误差分类及表达技巧

1）实验误差的分类

（1）系统误差

系统误差是指实验分析中由于某些固定原因造成的误差，如方法误差（由测定方法本身引起的）、仪器误差（仪器本身不够准确），试剂误差（试剂不够纯）、主观误差（正常操作情况下操作者本身的原因）。系统误差是实验中的潜在弊端，若已知其来源，应设法消除。若无法在实验中消除，则应事先测出其数值的大小和规律，以便在数据处理时加以修正。

（2）偶然误差

偶然误差是由某些偶然的、随机的原因造成的误差。如测定时环境的微小波动，个人一时辨别的差异造成的读数不一致等。偶然误差是实验中普遍存在的误差，这种误差从统计学的角度看，它具有有界性、对称性和抵偿性，即误差仅在一定范围内波动，不会发散，当实验次数足够大时，正负误差将相互抵消，数据的算术均值将趋于真值。因此，不宜也不必去刻意地消除它。

（3）过失误差

因工作疏忽、操作马虎而引起的误差被称为过失误差。在消除系统误差的前提下，平行测定的次数越多，平均值就越接近真实值。

2）误差的表达

（1）数据的真值(www.xing528.com)

虽然真值应是某量的客观实际值，但是在通常情况下，绝对的真值是未知的，只能用相对的真值来近似。在化工原理实验中，常采用3种相对真值，即标准器真值、统计真值和引用真值。

①标准器真值：用高精度测量仪器的测量值作为低精度测量仪器测量值的真值。

②统计真值：用多次重复实验测量值的平均值作为真值。

③引用真值：引用文献或手册上那些已被前人的实验证实，并得到公认的数据作为真值。

（2）绝对误差与相对误差

绝对误差与相对误差在数据处理中用来表示物理量的某次测定值与真值之间的误差。

（3）精密度与偏差

精密度是指在相同条件下重复测量时，各测量值间相互接近的程度。各测量值越接近，精密度就越高。精密度的高低可用平均偏差和标准偏差来表示，平均偏差和标准偏差值越小，表明精密度越高。