度是测定值与真实值接近的程度。
为了获得可靠的结果，在实际工作中人们总是在相同条件下，多测定几次，然后求平均值，作为测定值。
一般把这几次在相同条件下的测定叫平行测定。
如果这几个数据相互比较接近，就说明分析的精密度高。
2.精密度精密度是几次平行测定结果相互接近的程度。
3.精密度和准确度的关系（1）精密度是保证准确度的先决条件。
（2）高精密度不一定保证高准确度。
1.误差（1）定义：个别测定结果X、X …X与真实值μ之差称为个别测定的误差，简称误差。
（2）表示：各次测定结果误差分别表示为X -μ、X -μ……X -μ。
（3）计算方法：绝对误差相对误差对于绝对误差——测定值大于真值，误差为正值；测定值小于真值，误差为负值。
对于相对误差——反映误差在测定结果中所占百分率，更具实际意义。
2.偏差偏差是衡量精密度的大小。
误差的分类→系统误差1.定义由某种固定的原因造成的误差，若能找出原因，设法加以测定，就可以消除，所以也叫可测误差。
2.特点具有单向性、可测性、重复性。
即：正负、大小都有一定的规律性，重复测定时会重复出现。
3.产生原因（1）方法误差：分析方法本身所造成的误差。
方法误差是由于某一分析方法本身不够完善造成的。
如分析过程中，干扰离子的影响没有消除。
（2）操作误差：由于操作人员的主观原因造成的。
如滴定分析时，每个人对滴定终点颜色变化的敏感程度不同，不同的人对终点的判断不同。
（3）仪器和试剂误差：仪器误差来源于仪器本身不够精确。
例如天平两臂不等长，砝码长期使用后质量改变。
试剂误差来源于试剂不纯。
注意：系统误差是重复地以固定形式出现的，增加平行测定次数不能消除。
误差的分类→随机误差随机误差由某些难以控制、无法避免的偶然因素造成。
也称偶然误差。
1.特点大小、正负都不固定，不能通过校正来减小或消除，可以通过增加测定次数予以减小。
2.产生原因操作中温度变化、湿度变化、甚至灰尘等都会引起测定结果波动。
系统误差和随机误差划分不是绝对的，对滴定终点判断的不同有个人的主观原因，也有偶然性。
随机误差比系统误差更具偶然性。
分析工作中的“过失”不同于这两种误差。
它是由于分析人员操作时粗心大意或违反操作规程所产生的错误。
随机误差的正态分布1.分布曲线y：概率密度，表示测量值在此处出现的概率。
y越大，出现的可能性越大。
x：测量值。
μ总体平均值：无限次数据的平均值，相应于曲线最高点的横坐标值，表示无限个数据集中趋势。
在没有系统误差时，它就是真值。
σ总体标准偏差：总体平均值到曲线两转折点之一的距离，表征数据分散程度。
σ小，数据集中，曲线又高又瘦，σ大，数据分散，曲线比较矮比较胖。
x-σ：随机误差。
若以x-σ为横坐标，则曲线最高点对应横坐标为0。
对于一条曲线来说，μ和σ是这条曲线的两个参数，所以用N（μ，σ）表示这条曲线。
这条曲线可以用一个函数式表示。
2.概率密度函数3.随机误差规律性（1）小误差出现的概率比大误差多，特别大的误差出现的概率极少。
（2）正误差和负误差出现的概率是相等的。
4.标准正态分布：横坐标用u表示，其定义式为：即：以σ为单位来表示随机误差。
函数表达式为：因此曲线的形状与σ大小无关，不同的曲线都合并为一条。
记作N（0，1）随机误差的区间概率1.定义随机误差在某一区间出现的概率以某段正态分布曲线下所包含的面积表示。
一条完整的正态分布曲线所包含的面积，表示所有测量值出现的概率的总和，即是100%，等于1。
用算式表示为：一般以为单位，计算不同值曲线所包含的面积，制成概率积分表供直接查阅。
2.计算公式概率＝面积＝有限数据的统计处理随机误差分布的规律给数据处理提供了理论基础，但它是对无限多次测量而言。
实际工作中我们只做有限次测量，并把它看作是从无限总体中随机抽出的一部分，称之为样本。
样本中包含的个数叫样本容量，用n表示。
数据的趋势→数据集中趋势的表示1.算术平均值n次测定数据的平均值。
是总体平均值的最佳估计。
对于有限次测定，测量值总朝算术平均值集中，即数值出现在算术平均值周围；对于无限次测定，即n → ∞时，→μ。
2.中位数M将数据按大小顺序排列，位于正中间的数据称为中位数M。
n为奇数时，居中者即是；n为偶数时，正中间两个数据的平均值即是。
数据的趋势→数据分散程度的表示1.极差R（或称全距）：指一组平行测定数据中最大者（Xmax）和最小者（Xmin）之差。
R＝ Xmax - Xmin2.平均偏差：各次测量值与平均值的偏差的绝对值的平均。
绝对偏差 di＝ Xi - (i =1,2,…,n )平均偏差相对平均偏差3.标准偏差S：计算方法标准偏差S＝相对标准偏差，也叫变异系数，用CV表示，一般计算百分率。
相对标准偏差RSD＝×100 %自由度f：f＝ n-1平均值的置信度区间→定义1.置信度置信度表示对所做判断有把握的程度。
表示符号：P。
有时我们对某一件事会说“我对这个事有八成的把握”。
这里的“八成把握”就是置信度，实际是指某事件出现的概率。
常用置信度：P=0.90，P=0.95；或P=90%，P=95%。
2.置信度区间按照t分布计算，在某一置信度下以个别测量值为中心的包含有真值的范围，叫个别测量值的置信度区间。
1. t的定义，与对比。
2. t分布曲线(1) t分布曲线：t分布曲线的纵坐标是概率密度，横坐标是t，这时随机误差不按正态分布，而是按t分布。
(2)与正态分布关系：t分布曲线随自由度f变化，当n→∞时，t分布曲线即是正态分布。
t分布曲线【t分布值表】由表可知，当f→∞时，S→σ，t即是u。
实际上，当f=20时，t与u已十分接近。
3.平均值的置信度区间：(1)表示方法：(2)含义：在一定置信度下，以平均值为中心，包括总体平均值的置信度区间。
(3)计算方法：①求出测量值的，S，n。
②根据要求的置信度与f值，从t分布值表中查出t值。
③代入公式计算。
显著性检验→平均值与标准值比较常用的方法有两种：t检验法和F检验法。
分析工作中常遇到两种情况：样品测定平均值和样品标准值不一致；两组测定数据的平均值不一致。
需要分别进行平均值与标准值比较和两组平均值的比较。
1.比较方法用标准试样做几次测定，然后用t检验法检验测定结果的平均值与标准试样的标准值之间是否存在差异。
2.计算方法①求t。
t =②根据置信度（通常取置信度95%）和自由度f，查t分布表中t值。
③比较t和t，若t﹥t，说明测定的平均值出现在以真值为中心的95%概率区间之外，平均值与真实值有显著差异，我们认为有系统误差存在。
t =例：某化验室测定标样中CaO含量得如下结果：CaO含量=30.51%,S=0.05,n=6,标样中CaO含量标准值是30.43%,此操作是否有系统误差？（置信度为95%）解：t = = 3.92查表：置信度95%，f=5时，t =2.57。
比较可知t＞t。
说明：此操作存在系统误差。
显著性检验→两组平均值的比较常用的方法有两种：t检验法和F检验法。
分析工作中常遇到两种情况：样品测定平均值和样品标准值不一致；两组测定数据的平均值不一致。
需要分别进行平均值与标准值比较和两组平均值的比较。
1.比较方法用两种方法进行测定，结果分别为，S，n； ,S，n。
然后分别用F检验法及t检验法计算后,比较两组数据是否存在显著差异。
2.计算方法(1)精密度的比较——F检验法：①求F计算： F＝＞1②由F表根据两种测定方法的自由度，查相应F值进行比较。
【表2-2 95%置信水平（a=0.05）时单侧检验F值（部分）】③若F＞F，说明 S和S差异不显著，进而用t检验平均值间有无显著差异。
若F＞F，S和S差异显著。
(2)平均值的比较：①求t :t＝若S与S无显著差异，取S作为S。
②查t值表，自由度f＝n＋n－2。
③若t＞t，说明两组平均值有显著差异。
例：Na CO试样用两种方法测定结果如下：方法1：＝42.34，S＝0.10，n＝5。
方法2：＝42.44，S＝0.12，n＝4。
比较两结果有无显著差异。
离群值的取舍1.定义在一组平行测定数据中，有时会出现个别值与其他值相差较远，这种值叫离群值。
判断一个测定值是否是离群值，不是把数据摆在一块看一看，那个离得远，那个是离群值，而是要经过计算、比较才能确定，我们用的方法就叫Q检验法。
2.检验方法（1）求Q：Q = 即：求出离群值与其最邻近的一个数值的差，再将它与极差相比就得Q值。
（2）比较：根据测定次数n和置信度查Q，若Q＞Q，则离群值应舍去，反之则保留离群值。
表2-3 90%置信水平的Q临界值表数据数（n） 3 4 5 6 7 8 9 10∞Ｑ90% 0.90 0.76 0.64 0.56 0.51 0.47 0.44 0.41 0.00例：测定某溶液物质的量浓度，得如下结果：0.1014 ,0.1012 ,0.1016 ,0.1025 ,问0.1025是否应该舍弃（置信度90%）？方法的选择方法的选择要根据分析试样的组成确定分析方法。
常量组分测定：重量法、滴定法。
准确度高，灵敏度低。
微量组分测定：仪器分析测定。
准确度高，灵敏度较差。
准确度的提高1.减少测量误差测定过程中要进行重量、体积的测定，为保证分析结果的准确度，就必须减少测量误差。
例：在重量分析中，称重是关键一步，应设法减少称量误差。
要求：称量相对误差＜0.1%。
一般分析天平的称量误差为±0.0001克，试样重量必须等于或大于0.2克，才能保证称量相对误差在0.1%以内。
2.增加平行测定次数，减少随机误差增加平行测定次数，可以减少随机误差，但测定次数过多，没有太大的意义，反而增加工作量，一般分析测定时，平行测定4-6次即可。
3.消除测定过程中的系统误差 3.1检查方法：对照法(1)对照试验：选用组成与试样相近的标准试样进行测定，测定结果与标准值作统计处理，判断有无系统误差。
(2)比较试验：用标准方法和所选方法同时测定某一试样，测定结果做统计检验，判断有无系统误差。