代表性誤差：
代表性誤差，即“隨機誤差”。是指粗差全稱粗大誤差。在相同測量條件下的測量值序列中，超過中誤差3倍的測量誤差。粗差的存在將極大地影響測量成果的準確性和可靠性，在數據處理時必須予以剔除或縮減其影響。隨着測量手段的現代化和自動化，20世紀60年代末期已形成和逐漸發展研究粗差的誤差理論，包括粗差的分佈、傳播、估計和檢驗等。研究粗差已成為測量成果質量控制的一個主要內容。
又稱抽樣誤差。主要是指在用樣本數據向總體進行推斷時所產生的隨機誤差。從理論上講，這種誤差是不可避免的，但是它是可以計算並且加以控制的。
產生的原因主要有：
1、抽取樣本時沒有遵循隨機原則。
2、樣本結構與總體結構存在差異。
3、樣本容量不足等等。
這類誤差通常是無法消除的，但事先可以進行控制或計算。
減少抽樣誤差的方法：
1、要準確選定抽樣方法。
2、要正確確定樣本數目。
3、提高抽樣調查工作
誤差是測量測得的量值減去參考量值。
測得的量值簡稱測得值，，代表測量結果的量值。所謂參考量值，一般由量的真值或約定量值來表示。 對於測量而言，人們往往把一個量在被觀測時，其本身所具有的真實大小認為是被測量的真值。
實際上，它是一個理想的概念。因為只有“當某量被完善地確定並能排除所有測量上的缺陷時，通過測量所得到的量值”才是量的真值。從測量的角度來説，難以做到這一點，因此，一般説來，真值不可能確切獲知。
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