为了理解这个概念测量中的错误，我们应该知道定义误差的两个术语，这两个术语写在下面:
真价值
不可能通过实验方法确定数量的真实值。当由于各种贡献因子导致的平均偏差将接近为零时，真实值可以定义为无限数量测量值的平均值。
测量值
它可以定义为真值的近似值。在一次实验中，通过对物理条件进行适当的近似，取几个测量读数的方法，就可以找到它。
现在我们处于定义静态错误的位置。静态误差被定义为测量值的差异和数量的真实值。
在数学上，我们可以写出错误的表达式，da = am- 一种T.其中，da是静态错误am测量值和aT.是真实的价值。
可以注意到，误差的绝对值无法确定，因为无法准确地确定数量的真实值。
让我们来考虑一些与错误有关的术语。
限制错误或保证错误
通过一个例子来研究这类误差，可以澄清保证误差的概念。假设有一个制造商生产电表现在，他应该承诺或宣布他销售的传闻中的错误不大于他所套装的限制。此错误限制称为限制错误或保证错误。
相对误差或分数误差
它被定义为误差的比率和数量的指定幅度。在数学上，我们写作，
其中，dA是误差，A是大小。
现在我们有兴趣在以下情况下计算结果限制误差：
（a）通过占用两种数量：让我们考虑两个测量数量a1和一个2。这两种数量的总和可以由A表示。因此，我们可以写一个= a1+ A.2。现在可以计算此功能的相对增量值
将每个术语分开，如下所示，并通过乘以和划分1与一个第一个术语和一个2我们拥有的第二个术语
从上面的方程我们可以看到，最终的极限误差等于单个相对极限误差乘以每一项与函数的比值所形成的乘积之和。同样的程序也可用于计算由两个以上的量的求和所产生的极限误差。为了计算因两个量的差而产生的极限误差，只需用减法改变加号，其余步骤相同。
（b）通过取代两种数量：让我们考虑两次1和一个2。在这种情况下，两种量的乘积表示为a = a1。a2。现在以逻辑双方和鉴别与我们产生限制错误
从这个方程来看，我们可以看到所产生的错误是相对的求和测量中的错误的条款。同样地，我们可以计算的合成极限误差功率因数。因此，在这种情况下，相对误差是n倍。
错误的类型
基本上有三个错误的类型基本上来说;他们可能会产生来自来源。
严重的错误
这类错误包括阅读，记录和读数时的所有人为错误。计算错误的错误也属于此类别。例如，在从仪表中读取的读数，他可以读取21〜31.所有这些类型的错误都在此类别下。可以通过使用两个合适的措施来避免粗略误差，并且它们写下来：
- 应在阅读中进行适当的护理，记录数据。还应准确地完成错误的计算。
- 通过增加实验者的数量，我们可以减少总错误。如果每个实验者在不同的点看不同的阅读，那么通过平均更多的读数，我们可以减少粗略的错误。
系统错误
为了理解这些各种错误，我们将系统错误分类为
仪器误差
这些错误可能是由于错误的结构，校准测量仪器。由于摩擦，这些类型的误差可能是由于滞后而产生的。这些类型的错误还包括装载效果和滥用仪器。滥用仪器导致仪器的零调整失败。为了最大限度地减少毛额测量中的错误必须应用各种校正因子，并且必须在极端状态仪器中仔细重新校准。
环境错误
这种类型的误差是由于仪器的外部条件引起的。外部条件包括温度、压力、湿度，也可能包括外部条件磁场。以下是人们必须遵循的步骤，以减少环境错误:
- 尝试通过制作一些布置来保持实验室恒定的温度和湿度。
- 确保仪器周围无外部磁场或静电场。
观察错误
顾名思义错误的类型是由于错误的观察结果。错误的观察可能是由于视差。为了最小化视差误差，需要高准确的仪表，提供镜像尺度。
随机错误
在计算了所有的系统误差后，发现测量中还存在一些误差。这些误差称为随机误差。出现这些误差的一些原因是已知的，但仍有一些原因是未知的。因此，我们不能完全消除这些各种错误。
