丈量差错是计量测验的一个根本问题，受到了日益广泛的注重，长期以来，人们又比较习惯于使用体系差错的概念，近年来，咱们共同以为，“不确认度”似比“差错”更为适宜，一般所谓的差错，实际上都是指丈量成果的或许差错规模或差错限即“不确认度”。

   而丈量差错是指测得值与真值之差。严厉来讲，被丈量的肯定值永远是不知道的，但随着科学技术的开展，测验办法和手法的一直在改善，人们对真值的知道逐步加深，即越来越挨近肯定真值，因而，咱们一般所说的真值，实际上都是相对线; 依据性质丈量差错可分为三类：体系差错、随机差错、粗大差错。下面浅谈一下计量丈量中的体系差错：

   在必定条件下，重复丈量同一量时，一直安稳或按必定规则改变的差错称为体系差错。体系差错决议丈量成果的“正确”程度。

   许多体系差错可经过试验确认（或依据试验办法、手法的特性预算出来）并加以批改。但有时由于对某些体系差错的知道缺乏或没有相应的手法予以充沛确认，而只能给出一个差错规模，即所谓的不决或剩下体系差错，亦称未消除的体系差错。

   明显，体系差错与丈量次数无关，亦不能用添加丈量次数的办法使其消除或减小。体系差错按其出现特征可分为常值体系差错和变值体系差错，而变值体系差错又可分为累积的、周期的和按杂乱规则改变的体系差错。

   在精细丈量中，对比较明显的体系差错，应详尽敏锐地查找其发生的原因和改变规则，不然不光不能对体系差错进行批改和消除，乃至还不知道是否有差错存在。尤其是变值体系差错，它将曲解随机差错的散布规则，使其对随机差错不能够进行正确的剖析和预算，故应引起高度注重。

   下面介绍一些怎么从测得成果的数据中剖析发现体系差错的办法：

   定值体系差错不影响测得值的剩余差错，它对重复丈量的每一成果的影响相同，故从丈量列的原始数据自身看不出有无定值体系差错存在，但可用以下办法来发现。

   要判别某一丈量条件下是否有定值体系差错，在坚信无明显变值体系差错的前提下，能够改用更好的丈量条件（如改用更高精度的仪器或基准），进行检定性丈量。以此两种不同的丈量条件对同一量值进行次数相同的重复丈量，求出两者算术平均值之差，则此差值即为该被判别的丈量条件下的定值体系差错，由于两种不同丈量条件具有相同的体系差错的或许性是很小的。

   对同一量值在丈量条件不同、丈量次数也不同的情况下进行两组（或多组）丈量，设丈量次数分别为n1和n2次，得两组平均值和为：x1和x2为：

   假如丈量条件安稳，无明显的变值体系差错，且都遵守正态散布，则两列测得值的散布中心（数学希望）均将为理论均值μ，而x1和x2都将为近似值μ，由于x1和x2也是随机变量，所以两者之间总会有些差异。依据x1和x2的近似程度，结合两者差异发生的概率，便可大致确认两组测得值是只含有随机差错，仍是也伴有定值体系差错存在。

   由于x1和x2是遵守正态散布的随机变量，故其差值 也遵守正态散布（其散布的平均值为零，方差为 ）。因而，可用区间的概率估量原理来判别是否有定值体系差错，即

   在给定相信概率P时，若无定值体系差错 ，则应不超出 ，如已超出，则能够为 与 的差异不只是受随机差错影响，而且还有定值体系差错存在。由于，在不同丈量条件下，得到的和 具有相同的体系差错的或许性是十分细小的。这样判别的相信概率为Pa。

   故有依据判别两组测得值（或其间一组）含有定值体系差错，应查找本源并予以消除或批改。

   依据上述发生体系差错的种种原因，不难得出下列一些消除体系差错的根本办法。

   2．丈量过程中采取了恰当的试验办法，如代替法、补偿法、对称法等，将体系差错消除。

   （1）代替法：用与被测目标处于相同条件下的已知量来代替被丈量，即先将被丈量接入测验回路，使体系处于某个作业状况，然后以已知量代替之，并使体系的作业状况坚持不变。例如，使用电桥丈量电阻、电感和电容等。

   （2）补偿法：经过两次不同的丈量，使丈量值的差错具有相反的符号，然后取平均值。例如：用正反向二次丈量来消除热电转换器的直流正反向差。

   （3）对称法：当被丈量为某量（如时刻）的线性函数时，距持平的距离顺次进行数次丈量（至少三次），则其间任何一对对称观测值的累积差错的平均值皆等于与两次观测的距离中点相对应的累积差错t，即

   ，使用这一对称性便可将线性累积体系差错消除。

   3．经过恰当的核算对丈量成果引进或许的批改量。

   需求指出，在详细丈量中，往往很难将体系差错彻底消除。因而，应力求比较切当地给出剩余体系差错的规模，即未消除的体系差错限。