两组数据是指：一个试样由不同分析人员或者不同分析方法所得数据；两个试样含有同一成分由相同分析方法所得数据。F检验是通过比较两组数据的方差，以确定他们的精密度是否存在显著性差异。如F检验验证两组数据精密度无显著性差异，则可进行两组数据的均值是否存在系统误差的t检验。
过严则造成过多的返工，从而浪费人力和物力；过宽则容易放过意外差错，从而降低实验结果的可靠性。
数据处理中的精确度指南：Excel误差线的秘密 在数据分析的世界里，标准偏差扮演着至关重要的角色，它就像一个度量数据分布宽度的尺子，揭示了数据点围绕平均值的波动程度。误差线，这一可视化工具，就如同数据的守护者，向我们展示了实验结果的可靠性和可重复性，其方向和范围直接反映了数据的正负偏差。
标准本身是有误差的。对某一量只测一次，标准差=-标准值。在测量仪表检定规程中，就是用被检测仪表和标准仪表同时测量同一信号，这时被检测仪表读数就是测量值，而标准仪表读数就是标准值。用算术平均值处理数据时，测量次数为何不宜过多。是为了数据处理方便。
系统误差：由于测量工具或测量方法本身造成的误差。系统误差不可避免，但可以减小。例如：采用更精密的测量仪器，采用更加科学完美的测量方法。偶然误差（随机误差）：由于外界条件因素的变化和人为观测所产生的误差。偶然误差不可避免，但可以减小。
误差根据其性质被分为三类：偶然误差、系统误差和粗大误差。偶然误差，如同随机的舞者，虽然每个个体动作无规律，但整体上遵循统计规律；系统误差则像规律的舞步，大小、符号有可预测性；而粗大误差，如同舞者突然的失手，其误差远大于正常范围，需要特殊处理。
误差理论是用来描述和分析测量结果中可能存在的系统性偏差的理论。数据处理技术是主要用于减少误差的有效方法。数据平差样本中每一个数据与平均值的差的平方和除以样本容量得到的是这个样本的方差。算样本方差的时候必须要先知道这个偏差。
1、用拉伸法测金属丝的杨氏模量实验中，金属丝长度，金属丝直径，反射镜面后支架长度，镜面到标尺表面距离，标尺刻度的变化量，这几个物理量的测量精度都对最后结果准确度的影响很大。
2、拉伸法测金属丝的杨氏模量的误差分析及消除办法：根据杨氏弹性模量的误差传递公式可知，误差主要取决于金属丝的微小变化量和金属丝的直径，由于平台上的圆柱形卡头上下伸缩存在系统误差，用望远镜读取微小变化量时存在随机误差。测量金属丝直径时，由于存在椭圆形，故测出的直径存在系统误差和随机误差。
3、伸长法测定杨氏du弹性模量-注意事项：在增减钢丝的负荷，测量钢丝伸长量的过程中，不要中途停顿而改测其他物理量，因为钢丝在增减负荷时，如果中途受到另外干扰，则钢丝的伸长（或缩短）量将产生变化，导致误差增大。其它各量应在钢丝伸长量之后进行测量。影响较大的测量误差应该是在望远镜中对标尺的读数。
全书共分10章，内容包括：误差分析与数据处理基础、测量误差分布及其检验、随机误差及其特征量估计、系统误差处理、测量列中异常数据的剔除、误差的合成与分配、最小二乘法及其应用、回归分析、测量不确定度评定、基于Excel的误差分析与数据处理等。
两组数据是指：一个试样由不同分析人员或者不同分析方法所得数据；两个试样含有同一成分由相同分析方法所得数据。F检验是通过比较两组数据的方差，以确定他们的精密度是否存在显著性差异。如F检验验证两组数据精密度无显著性差异，则可进行两组数据的均值是否存在系统误差的t检验。
本书论述了科学实验和工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论和数据处理，并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行介绍，内容包括：绪论、误差的基本性质与处理、误差的合成与分配、测量不确定度、线性参数的最小二乘法处理、回归分析、动态测试与数据处理基本方法等。
误差的统计 日常工作中，我们经常需要借助数理统计方法来处理和解决一些问题，例如，确定各种实验方法的允许误差，寻找两种指标的相互关系，判断两种实验方法能否相互代替等有关试验误差和数据处理的问题，都需要用数理统计方法来得出科学可靠的结论。
误差分析法是一个量的近似值与精确值之差称为误差或绝对误差。用一种分析误差的方法来对这组数据进行统计，然后再测量改进之后的数据，看看是否有效果，可以使用简单的Q检验法。以下介绍使用简单的Q检验法。将一组数据有小至大按顺序排列为x1，x2，x3？xn-1，xn，假设x1和或xn为可疑值。
