测量误差
测量误差表示测量结果偏离真值的程度。真值是一个理想的概念，严格意义上的真值是通过实际测量是不能得到的，因此误差也就不能够准确得到。在实际误差评定过程中，常常以约定真值作为真值来使用，约定真值本身有可能存在误差，因而得到的只能是误差的估计值。此外，误差本身的概念在实际应用过程中容易出现混乱和错误理解。按照误差的定义，误差应是一个差值。当测量结果大于真值时，误差为正，反之亦然。误差在数轴上应该是一个点，但实际上不少情况下对测量结果的误差都是以一个区间来表示（从一定程度上也反映了误差定义的不合理），这实际上更像不确定度的范围，不符合误差的定义。在实际工作中，产生误差的原因很多，如方法、仪器、试剂产生的误差，恒定的个人误差，恒定的环境误差，过失误差，不可控制或未加控制的因素变动等。
由于系统误差和随机误差是两个性质不同的量，前者用标准偏差或其倍数表示，后者用可能产生的最大误差表示。数学上无法解决两个不同性质的量之间的合成问题。因此，长期以来误差的合成方法上一直无法统一。这使得不同的测量结果之间缺乏可比性。
测量不确定度为“表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果想联系的参数”。定义中的参数可能是标准偏差或置信区间宽度。不确定度是建立在误差理论基础上的一个新概念，它表示由于测量误差的存在而对被测量值不能肯定的程度，是定量说明测量结果质量的重要参数。例如，测量结果可能非常接近真值（误差很小），但由于认知不足，人们赋予的不确定度落在一个较大的区间内。也可能实际测量误差很大，但由于分析估计不足，给出的不确定度偏小。一个完整的测量结果，不仅要表示其量值的大小，还需要给出测量的不确定度，表示了被测量值在一定概率水平所处的范围。测量不确定度越小，其测量结果的可疑程度越小，可信度越大，测量的质量就越高，测量数据的使用价值越高。在实际工作中，测量不确定度可能来源有很多，如定义不完整、取样、基体效应、环境条件、质量和容量器皿的不确定、标准物质、测量方法和程序中的估计和假定以及随机变化等。测量不确定度一般来源于随机性和模糊性，这就使得测量不确定度一般有许多分量组成。在评估总不确定度时，可能有必要分析不确定的每一个来源并分别处理，以确定其对总不确定度的贡献。每一个贡献量即为一个不确定度分量。
