1.4 试验数据的精准度?1.精准度包含三个概念：精密度、正确度、准确度。精密度：反映随机误差的大小程度（集中程度）。2.正确度：反映系统误差的大小程度（正确程度）。3.准确度：又称精确度，简称精度，含有精密、正确两重含义，用来描述试验结果与真值的接近程度，即反映系统误差和随机误差合成的大小程度。21
1.5 试验数据误差的估计与检验※1 随机误差的估计对试验值精密度高低的判断：(1)极差：指一组试验值中最大值与最小值的差值。R＝xmax-xmin(2)标准差：总体标准差σ、样本或子样标准差s反映试验数据的分散程度：–σ或s越小，则数据的分散性越低，精密度越高，随机误差越小，试验数据的正态分布曲线也越尖。(3)方差：方差即为标准差的平方–方差也反映了数据的分散性，即随机误差的大小。22
※2 系统误差的检验秩和检验法：检验两组数据之间是否存在显著性差异；证明新试验方法的可靠性。[例1-5] 设甲、乙两组测定值为：1.数据按从小到大排序，确定个数据的秩；2.将其中一组的秩相加，称为秩和。记为R1或R2；甲组数据的个数n1=6 乙组数据的个数n2=9甲组数据的秩和R1=7＋9＋11. 5＋11. 5＋14＋15＝68 3.由秩和临界值表（见附录1）可查得R1的上下限T2和T1，如果R1> T2或R1< Tl，则认为两组数据有显著差异: （本例中：取α=0. 05，查得T1=33，T2= 63，即R1> T2，所以23
两组数据有显著差异）※3 过失误差的检验※试验数据中:–––––随机误应要进行估计系统误差要设法消除不能含有过失误差涂改数据是假数据；不科学地剔除数据也是假数据。※如何判断数据中有“坏值”—判别过失误差的界限※可疑数据取舍的一般原则：(1)试验中发现异常数据，应停止试验，分析原因并纠正。(2)试验后发现异常数据，应先找原因，再进行取舍。(3)在分析数据时，如原因不确切，应对数据进行统计处理；(4) 对舍去的数据，在报告中应注明原因或所选用的方法。24