6.6 试验结果的误差与统计分析
6.6.1 对试验结果宜进行误差分析，试验直接量测数据的末位数字所代表的计量单位应与所用仪表的最小分度值相对应。
6.6.2 一定数量的同类直接量测结果，统计特征值应按下列公式计算：
平均值
标准差
变异系数
6.6.3 直接量测参量Xi的结果误差，可取所用量测仪表的精度作为基本试验误差；对间接量测结果y的最大绝对误差△y、最大相对误差δy和标准差Sy，应按误差传递法则按下列公式进行分析：
6.6.4 对试验中多次量测系列数据中与其余量测值有明显差异的可疑数据xi，可按下式决定取舍：
表6.6.4 试验值舍弃标准
6.6.5 对试验数据作回归分析时，宜采用最小二乘法拟合试验曲线，求出经验公式.并应进行相关性分析和方差分析，确定经验公式的误差范围。
条文说明
6.6 试验结果的误差与统计分析
6. 6.1 试验误差对试验结果的影响程度是不同的，如果试验误差对试验结果的精确性或正确性存在较明显的影响，应当进行试验结果的误差分析。通过误差分析可以判定试验结果的准确性和影响试验精度的主要方面，便于改进试验方案，提高试验质量。根据误差的性质和产生原因，可分为系统误差、偶然误差和过失误差。前两种误差可以根据误差分析采取针对性措施减少其影响；而过失误差由于无规律可循，应避免其产生。
6.6.2 对同一参数多次测量的误差可认为服从正态分布，统计特征值可以根据正态分布的规律计算。
6.6，3 本条按误差传递法则给出了分析间接量测结果最大绝对误差、最大相对误差和标准差的方法。
6.6.4 对同一参量的多次量测结果中，个别数据明显异常，且不能对其作出合理解释，应当将其从试验数据中剔除。通常认为随机误差服从正态分布，本条按照数据分析中常用的肖维纳(Chauvenet)鉴别准则给出了异常数据取舍的标准。