数据处理基础知识
excel的基础知识
excel的基础知识Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析、数据处理、图表制作等工作中。
本文将介绍Excel的基础知识，包括单元格、工作表、函数、筛选和排序等内容。
我们来了解一下Excel中的单元格。
单元格是Excel中最基本的单位，由列字母和行数字组成，例如A1、B2等。
每个单元格可以存储不同类型的数据，如文本、数字、日期、公式等。
在单元格中输入数据时，可以通过快捷键或者鼠标进行操作。
接下来，我们来介绍Excel中的工作表。
一个Excel文件可以包含多个工作表，每个工作表都是一个独立的电子表格。
工作表可以通过工作簿中的选项卡进行切换，也可以通过快捷键进行操作。
在每个工作表中，可以进行数据输入、编辑、格式设置等操作。
除了基本的数据输入和编辑功能，Excel还提供了丰富的函数库，可以进行各种复杂的计算和数据处理。
函数是Excel中的预定义公式，可以通过函数名和参数来调用。
常用的函数包括SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，它们可以对数据进行求和、求平均值、求最大值、求最小值等操作。
在数据处理中，筛选和排序是常用的功能。
筛选可以根据特定的条件，从大量数据中筛选出符合条件的数据。
Excel提供了高级筛选、自动筛选等功能，可以根据单个或多个条件进行筛选操作。
排序可以按照指定的列进行升序或降序排列，可以对数值、文本、日期等数据进行排序。
除了上述介绍的基础知识，Excel还有其他许多强大的功能，如图表制作、数据透视表、条件格式等。
图表可以将数据以图形的形式展示出来，直观地反映数据之间的关系。
数据透视表可以将大量数据进行汇总和分析，帮助用户进行深入的数据分析。
条件格式可以根据特定的条件，对单元格进行自动的格式设置，使数据更加清晰易读。
Excel的基础知识包括单元格、工作表、函数、筛选和排序等内容。
掌握这些基础知识，可以更高效地进行数据分析和处理。
当然，Excel还有很多其他的高级功能和技巧，需要不断学习和实践才能掌握。
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。
数据存储和处理的基础知识
数据存储和处理的基础知识数据的存储和处理在现代科技和信息时代中扮演着至关重要的角色。
随着数据量的不断增长和技术的不断发展，了解数据存储和处理的基础知识已变得越发必要。
本文将讨论数据存储和处理的基础知识，包括常见的存储介质、数据存储结构和处理方法。
一、数据存储介质在数据存储中，常见的介质有硬盘、固态硬盘（SSD）和内存。
硬盘是一种机械硬盘，它通过旋转的镜片来存储和读取数据。
SSD则采用闪存技术，没有机械部件，因此更加耐用和快速。
内存则是计算机中临时存储数据的地方，速度更快，但容量较小。
二、数据存储结构数据的存储结构决定了如何组织和访问数据。
常见的数据存储结构有文件系统、数据库和分布式存储系统。
文件系统是一种将数据组织成文件和文件夹的方式，它是最基本的存储结构。
数据库则以表的方式组织数据，可以使用SQL语言进行查询和操作。
分布式存储系统则将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和可扩展性。
三、数据处理方法在数据处理中，常见的方法有批处理和实时处理。
批处理是一种按照一定的时间间隔或条件来处理数据的方法。
它适用于大量数据的离线处理，例如每天对销售数据进行统计分析。
实时处理则是一种即时处理数据的方法，适用于对数据要求实时性较高的场景，例如金融交易系统。
此外，数据存储和处理还涉及到数据安全性和隐私保护。
数据的备份和加密是常用的保护手段，可以防止数据丢失和非法访问。
结论数据存储和处理是现代科技和信息时代的基础知识之一。
了解数据存储介质、存储结构和处理方法，以及数据的安全性和隐私保护，对于数据工程师和数据科学家来说至关重要。
只有掌握了这些基础知识，才能更好地处理和利用大量的数据资源，为科学研究和商业决策提供有力的支持。
大数据处理基础知识全面解读
大数据处理基础知识全面解读在今天信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
然而，对于很多人来说，大数据似乎还是一个相对陌生的概念。
本文将全面解读大数据处理的基础知识，帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、什么是大数据处理大数据处理是指通过使用各种技术和工具，对大规模数据进行收集、存储、管理、分析和应用的过程。
与传统的数据处理方式相比，大数据处理具有处理规模庞大、处理速度快、处理多样性数据等特点。
大数据的处理可以帮助企业和组织更好地理解现象、预测趋势、优化决策，并取得更好的业务成果。
二、大数据处理的基本原理在进行大数据处理时，需要遵循以下基本原理：1. 数据收集：大数据处理的前提是数据的收集。
数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、公开数据集等。
数据的收集可以通过自动化工具、机器学习算法等实现。
2. 数据存储：大数据需要通过合适的方式进行存储，以便在需要时能够快速访问和处理。
目前常用的数据存储方式包括关系型数据库、分布式文件系统等。
3. 数据管理：数据管理是指对数据进行清洗、整理、筛选和建模等操作，以便更好地满足分析和应用的需求。
数据管理需要借助数据管理工具和算法来完成。
4. 数据分析：大数据处理的核心是数据分析。
通过对大数据进行统计、数据挖掘和机器学习等分析方法，可以从数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供支持。
5. 数据应用：数据的最终目的是用来支持业务决策和应用。
大数据分析的结果可以应用于市场营销、风险管理、客户关系管理等各个领域。
三、大数据处理的技术和工具在实际的大数据处理过程中，可以借助各种技术和工具来实现。
1. 分布式存储和计算：分布式存储和计算是大数据处理的基础。
Hadoop是目前最为流行的分布式计算框架，它以其高可靠性和高性能的特点被广泛应用。
2. 机器学习和数据挖掘：机器学习和数据挖掘是大数据处理中的重要技术手段。
通过机器学习算法，可以从大数据中挖掘出有价值的信息，并用于预测和决策。
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
数据分析基础知识(精选)
数据分析基础知识(精选)数据分析基础知识(精选)现代社会越来越重视数据的价值，数据分析的能力也日益受到重视。
掌握数据分析的基础知识对于从事数据相关工作的人来说至关重要。
本文将介绍几个数据分析的基础知识，希望能帮助读者快速入门。
1. 数据类型在数据分析中，我们会遇到不同的数据类型。
常见的数据类型包括：- 数值型（Numerical）：代表实际的数值，可以进行数值运算。
如年龄、体重等。
- 类别型（Categorical）：表示某个特定类别的数据，通常用文本描述。
如性别、地区等。
- 顺序型（Ordinal）：类似类别型数据，但具有顺序关系，可进行排序。
如评分等级、学历等。
- 时间型（Temporal）：表示时间或日期的数据类型。
如出生日期、交易时间等。
了解数据类型对于选择合适的数据处理方法至关重要。
2. 数据收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据收集可以通过多种途径实现，例如：- 实地调查：直接到实地进行调查和观察，获得准确的数据。
- 问卷调查：通过设计问卷并发放给目标群体，收集大量数据。
- 数据库查询：通过查询数据库获取已经存在的数据。
- 网络爬虫：利用程序自动从网页上抓取数据。
不同的数据收集方法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择。
3. 数据清洗在收集到数据后，通常会发现数据存在一些问题，例如缺失值、离群值等。
数据清洗是指对这些问题进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的常见步骤包括：- 删除重复值：对于数据集中出现的重复数据，可根据特定字段进行去重。
- 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失数据的行或列，或者采用填充的方法进行处理。
- 异常值处理：对于异常值（离群值），可以选择删除或替换为合理的值。
数据清洗可以保证数据的质量，提高后续分析的准确性。
4. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展现出来，以直观地表达数据的特征和规律。
常见的数据可视化工具包括：- 柱状图：用于比较多个类别的数值。
程序编辑中的数据处理和分析基础
程序编辑中的数据处理和分析基础在程序编辑中，数据处理和分析是至关重要的基础。
正是通过对数据的处理和分析，程序才能得出准确的结果，并为决策提供有效的支持。
本文将就数据处理和分析的基础知识进行探讨，并介绍一些常用的数据处理和分析方法。
一、数据处理的基础知识数据处理是指对原始数据进行整理、清洗、转换和整合的过程，以便进行后续的分析。
在程序编辑中，数据处理是数据分析的前提，只有经过处理的数据才能用于后续的分析工作。
1. 数据整理：在数据处理过程中，首先需要对原始数据进行整理。
这包括对数据进行筛选、删除重复值、填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：数据清洗是指对数据中的噪声、错误、异常值进行识别和修正的过程。
通过清洗数据，可以排除数据中的干扰因素，提高数据的准确性和可靠性。
3. 数据转换：数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。
这包括对数据进行归一化、缩放、重编码等操作，以确保数据在分析过程中能够被正确地解读和比较。
4. 数据整合：在程序编辑中，通常需要从不同的数据源中获取数据，并将其整合到一个统一的数据集中。
数据整合可以通过合并、连接、拼接等方式实现，以便将不同来源的数据进行统一处理和分析。
二、数据分析的基础方法数据分析是指通过对数据进行统计、计算和建模等方法，提取出数据中的有用信息，并为决策提供有效的支持。
在程序编辑中，数据分析是根据问题需求，运用相应的方法对数据进行解读和预测的过程。
1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整体的概括和统计分析。
通过描述性统计指标，如均值、中位数、标准差等，可以对数据的中心趋势、离散程度、分布形态等进行描述，从而初步了解数据的特征和规律。
2. 探索性分析：探索性分析是对数据进行更深层次的探索和发现。
通过数据可视化、关联分析、聚类分析等方法，可以挖掘数据中的潜在关联、异常点、群体特征等，进一步理解数据的内在结构和规律。
3. 预测性分析：预测性分析是根据已有的历史数据，对未来趋势和可能发生的事件进行预测和预测。
误差理论与数据处理基础知识
误差理论与数据处理基础知识课程概述本课程是仪器类专业的专业基础课。
作为仪器类专业的学生，仪器设计的主线是设计合理的仪器原理方案、选择合适的器件、搭建可靠的测试系统以及进行准确的数据处理与误差分析，所以作为处理仪器测量结果和判断仪器性能的重要环节，本课程的学习将对引导学生灵活运用理论知识于实践环节起到重要的支撑作用。
通过本课程的学习，期望学生掌握误差分析的基本概念及意义，掌握测试系统静态测量及动态测量结果的误差分析与补偿算法，具有独立进行测量结果误差分析的能力，并能通过适当的误差补偿合理地改善测试系统的性能，最终具有初步改进测试系统设计的能力。
因此本课程是一门理论与实践紧密结合的综合性课程。
课程要求课程内容包括误差理论与数据处理两条主线。
误差理论要求掌握误差的基本概念，针对测量结果和测试系统能够进行针对性的误差分析，并对不确定度的基本概念有所了解；数据处理则要求掌握最小二乘法的基本思想，并能够将最小二乘法广泛应用到工程实践，对于动态测量结果的分析与处理则要求掌握随机分析的基本概念与方法。
课程最终希望学生能够灵活运用课程理论知识解决工程实践中出现的误差与数据处理问题。
课程总课时：48；每周4个课时，12周完成全部课程学习。
考核方式及成绩评定考核方式由平时成绩和考试成绩组成，平时成绩包括五次课堂测试、习题成绩和大作业的成绩，大作业就是学生自选科研题目，利用课程所授知识点完成题目当中涉及误差理论与数据处理的内容；考试成绩就是期末考试成绩。
百分制情况下，平时成绩和期末成绩比例为：60：40，即平时成绩为60分，期末考试成绩为40分。
平时成绩中：课堂测试成绩25分（每次5分，共5次），习题成绩20分，大作业成绩15分。
平时成绩和期末成绩比例根据每年的教学效果评价可以进行调整，调整方案在每年的授课环节结束后，由教学团队讨论后决定，并在新一轮授课前公示给学生。
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检测数据处理基础知识来源:czyxyq 时间:2009-02-04 字体:[大中小] 收藏我要投稿误差及相关概念→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。
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。
(3)加入法：称取等量试样两份，在其中一份试样中加入已知量的待测组分，平行进行两份试样测定，由加入被测组分量是否定量回收，判断有无系统误差。
又叫回收实验。
3.2消除方法(1)做空白实验：在不加试样的情况下，按试样分析步骤和条件进行分析实验，所得结果为空白值，从试样测定结果中扣除。