數據誤差有哪些

1. 數據的誤差主要有幾何誤差，屬性誤差，時間誤差和邏輯誤差四大類

測量時,由於各種因素會造成少許的誤差,這些因素必須去了解,並有效的解決,方可使整個測量過程中誤差減至最少.測量時,造成誤差的主要有系統誤差和隨機誤差,而系統誤差有下列情況：誤讀、誤算、視差、刻度誤差、磨耗誤差、接觸力誤差、撓曲誤差、餘弦誤差、阿貝 (Abbe) 誤差、熱變形誤差等.系統誤差的大小在測量過程中是不變的,可以用計算或實驗方法求得,即是可以預測,並且可以修正或調整使其減少.這些因素歸納成五大類,詳細內容敘述如下：
1.人為因素
由於人為因素所造成的誤差,包括誤讀、誤算和視差等.而誤讀常發生在游標尺、分厘卡等量具.游標尺刻度易造成誤讀一個最小讀數,如在10.00 mm處常誤讀成10.02 mm或9.98 mm.分厘卡刻度易造成誤讀一個螺距的大小,如在10.20 mm常誤讀成10.70 mm或9.70 mm.誤算常在計算錯誤或輸入錯誤數據時所發生.視差常在讀取測量值的方向不同或刻度面不在同一平面時所發生,兩刻度面相差約在0.0.4 mm之間,若讀取尺寸在非垂直於刻度面時,即會產生 的誤差量.為了消除此誤差,製造量具的廠商將游尺的刻劃設計成與本尺的刻劃等高或接近等高,(游尺刻劃有圓弧形形成與本尺刻劃幾近等高,游尺為凹V形且本尺為凸V形,因此形成兩刻劃等高.
2.量具因素
由於量具因素所造成的誤差,包括刻度誤差、磨耗誤差及使用前未經校正等因素.刻度分劃是否准確,必須經由較精密的儀器來校正與追溯.量具使用一段時間後會產生相當程度磨耗,因此必須經校正或送修方能再使用.
3.力量因素
由於測量時所使用接觸力或接觸所造成撓曲的誤差.依據虎克定律,測量尺寸時,如果以一定測量力使測軸與機件接觸,則測軸與機件皆會局部或全面產生彈性變形,為防止此種彈性變形,測軸與機件應采相同材料製成.其次,依據赫茲 (Hertz) 定律,若測軸與機件均採用鋼時,其彈性變形所引起的誤差量
應用量表測量工件時,量表固定於支持上,支架因被測量力會造成彈性變形,如圖2-4-3所示,在長度 的斷面二次矩為 ,長 的支柱為 ,縱彈性系數分別為 、 ,因此測量力為P時,撓曲量 為 .為了防止此種誤差,可將支柱增大並盡量縮短測量軸線伸出的長度.除此之外,較大型量具如分厘卡、游標尺、直規和長量塊等,因本身重量與負載所造成的彎曲.通常,端點標准器在兩端面與垂直線平行的支點位置為0.577全長時,其兩端面可保持平行,此支點稱之為愛里點 (Airey Points) .線刻度標准器支點在其全長之0.5594位置,其全長彎曲誤差量為最小,此處稱之為貝塞爾點 (Bessel Points)
4.測量因素
測量時,因儀器設計或擺置不良等所造成的誤差,包括餘弦誤差、阿貝誤差等.餘弦誤差是發生在測量軸與待測表面成一定傾斜角度 ,如圖2-4-5所示其誤差量為 ,為實際測量長度.通常,餘弦誤差會發生在兩個測量方向,必須特別小心.例如測量內孔時,徑向測量尺寸需取最大尺寸,軸向測量需取最小尺寸.同理,測量外側時,也需注意取其正確位置.測砧與待測工件表面必須小心選用,如待測工件表面為平面時需選用球狀之測砧、工件為圓柱或圓球形時應選平面之測砧.阿貝原理 (Abbe』 Law) 為測量儀器的軸線與待測工件之軸線需在一直在線.否則即產生誤差,此誤差稱為阿貝誤差.通常,假如測量儀器之軸線與待測工件之軸線無法在一起時,則需盡量縮短其距離,以減少其誤差值.若以游標尺測量工件為例,如圖2-4-6所示,其誤差為 ,因此欲減少游標尺測量誤差,需將本尺與游尺之間隙所造成之 角減小及測量時應盡量靠近刻度線.若以量表測量工件為例,如圖2-4-7所示其量表之探針為球形,工件為圓柱,兩軸心有偏位量 時,其接觸的誤差量為 .若量表之探針和工件均為平面時,若兩平面傾斜一定角度 時,其接觸的誤差量為 如圖2-4-8所示,此誤差稱為正弦誤差.圖2-4-9所示為凸輪在機構設計的誤差分析圖,為了減少磨損,常將從動件的端頭設計成半徑為 的圓球或圓柱體,兩者間的壓力角為 ,因此引起誤差為.
5.環境因素
測量時受環境或場地之不同,可能造成的誤差有熱變形誤差和隨機誤差為最顯著.熱變形誤差通常發生於因室溫、人體接觸及加工後工件溫度等情形下,因此必須在溫濕度控制下,不可用手接觸工件及量具、工件加工後待冷卻後才測量.

2. 國家對化驗數據誤差的規定有那些

國家出台的金屬化驗誤差標准去哪找

3. 說明地圖數據的誤差有哪幾種,是什麼導致的

有定位的問題，還有就是在採集地圖數據後真實場景出現改變

4. 統計數據的誤差有哪些

眾所周知,統計數據的准確性是統計工作的生命,提高統計數據質量是統計工作的重中之重.然而,對如何評價統計數據質量的統計誤差指標,卻是統計部門和統計工作者秘而不宣或者忌諱的問題,甚至在《統計學原理》中都很少討論,廣大群眾對此頗有微詞,筆者認為有必要進行探討並澄清一些事實.
一、統計誤差的分類
顧名思義,誤差是指一個量的觀測值或計算值與其真值之差;統計誤差,即反映某客觀現象的一個量在測量、計算或觀察過程中由於某些錯誤或通常由於某些不可控制的因素的影響而造成的變化偏離標准值或規定值的數量.那麼統計誤差有哪幾種呢?
1．按產生統計誤差的性質來分有：空間誤差、時間誤差、方法誤差和人為誤差四種.
空間誤差是指統計調查范圍所產生的誤差,包括重漏統計調查單位,跨區域統計等；
時間誤差是指統計調查對象因時期或時點界定不準確所產生的誤差.如企業核算時間不能滿足統計部門的報表制度要求而估報所產生的誤差；延長或縮短時期所產生的誤差；時期錯位產生的誤差等.
方法誤差是因使用特定的統計調查方法所產生的誤差.如抽樣調查中的代表性誤差（抽樣平均誤差）,它是指採用抽樣調查方法中的隨機樣本（非全面單位）來推算總體所產生的誤差的平均值,不是絕對的統計誤差.對代表性誤差可以根據組織方法和抽取本的容量,一般可以計算其平均誤差,而且通過擴大樣本量或優化調查的組織方法來縮小.又如統計部門因人力、物力和財力等資源不足,致使報送渠道不暢通,統計調查不到位,推算方法不科學、不規范所產生的誤差.
人為誤差是指在統計設計、調查、整理匯總和推算等過程中因人為過錯產生的誤差.人為誤差是統計誤差中產生因素最多的一類,它又分為度量性誤差、知識性誤差、態度性誤差和干擾性誤差.度量性誤差是指統計指標因計量或者從生產量到價值量換算所產生的誤差；知識性誤差是指統計人員因統計知識不夠,對統計指標的涵義不理解或錯誤理解所產生的誤差；態度性誤差是指統計人員因對統計工作不負責而隨意填報統計數據而產生的誤差,包括亂報、漏填或不按規定的計量單位填報等；干擾性誤差是指統計對象或統計部門受某種利益驅動而虛報、漏報或者捏造統計數據所形成的誤差.
2．統計誤差按工作環節來分有：源頭誤差、中間環節誤差和最終誤差三種.源頭誤差是指起報單位或申報者所產生的誤差；中間環節誤差是指統計調查數據在逐級上報過程中所產生的誤差,包括加工整理、匯總和推算等環節；最終誤差是指下級各基層數據匯總數或規范的方法得到的推算數與最終使用數之間的差異值.按工作環節劃分的統計誤差類別是相對的,中間環節誤差在不同的場合有可能是源頭誤差,也可能是最終誤差.源頭誤差在有些場合也叫調查誤差,或叫登記誤差.
二、對統計誤差的幾點認識
1．宏觀統計的誤差是客觀存在的,不以人們意志為轉移的,統計部門的任務就是盡可能縮小統計誤差.如計量誤差,比方人的高度都有早晚不一致的現象存在,不同調查單位因量器質量不同、標准不同也必定產生誤差.再如空間性誤差,在實際統計過程由於社會經濟現象的復雜性無法涵蓋所有的調查單位所產生的誤差.又舉個最通俗的例子,菜販買入100斤菜零售最後加總後可能是98斤,也可能不斷往菜上潑水買出102斤,這就充分說明統計誤差的客觀存在性.
2．當前中國統計基礎薄弱,統計數據質量不可高估,有些統計指標的誤差還相當大.統計部門不要「黃婆買瓜,自買自誇」了,一定要有憂患意識.我記得一位香港統計專家曾指出：「中國統計好比建在沙漠的房子」,言外之意就是基礎不牢.如GDP核算,全國數據與各省匯總數據有不少的差距,由地市匯總的數據與省一級的差距也很大,據說有些省差異率高達30%,如果以「各對50大板」計,其誤差率也達到15%.又如1998年全國GDP的增長率為7.8%,而全國只有個別省低於7.8%,各省加權的平均增長速度近10%,全年新增GDP數值全國與各省的差異率高達25%以上.
3．計劃和各類政績考核對統計數據干擾不可低估.如果有興趣的話,你可以統計一下各地GDP增幅比計劃高或者持平的比率,可能是相當高的,這並不是說明計劃部門的計劃多麼精確合理,而是說明統計數據確實受到干擾,當然干擾數據不一定是各級領導,而是統計部門或者方法不規范所致.再比如我市某鄉鎮若干年上造和下造的水稻播種面積一致,而且與考核指標有驚人的相似.又如有些鄉鎮不再需要村文書報數據,而是給鄉鎮反饋數據.
4．統計工作不是生長在「真空」中,統計數據也受到黨風、社會風氣、法律氛圍和各種秩序的影響,因此統計部門無法完全控制統計誤差.如統計源頭數據或者原始憑證是財務核算或業務核算的數據,在這個環節出現誤差,光靠統計部門是遠遠不夠的.
5．統計誤差與投入的人力、財力密切相關.現在上級統計部門動不動增加統計調查任務,根本不考慮基層的承受能力,導致數據質量嚴重下滑,統計職業道德有「淪喪」的危險,所謂「車到山前必有路」、「越難統計越好做」都說明了這些.
6．在統計工作中應有估計的合法地位.我們在推行抽樣調查過程中,一般都採用點估計,實際是利用樣本均值來推算,這本身就有代表性誤差,應該在誤差控制范圍允許做適當的調整,以保證歷史數據的平滑.在統計守法方面,往往政府統計部門及其統計人員可能是最大的違法者,在日常統計工作中有大量的估計成份,如基層報不齊需要估報,基層數據不符合邏輯需要調整等,這些都得不到統計法律、法規的保障,還好統計部門在守法和執法既是運動員又是裁判員.因此,統計工作中應在科學、規范的基礎上允許進行必要的估計,並在《統計法》上明確給予綜合統計部門這一權利.
7．統計部門要有科學的態度,不能做數字游戲,不要褻瀆《統計法》賦予的「權威」.一是對每一項工作不能敷衍了事,要有求真務實的精神和精品意識,當前普查工作過多過濫的嫌疑,數據質量也不高,基層政府財政苦不堪言,而普查數據對當地經濟建設或者決策的作用卻不大；二是不能在人力、財力和物力不許可的情況下,不能層層布置落實新統計項目,如鄉鎮一級計算國內生產總值；三是要善用抽樣調查,有些地方為考核鄉鎮政績,每一個鄉鎮整群抽取10戶農戶登記（不超過總體1％）計算農民純收入,顯然代表性誤差非常大,人為作假更為方便；四是基層政府統計部門的人員配置只能應付數據採集、處理任務,對社會經濟運行的分析研究不是統計部門的優勢,要揚長避短,不要顧此失彼,如果沒有準確的統計數據,就不可能有高質量的統計分析,若只是數據文字化則本身就是徒勞.
8．要關注「富瞞窮虛」的統計現象.不少富裕地區沒有完善全面反映社會經濟的發展情況,反映總量指標時瞞的成分非常大,美言「留有餘地」,而且在反映增長速度時大搞「橡皮筋」游戲,有很好的伸縮力,想緩速度少報幾個單位,想加快速度多挖潛幾個單位；而窮的、經濟基礎比較薄弱的地區,有強烈的「趕超」意識,千方百計地利用統計上的「盲點」,提高經濟總量及其發展速度.如無法詳盡搜集到統計資料的限額以上工業總產值、農業總產值等大做文章,來料加工產品按全值計算等.
三、統計部門在縮小統計誤差中的應有作為
1．統計設計中必須對登記誤差有要補救措施,建立所謂「測謊」系統.源頭數據質量問題統計部門往往把責任推給受調查者,有無能為力之感.如農業普查採取逐戶登記的辦法進行,農戶往不往不能或不敢如實申報,多數應該是少報,而我們在實際普查過程中,事後質量抽查實質是為了「測謊」,可惜很多普查機構對這一環節重視不夠,面上調查完成後有大功告成的感覺,對這一階段工作敷衍了事,不敢揭露問題,不深入開展工作,往往得到的誤差幾乎為零,使這一環節氣扎扎實實走過場,得到結果可想而知,如農普的畜牧生產情況數據與原來的統計數據甚遠,究竟哪個為准都沒有說服力.在抽樣調查方案設計中,也應建立「測謊」系統,否則調查誤差始終是統計數據質量的「瓶頸」. 「 測謊」系統要建立必要指標體系和評價方法,要廣泛使用數理統計中的假設檢驗方法.
2．必須有完善的指標體系及其計算方法.目前在總結國民經濟核算體系中就速度問題的計算方法重視不夠,五花八門,無所適從.而且到目前為止是繼續採用過去一起沿用的不變價方法,還採用價格指數剔除法都不很明確,甚至專業統計和綜合平衡統計計算方法截然不同,甚至省和市一級的計算方法也不同,公布的速度也不一樣,造成不良的社會影響.
3．在抽樣調查工作中,上下應該採取不同的樣本,對總體單位較少的總體不宜採用抽樣調查.上下採用同一樣本最容易受到人為的干擾,特別是統計部門為了保持數據的延續性所作各種「技術性」調整.抽樣調查在國家一級和省一級大面積推廣積極作用不容質疑,但在地市一級、縣級進行就不是「一抽就靈」, 如某縣在商飲抽樣調查中,抽3－5單位推算全縣的飲食業零售額,其誤差和人為因素就可想而知.因此,統計部門要在對總體分析的基礎分析再選擇調查方法.
4．在統計體制上必須進行徹底的變革.國家、省一級的正常統計任務今後應以三支調查作為其調查骨幹,不應再採取逐級上報的方式.市、縣及以上統計機構的統計任務以為當地黨政領導決策服務為主,統計基本內容可統一,但要賦予更大的主動權.
5．加大統計執法力度,保證源頭數據的准確性.基層統計部門今後應在加強統計信息工程建設的基礎上從數據採集的圈圈中跳出來,重點加大統計執法檢查,對弄虛作假的單位要堅決嚴肅查處,在立法上罰款數額應該大幅增加,以威懾統計違法者,逐步建立全社會的統計誠信體系

5. 數據收集 哪些誤差

數據收集有以下誤差：觀測性誤差也叫登記性誤差或調查性誤差。在調查觀測的各個環節因工作粗心或被觀測者不願很好配合而造成的所收集數據與實際情況不符合的誤差。代表性誤差是指在抽樣調查中，因樣本不能完全代表總體而產生的估計結果與總體真實數量特徵不符的誤差。系統性代表性誤差，是由於抽樣框不完善、抽樣時違反隨機原則、被調查者無回答等因素引起的誤差。觀測性誤差與系統性代表性誤差合在一起稱為非抽樣誤差。偶然性代表性誤差，是由於抽樣的隨機性引起的樣本結構與總體結構不完全相符而產生的估計結果與總體真值不一致的誤差，這種誤差在隨機抽樣中不可避免，但可以計算和控制。

6. 調查誤差有哪些種類

調查誤差有以下幾種：

1、調查人員誤差

造成該現象的來源主要在於工作過失和故意舞弊，比如沒有嚴格按照調查方案的規定進行調查，反而隨意編造甚至纂改調查資料。

2、被調查者誤差

包括理解問題發生差錯和涉及利益故意錯答，或者涉及敏感問題還有提問方式不當而拒絕回答。由被調查者是否回答看來，又有無回答誤差和回答誤差這兩個種類。

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調查誤差的相關情況

調查誤差在整個統計調查過程中由人為因素引起，如課題選擇誤差、調查設計誤差、分析誤差等。

據了解，調查誤差的原因有以下兩個方面：

1、主觀因素

表現為人們出自某種目的故意擴大或縮小統計數據；

2、客觀因素

由調查環境、調查條件決定，如測量工具不準確、對指標概念的現解不清、調查范圍模糊等。

調查誤差對統計結果的影響較大，應盡量將它消除，以保證統計資料的准確性。

7. 統計數據收集過程中可能有哪些誤差

統計數據收集過程中可能有：登記性誤差（也叫觀測性誤差或調查性誤差）和代表性誤差（分系統性代表誤差、偶然性代表誤差） 。

規避：登記性誤差：認真仔細，被觀測者的配合等。系統性代表誤差難以計算和控制，偶然性代表誤差無法避免，但可以計算和控制 。

統計數據對現象進行測量的結果。比如， 對經濟活動總量的測量可以得到國內生產總值（GDP）數據；對股票價格變動水平的測量可以得到股票價格指數的數據；對人口性別的測量可以得到男或女這樣的數據。

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統計數據搜集的組織形式有普查、抽樣調查、統計報表、重點調查、典型調查等。

1、普查：普查是為了某種特定的目的而專門組織的一次性的全面調查，用以搜集重要國情國力和資源狀況的全面資料，為政府制定規劃、方針政策提供依據。

2、抽樣調查：抽樣調查是實際應用中最廣泛的一種調查方法，他是從調查對象的總體中隨機抽取一部分單位座位樣本進行調查，並根據樣本調查結果來推斷總體數量特徵的一種非全面調查方法。

3、統計報表：統計報表是一種以全面調查為主的調查方式，它是由政府主管部門根據統計法規，以統計表格形式和行政手段自上而下布置，而後由企、事業單位自下而上層層匯總上報逐級提供基本統計數據的一種調查方式

4、重點調查：重點調查是專門組織的一種非全面調查，它是在總體中選擇個別的或部分重點單位進行調查，以了解總體的基本情況。

8. 產生數據誤差的原因有哪些

1 檢驗和計算粗心大意

檢驗是一個需要專注的過程，稍有疏忽，就容易出現差錯。而隨著手機的普及，檢驗過程中，檢驗人員在檢驗或檢驗後的數據計算過程中接聽手機的現象非常普遍，如此以及其他的粗心造成檢驗失誤的案例也時有發生。檢驗和計算過程中粗心大意造成的檢驗失誤雖不常見，但一旦出現這種情況，將直接導致檢驗結果出現差錯。

2 對可疑數據不敏感

一般而言，每一種物質都有其自身特性，其檢測數據應在一定范圍，如，苯板的導熱系數不可能為0，採用不同鋁合金建築型材和普通單層玻璃的建築外窗不可能達到保溫窗的要求等等。當檢驗人員或檢驗報告的批准人員發現不符合一般規律的可疑數據時，應對可疑數據進行復核，並查清是否儀器設備有問題或檢驗人員操作失誤。能夠正確判斷數據是否可疑，是建立在對被檢測產品的理論和檢測實踐有大量積累的基礎上，這也是一個成熟的檢驗人員，檢驗報告審核、批准人員應有的基本素質，沒有長期訓練，是不可能敏感地察覺檢驗數據可疑的。

3 臨界值的處理有偏差

在檢驗過程中，由於測量不確定度的存在，可能會導致檢驗項目在臨界值的判斷時有偏差。例如：塗層厚度，對於普通裝飾用鋁塑板，由於塗層厚度相對較小，測量時「0」點的精確校準對於處在標准規定的臨界狀態的產品而言顯得尤為重要。如果用普通標准基板進行調0，則可能出現(1～2)um的偏差，這將可能導致產品由「合格」滑向「不合格」邊緣。對於普通裝飾用鋁塑板，可以將產品除去塗層，在其裸露的基材上進行調0，以保證結果的准確客觀性。因此，對於有臨界值的檢驗結果，應組織由不同檢驗人員或者儀器設備進行多次的比對試驗，確保檢驗結果科學公正。

4 對標准理解有偏差

檢驗是一項很嚴謹的工作，個別檢驗人員對於標準的理解和使用不正確也直接影響了檢驗結果的准確性。例如：氟碳塗層普通裝飾板檢測，GB/T22412-2008規定，對於氟碳塗層普通裝飾用鋁塑板，其塗層性能的檢測應按照GB/T17748-2008進行。試驗中往往容易將「普通裝飾用」的概念先入為主，而忽略了「其為氟碳塗層」的事實，導致採用檢驗標准不正確，最終導致檢驗結果失效。

5 新上崗檢驗員缺乏有效監督

近年來，許多檢驗機構開展了新一輪的擴張，使得有經驗的檢驗人員嚴重缺乏，個別實驗室新進人員僅僅通過幾個月的培訓就上崗開展檢驗工作，這類檢驗員對檢驗不太熟練，對異常數據缺乏敏感，而又對這類人員缺乏有效的監督，使得他們出現錯誤的可能性遠遠超過成熟員工。因此，使用經驗不足而又缺少監督的新上崗檢驗員，潛在風險較大。因此，要按照實驗室資質認定評審准則的要求，對使用在培人員應有足夠的監督。實驗室在使用新上崗人員或轉崗人員時，除應考核上崗外，檢驗時實驗室監督員應加強監督，防止出現檢驗失誤。答案來自

9. 資料庫分為三種類型 數據誤差分為哪些類型

按國際上通用的分類方法，資料庫分為以下三大類：
1、參考資料庫(Reference databases)，是能指引用戶到另一信息源獲取原文或其他細節的資料庫；
2、源資料庫(Source databases)，指能直接提供所需原始資料或具體數據的資料庫。；
3、混合型資料庫(Mixed databases)，能同時存貯多種類型數據的資料庫。

按數據結構來分類，有三種：
1、層次式資料庫
2、網路式資料庫
3、關系式資料庫

10. 化學分析結果數據誤差指標有哪些

主要有:准確度,精密度,隨機誤差,系統誤差,過失誤差等指標;
具體處理有有效數字運算規則,分析數據的統計處理等
提高分析准確度的方法:常以減小測量誤差來保證分析結果的准確度;增加平行測定次數,減小隨機誤差;採用對照試驗檢驗系統誤差,以空白試驗、儀器校準,其他方法校正的方法消除系統誤差.