统计数据取舍原则
三个平行数据取舍原则
三个平行数据取舍原则
当你在做实验或者研究时，得到了三个平行数据，要决定哪些数据可信、哪些需要舍弃，可以参考以下三个“大原则”：
一致性原则：
咱们做平行实验，就是为了保证结果稳稳的，就像三个人同时量同一块布，结果应该差不多。
如果其中一个人量出来的长度差得离谱，明显和其他两人不一样，那就可能是量错了，这种数据咱就得怀疑一下，可能要考虑扔掉。
找怪值原则：
好比你和朋友们比赛跑步，有个朋友的成绩特别突出，要么是真厉害，要么是计时出错了。
在数据里也一样，我们可以用数学方法（比如特殊的统计检验）来找找那个“特别突出”的数据，如果确定它是“怪值”，那就不能算数。
合乎逻辑原则：
数据得讲道理，对不对？如果一个数据看着就不对劲，比如实验结果显示一只鸡能生出一个篮球，这明显违反常识，即便和其他数据数值接近，也要打个问号，可能需要重新验证。
误差范围和靠谱程度：
就像考试成绩，大部分同学分数集中在某一范围，如果有个同学分数太高或太低，远超大家的平均水平，那他可能就属于“意外”。
同样，如果一个数据点离其他数据点平均值太远，可能就是误差较大，不太靠谱。
灵活处理数据：
有时候数据波动比较大，我们也不能一概而论，可以灵活处理。
比如，先把那些明显偏离的数撇一边儿，然后算算剩下数据的平均值和波动幅度，或者用中位数代替平均数，这样能更好地反映数据的真实面貌。
总结起来，就是看看数据是否一致、有没有异常、符不符合常理，再结合误差分析，决定哪些数据是最可靠的，可以用来得出结论。
如果实在吃不准，那只好重新再来一遍实验，求个心安理得。
整50取舍法
整50取舍法一、概述整50取舍法是一种常用的数学取舍方法，用于对数值进行近似处理。
它的原理是将一个数值四舍五入到最接近的50的倍数。
在实际应用中，整50取舍法被广泛用于各个领域，如金融、统计学、工程等。
本文将详细介绍整50取舍法的原理、应用和注意事项。
二、原理整50取舍法的原理非常简单，即将一个数值四舍五入到最接近的50的倍数。
具体步骤如下： 1. 将待取舍的数值除以50，得到商和余数； 2. 如果余数小于等于25，则舍去余数，商乘以50作为最终结果； 3. 如果余数大于25，则舍去余数，商加1后乘以50作为最终结果。
三、应用整50取舍法在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：3.1 金融在金融领域，整50取舍法常用于计算利率、汇率等。
例如，银行常常使用整50取舍法来计算利息，确保计算结果更加准确。
同时，整50取舍法也被用于外汇交易中的汇率计算，以确保交易的公平性和准确性。
3.2 统计学在统计学中，整50取舍法常用于对数据进行近似处理。
例如，在调查中收集到的连续数据可能存在小数点后多位的情况，为了简化数据的处理和分析，可以使用整50取舍法将数据近似到最接近的50的倍数，使得数据更易于理解和比较。
3.3 工程在工程领域，整50取舍法常用于测量数据的处理。
例如，在土木工程中，对于长度、面积等测量结果，为了方便计算和记录，常常使用整50取舍法将测量数据近似到最接近的50的倍数，以提高工程测量的精度和可靠性。
3.4 财务管理在财务管理中，整50取舍法常用于预算编制和费用核算。
例如，在预算编制中，为了使预算更加合理和准确，常常使用整50取舍法对数值进行调整。
同时，在费用核算中，为了方便统计和比较，也常常使用整50取舍法对费用进行近似处理。
四、注意事项在使用整50取舍法时，需要注意以下几点：4.1 精度损失整50取舍法会导致一定的精度损失，特别是对于较小的数值。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡取舍的精度和结果的准确性。
定量分析中的数据取舍
目的和意义
目的
通过数据取舍，去除异常值、缺失值、离群值等不良数据，保留符合分析要求和具有代表性的数据，提高分析结 果的准确性和可靠性。
意义
数据取舍是定量分析中不可或缺的一环，对于提高数据分析的精度、准确性和可靠性具有重要意义。它有助于避 免因不良数据导致的分析误差，使分析结果更加符合实际情况，为决策提供更加科学、可靠的依据。同时，数据 取舍也有助于提高数据分析的可重复性和可对比性，促进数据分析的规范化和标准化。
缺失类型
识别缺失值的类型，如完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失等。
处理策略
根据缺失值的性质和影响程度，选择合适的处理策略，如删除、 插值、多重插补等。
评估与选择
对处理策略进行评估，选择最适合本研究的数据处理方法。
数据离群值处理
识别离群值
通过可视化、统计检验等方法识别离群值。
判断标准
根据研究目的和数据特性，制定判断离群值的阈值或 标准，如超过均值±3σ范围的值被视为离群值。
处理方式
对离群值进行删除、替换或修正，常用的替 换方法有中位数、均值等。
03 数据取舍的方法
拉依达准则
总结词
拉依达准则是一种基于3σ原则的数 据取舍方法，用于剔除异常值。
详细描述
拉依达准则基于正态分布假设， 当一个数据点落在均值加减3个标 准差的区间之外时，该数据点被 认为是异常值，应予以剔除。
肖维涅准则
总结词
肖维涅准则是基于稳健统计学的数据取舍方法，通过计算数据点的杠杆值进行 判断。
详细描述
肖维涅准则通过计算每个数据点与样本均值的差的平方与样本标准差的比值 （杠杆值），来识别异常值。杠杆值较大的数据点被认为是异常值，应予以剔 除。
格拉布斯准则
统计学入门知识数据收集与分析的基本原则
统计学入门知识数据收集与分析的基本原则统计学入门知识数据收集与分析的基本原则统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在社会科学、自然科学以及商业领域都扮演着重要的角色。
为了确保数据的准确性和有效性，我们需要遵循一些基本原则。
本文将介绍数据收集与分析的基本原则，帮助读者入门统计学。
一、确定清晰的研究目的在进行数据收集和分析之前，需要明确研究的目的和假设。
研究目的有助于指导数据的选择、收集和分析方式，确保数据的收集和分析与研究问题紧密相关。
二、选择合适的数据收集方法数据收集方法可以通过实地调查、问卷调查、实验等多种方式进行。
在选择数据收集方法时，需要考虑数据的类型、访问对象以及可行性等因素。
同时，还需要设计合理的问卷或实验方案，以确保数据的有效性和可比性。
三、确保样本的代表性样本是指从总体中选择的一部分个体或单位。
在进行数据收集时，需要确保样本的代表性，即样本能够准确地反映总体的特征。
为了达到这个目标，可以采用随机抽样、分层抽样等方法来选择样本。
四、确保数据的可靠性和有效性数据的可靠性指数据的准确性和可信度，而数据的有效性则指数据对研究问题的相关性和实际意义。
为了确保数据的可靠性，可以通过多次测量、多个观察者的独立观察等方式来检验数据的一致性。
为了确保数据的有效性，需要选择合适的测量方法和指标，并确保数据能够准确地反映所研究的现象。
五、使用合适的数据分析方法根据研究目的和数据的性质，选择合适的数据分析方法是十分重要的。
常见的数据分析方法包括描述统计、推断统计以及多元统计等。
描述统计可以用来总结和描述数据的基本特征，推断统计可以用来对总体进行推断和预测，而多元统计可以用来分析多个变量之间的关系。
六、注意数据的解释和呈现方式在进行数据分析时，需要注意数据的解释和呈现方式。
数据分析的结果要能够清晰、准确地传达给读者。
可以使用表格、图表、图像等方式来展示数据，同时要注意解释数据的含义和背后的实际意义。
实验室异常值取舍
在实验室中，异常值的取舍是一个重要的数据处理步骤。
通常，这些异常值可能是由于测量误差、设备故障或其他未知因素引起的。
取舍异常值应遵循以下几个原则：
1. 可疑数据的判断：可疑数据是指与其它数据相比明显不一致的数据。
通常，这些数据可能是由于仪器故障、操作错误或其他异常情况引起的。
判断可疑数据时，可以采用一些统计方法，如格鲁布斯检验法等。
2. 判断依据：判断异常值的标准通常基于数据的分布特性和统计规律。
例如，在正态分布中，异常值通常被定义为远离平均值的数据点，可以根据标准偏差来判定。
3. 处理方法：一旦确定了异常值，应采取适当的处理方法。
常用的方法包括删除异常值、对异常值进行修正或用平均值等方法替代。
在进行处理时，应考虑数据的可靠性和完整性。
4. 记录和解释：在处理异常值时，应详细记录处理的理由和依据。
这有助于确保结果的可靠性和可重复性，也有助于对实验结果进行解释和评估。
总之，实验室中异常值的取舍应基于数据的分布特性和统计规律，采取合适的处理方法，确保数据的可靠性和完整性。
同时，应详细记录处理的过程和依据，以供后续研究和解释使用。
四舍六入奇进偶舍的原则
四舍六入奇进偶舍的原则在我们日常生活中，我们经常会遇到一些需要进行数值的取舍的情况，而四舍六入奇进偶舍的原则就是一种常用的取舍规则。
这一原则主要是针对小数位数的取舍，以保证取舍后的结果更加准确和合理。
四舍六入奇进偶舍的原则是指，当需要取舍的数值的小数位数小于5时，直接舍去；当小数位数大于5时，则进位；当小数位数等于5时，根据5前面的数字来决定舍入的规则。
当小数位数大于5时，我们需要进行进位。
这就意味着，小数点后的数字会增加1。
例如，如果我们有一个数值为3.756，我们需要将其取舍为两位小数，根据四舍六入奇进偶舍的原则，我们需要将5进位，所以最终结果为3.76。
当小数位数小于5时，我们需要直接舍去。
也就是说，小数点后的数字直接去掉。
例如，如果我们有一个数值为 2.374，我们需要将其取舍为两位小数，根据四舍六入奇进偶舍的原则，我们需要将4直接舍去，所以最终结果为2.37。
当小数位数等于5时，根据5前面的数字来决定舍入的规则。
如果5前面的数字为奇数，那么我们需要进位；如果5前面的数字为偶数，那么我们需要舍去。
例如，如果我们有一个数值为 4.875，我们需要将其取舍为两位小数，根据四舍六入奇进偶舍的原则，由于7是奇数，所以我们需要进位，最终结果为4.88。
四舍六入奇进偶舍的原则在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在金融领域中，我们经常需要对股票价格、利率等进行取舍。
在计算机科学中，浮点数的运算也需要遵循该原则。
此外，在统计学、物理学等科学领域中，也需要使用该原则进行数据处理和分析。
然而，需要注意的是，四舍六入奇进偶舍的原则并不是一种绝对的规则，而是一种近似的取舍方法。
在某些特殊情况下，我们可能需要根据具体的需求来进行取舍。
例如，当进行金融计算时，可能需要按照特定的规则进行取舍，以满足法律或市场的要求。
四舍六入奇进偶舍的原则是一种常用的取舍规则，可以帮助我们在数值计算和数据处理中得到更加准确和合理的结果。
统计口径和范围
统计口径和范围什么是统计口径和范围？统计口径和范围是指在进行统计工作时所采用的定义和取舍的原则。
统计口径是对统计对象所采取的划定标准和范围，用于确定所要统计的对象和内容。
统计范围是指统计工作的边界和范畴，即统计工作所涉及的地域、时间和对象。
统计口径的重要性统计口径的选择直接影响到统计数据的准确性和可比性。
不同的统计口径可能导致不同的统计结果，因此，在进行统计工作时，确保统计口径的一致性和准确性非常重要。
只有在统计口径明确的基础上，才能够根据统一的标准和原则进行数据的收集、整理和分析。
统计范围的确定统计范围是根据具体的统计目的和需求来确定的。
在确定统计范围时，需要考虑以下几个方面：1. 地域范围统计范围可以涉及特定的地理区域，如国家、省份、城市等。
根据具体情况，也可以将统计范围局限在特定的区域或者行政单元内，以便更加精准地进行数据的收集和分析。
2. 时间范围统计范围可以涵盖特定的时间段，如年度、季度、月份等。
根据需要，也可以选择不同的时间范围进行统计，以便更好地反映出统计对象的特点和趋势变化。
3. 统计对象范围统计对象范围是指在统计工作中所选择的具体对象。
例如，在人口统计中，统计对象可以是全国范围内的人口总数，也可以是特定地区的人口组成和特征。
根据具体的统计目的，需要明确统计对象的范围和内容。
4. 数据范围数据范围是指在统计工作中所涉及的具体数据类型和指标。
例如，在经济统计中，可以涉及产业、贸易、就业等多个方面的数据统计。
根据实际情况，可以选择不同的数据范围和指标，以满足统计工作的需要。
统计口径的选择原则确定统计口径时，需要遵循一些基本原则，以确保统计数据的准确性和可比性：1. 客观性原则统计口径应当基于客观的标准和事实。
统计数据应当反映真实的情况，而不是主观的推测或猜测。
只有依据客观的标准进行统计，才能保证统计结果的可信度。
2. 一致性原则统计口径应当具有一致性，即相同的统计对象应当采用相同的统计口径。
mysql 四舍六入五成双原则-概述说明以及解释
mysql 四舍六入五成双原则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:在日常生活和工作中，我们经常会遇到对数字进行四舍五入的情况。
而在数据库中，特别是在MySQL中，存在着一种特殊的四舍六入五成双原则，即在数字最后一位为5时，要根据前一位数字的奇偶性来决定舍入的方向。
本文将介绍MySQL中的四舍六入五成双原则，并探讨其应用场景和意义。
通过实际案例分析，我们将展示这一原则的作用和效果，以期帮助读者更好地理解和应用四舍六入五成双原则。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构分为三个主要部分：引言、正文和结论。
- 引言部分主要包括概述、文章结构和目的。
在概述部分，将简要介绍四舍六入五成双原则的概念，引出本文的主题。
文章结构部分将概述整体的内容架构，向读者介绍本文的结构和主要内容。
目的部分则说明作者写作本文的意图和目的。
- 正文部分将详细介绍什么是四舍六入五成双原则、其应用场景和意义以及实际案例分析。
通过对这些内容的阐述，读者将更加深入、全面地了解四舍六入五成双原则在实际应用中的重要性和影响。
- 结论部分将总结四舍六入五成双原则的作用，针对前文中的讨论进行总结和归纳，同时对未来可能的发展方向进行展望和讨论。
这部分将为读者提供一个全面的回顾，并展示对于本文主题的深刻理解和思考。
1.3 目的本文的目的是对mysql中的四舍六入五成双原则进行深入探讨和分析，希望能够帮助读者更好地理解这一原则的作用和应用场景，让大家在实际应用中更加灵活地运用这一原则，从而提高数据处理的准确性和效率。
同时，通过实际案例分析，我们也希望能够帮助读者更好地理解该原则在实际应用中的具体操作步骤和技巧，以及注意事项和可行性。
通过这篇文章，我们希望读者能够加深对mysql中四舍六入五成双原则的理解，从而提升自己在数据处理方面的技术能力和应用水平。
2.正文2.1 什么是四舍六入五成双原则四舍六入五成双原则，顾名思义是一个数进行四舍六入五成双的规则。
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21.3.3.1 可疑数据的取舍为了使分析结果更符合客观实际，必须剔除明显歪曲试验结果的测定数据。
正常数据总是有一定的分散性，如果人为删去未经检验断定其离群数据(Outliers)的测定值（即可疑数据），由此得到精密度很高的测定结果并不符合客观实际。
因此对可疑数据的取舍必须遵循一定原则。
1. 取舍原则(1)测量中发现明显的系统误差和过失错误，由此而产生的分析数据应随时剔除。
(2)可疑数据的取舍应采用统计学方法判别，即离群数据的统计检验。
2. 大样本离群数据的取舍（三倍标准差法）：根据正态分布密度函数，设测定值为Xi，可表示为Xi+3S ≥μ≥Xi －3S。
若Xi在Xi±3S范围内，此数据可用；若在Xi±3S 范围外，此数据不可用，须舍弃（亦称莱特准则）。
该判断的置信度在99.7%以上，但测定次数增多时，出现可疑值机会就随之增加，应将取舍标准改变如下。
先计算多次测定结果的平均值X和标准差S，再计算Z值：X=X1 + X2 + …+X n / n (n 为包括可疑值尾数在内的测定次数)S = [∑X2 -(∑X)2/n] / (n-1)Z = (X - X ) / S (X 为可疑值)然后查正态分布表，得对应于Z值的a值。
如n a<0.1，则舍弃，>0.1，则不舍弃。
例如：土壤全氮的5次平行测定结果(g·kg-1)为1.52，1.48，1.65，1.85，1.45。
其中1.85为可疑值，需判断取舍。
计算平均值X=1.59；S=±0.164；Z=(1.85－1.59)/0.164=1.585。
查正态分布表a=0.0565，na=5×0.0565=0.2825，因na>0.1，可疑值1.85g·kg-1不予舍弃。
3. 小样本离群数据取舍（n为有限数）：有几个统计检验方法来估测可疑数据，包括Dixon，Grubbs，Cochran和Youden检验法。
可以对一个样品，一批样品，一台仪器或一组数据中可疑数据的检验。
现介绍最常用的两种方法。
(1)狄克逊(Dixon)检验法：此法适用于一组测量值的一致性检验和剔除离群值，本法中对最小可疑值和最大可疑值进行检验的公式因样本的容量n的不同而异，检验方法如下：将一组测量数据从小到大顺序排列为X1、X2…X3，X1和X n分别为最小可疑值和最大可疑值，按表21.3计算公式求Q值。
根据表21.4中给定的显著性水平a和样本容量n查得临界值Qa。
若Q≤Q0.05，则检验的可疑值为正常值；若Q0.05<Q≤Q0.01，则可疑值为偏离值；若Q>Q0.01，则可疑值为离群值，应舍去。
表21.2 Dixon检验统计量Q计算公式表21.3 Dixon检验临界值表*摘自《农畜水产品品质化学分析》，544页。
鲍士旦主编，中国农业出版社，1996,544。
表21.4 Grubbs检验临界值表** 摘自《农畜水产品品质化学分析》，544页。
鲍士旦主编，中国农业出版社，1996,544。
(2)格鲁勃斯(Grubbs)检验法：此法适用于检验多组测量值的均值的一致性和剔除多组测量值中的离群均值，也可以用于检验一组测量值一致性和剔除一组测量值中离群值。
方法如下：在一组测量值中，依从小到大顺序排列为X1，X2，X3……X n，若对最小值X1或最大值Xn可疑时，进行下列计算：T = (X -X1) / ST = ( X n -X) / S式中X1为最小值，X n为最大值，X为平均值，S为标准差。
若根据测定次数(n)和给定的显著性水平a，从表21.5查得Ta临界值。
若T≤T0.05，则可疑值为正常值；若T0.05<T≤T0.01，则可疑值为偏离值；若T>T0.01，则可疑值为离群值，应舍去。
舍去离群值后，再计算X和S，再对第二个极值进行检验。
21.3.3.2 有效数字修约规则有效数字修约按国家标准GB1.1-81附录C“数字修约规则”的规定进行，具体如下：1. 拟舍弃数字的最左一位数字小于5时，则舍去，即拟保留的末位数字不变。
例如，将12.1498修约到一位小数得12.1；修约成两位有效位数得12。
2. 拟舍弃数字的最左一位数大于（或等于）5，而其右边的数字并非全部为0时，则进一，即所拟保留的末位数字加一。
例如，10.61和10.502修约成两位有效数字均得11。
3. 拟舍弃的数字的最左一位数为5，而其右边的数字皆为0时，若拟保留的末位数字为奇数则进一，为偶数（包括“0”）则舍弃。
例如，1.050和0.350修约到一位小数时，分别得1.0和0.4。
4. 所拟舍弃的数字，若为两位以上数字时不得连续多次修约，应按上述规定一次修约出结果。
例如，将15.4546修约成两位有效数字，应得15，而不能15.4546→15.455→15.46→15.5→16。
取舍原则可简记为：“四舍六入五留双”或“四舍五入，奇进偶舍”。
21.3.3.3 有效数字的运算规则1. 加法和减法运算规则：先将全部数字进行运算，而后对和或差修约，其小数点后有效数字的位数应与各数字中的小数点后的位数最少者相同。
例如，4.007-2.0025-1.05=0.9545→0.95。
2. 乘法和除法运算规则：先用全部数字进行运算，而后对积或商修约，其有效数字的位数应和参加运算的数中有效数字位数最小者相同。
例如，7.78×3.486=27.12108→27.1。
3. 对数运算规则：进行对数运算时，对数值的有效数字位数只由尾数部分的位数决定，首数部分为10的幂数，与有效数字位数无关。
例如log 1234 = 3.0913。
4. 乘方和开方运算规则：计算结果有效数字的位数和原数相同。
例如，1.4×102=11.83215957→12。
必须注意，有效数字进行加、减、乘、除运算时，一般不得在运算首先把多余位数进行舍入修约。
[1,2,4]21.3.1 分析误差的来源及表示方法21.3.1.1 分析误差的来源在分析过程中产生的各种误差统称为分析误差。
分析误差包括系统误差、偶然（随机）误差和差错（粗差）。
系统误差是由分析过程中某些固定原因引起的。
例如方法本身的缺陷、计量仪器不准确、试剂不纯、环境因素的影响以及分析人员恒定的个人误差等。
它的变异是同一方向的，即导致结果偏高的误差总是偏高，偏低的总是偏低，只要分析条件不变，在重复测定时会重复出现，所以较易找出产生误差原因和采取各种方法测定它的大小而予以校正，因此又称为可测误差或易定误差。
偶然误差又称随机误差，是指某些偶然因素，例如气温、气压、湿度的改变，仪器的偶然缺陷或偏离，操作的偶然丢失或沾污等外因引起的误差，它的变异方向不定，或正或负，难以测定。
偶然误差是服从正态分布的，即95%的测定值应落在均值X ±1.96 S x（标准误）范围内，称为95%置信限；99% 的测定值应落在均值X ±2.58 S x范围内，称为99%置信限。
差错亦称粗差，是由于分析过程中的粗心大意，或未遵守操作规程、或读数、记录、计算错误，或加错试剂等造成测定值偏离真值的异常值，应将它舍弃。
差错无规律可循，小的错误，可增大试验误差，降低分析的可靠性，大的错误可导致分析失败。
因此，在分析过程中必须严格要求，细心操作，避免各种错误的发生。
上述三种误差除偶然误差外，其它两种都可以避免。
控制偶然误差的方法一般采用“多次平行测定，取其平均值”的重复测定法。
因为平均值的偶然误差比单次测定值的偶然误差小，误差的大小与测量次数的平方根成反比（Sx = S/√n ）。
一般为评价某一测定方法，采用10次左右重复即可，若为标定某标准溶液的浓度，只要进行3~4次，一般分析只需重复1~3次。
21.3.1.2 分析误差表示方法1. 绝对误差和相对误差：用于表示分析结果的准确度。
测定值与真值之差为绝对误差，有正负之分；相对误差指绝对误差与真值之比，常用百分数表示。
实际应用上多以相对误差来说明分析结果的准确度。
绝对误差= 测定值(X)-真值(μ)相对误差= [测定值(X)-真值(μ)] /真值(μ) ×100%2. 绝对偏差与相对偏差：偏差是测定值偏离算术平均值（X）的程度，用于表示分析结果的精密度。
①绝对偏差= 测定值(X i) - 平均值(X)②相对偏差= [测定值(X i)-平均值(X)] / 平均值(X) ×100%③标准偏差（标准差）表示群体的离散程度，用以说明分析结果的精密度大小。
单次测定的标准差为：S值小，说明单次测定结果之间的偏差小，精密度高，平均值的代表性高。
一般用X ±S x表示。
平均值标准差（标准误）：一组多次平行测定结果用平均值表示时，一般用平均值标准差S x表示平均值精密度的大小。
S x的大小与测定次数n有关。
S x =S / √n平均值标准差是重要的偏差指标，用X ±S x表示。
④相对标准差（变异系数）：标准差占测定值的平均值的百分率称为变异系数（CV%）：CV% = S / X×100%CV%小说明平均值的波动小，亦即精密度高，代表性好。
误差和偏差虽有不同的含义，但两者又是难以区分的，因为“真值”很难测定，X实际上是实测的“平均值”，因此不必严格区分误差和偏差。
在一般分析工作中通常只做两次平行测定，为简单计，可以用两个数值的“相差”（绝对相差或相对相差，不计正负号）来说明分析结果的符合程度。
分析结果的准确度主要由系统误差决定的，准确度高，表示测定结果很好。
精密度则是由偶然误差决定的，精密度高，说明测定方法稳定，重现性好。
精密度高的不一定准确度高，如果没有较高的精密度，则很少能获得较高的准确度。
理想的测定既要有很高的准确度，也要有很高的精密度。