误差表示分析结果的什么
误差表示分析结果与真实值之差，误差分析是指对误差在完成系统功能时，对所要求的目标的偏离产生的原因、后果及发生在系统的哪一个阶段进行分析，把误差减少到最低限度。
在数学中，误差分析是对解决问题可能存在的错误或不确定性的种类和数量的研究，在数值分析和统计等应用领域尤为突出。
误差是测量值与准确值之间的差异
如何评价分析测试数据的质量，或者说明其测定数据在多大程度上是可靠的，一直是分析工作者和管理者关心和希望解决的问题。在日常分析测试工作中，测量误差、测量不确定度、精密度、准确度、偏差、方差等是经常运用的术语，它直接关系到测量结果的可靠程度和量值的准确一致。
传统的方法多是用精密度和准确度来衡量。但是，通常说的准确度和误差只是一个定性的、理想化的概念，因为实际样品的真值是不知道的。而精密度只是表示最终测定数据的重复性，不能真正衡量其测定的可靠程度。作为一名分析测试人员，这些术语是应该搞清楚的概念，但这些概念互相联系又有区别，也常常使人不知所云。在此略作论述，希望能引起大家讨论。
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。
不确定度测量不确定度为“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。
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