觀察錯誤
觀察誤差（或測量誤差）是數量的測量值與其未知的真實值之間的差異。此類錯誤是測量過程中固有的。例如，用在整個厘米中校準的標尺測量的長度將具有幾毫米的測量誤差。可以估計測量的誤差或不確定性，並用測量值指定，例如32.3±0.5 cm。 （測量過程中的錯誤或錯誤將產生不正確的值，而不是一個遇到已知測量誤差的一個。）
測量誤差可以分為兩個組成部分：隨機和系統。隨機誤差是測量中的誤差，當對恆定屬性或數量進行重複測量時，導致可測量值不一致。系統的錯誤是錯誤的錯誤，而是通過系統固有的可重複過程引入的錯誤。系統誤差也可能是指具有非零均值的誤差，當觀測值平均時，其效果不會降低。例如，在整個厘米中精確校準的標尺的長度測量將發生隨機誤差。經過錯誤校準的尺子也會產生系統的錯誤。
可以從準確性和精度來概括測量錯誤。測量誤差不應與測量不確定性相混淆。
科學和實驗
當由概率理論建模的隨機性或不確定性歸因於此類錯誤時，在統計中使用該術語的意義上，它們是“錯誤”。請參閱統計數據中的錯誤和殘差。
每次重複測量時，結果都會稍有不同。使用的常見統計模型是該錯誤具有兩個添加劑：
- 當我們以相同的方式和在同一情況下使用儀器時，總是以相同的值發生系統錯誤。
- 隨機誤差可能從觀察到另一個。
系統錯誤有時稱為統計偏差。標準化程序通常可以減少它。各種科學中學習過程的一部分是學習如何使用標準工具和協議，以最大程度地減少系統錯誤。
隨機誤差（或隨機變化）是由於無法控製或不會控制的因素。放棄控制這些隨機錯誤的可能原因是，每次進行實驗或進行測量時，控制它們可能太昂貴了。其他原因可能是，無論我們試圖測量什麼都在隨時間變化（請參閱動態模型），或者從根本上是概率（如量子力學中的情況 - 參見量子力學中的測量）。將儀器推到其操作限制的極端時，通常會發生隨機錯誤。例如，數字餘額以其最小的數字表現出隨機誤差很常見。單個對象的三個測量值可能會讀取諸如0.9111g，0.9110g和0.9112g之類的內容。
表徵
測量誤差可以分為兩個組件：隨機誤差和系統誤差。
在測量中始終存在隨機錯誤。它是由於測量設備的讀數或實驗者對儀器讀數的解釋而固有地不可預測的波動引起的。表面上相同的重複測量表面上顯示的隨機誤差顯示為不同的結果。可以通過比較多個測量值並通過平均多個測量值來估算它們。
系統誤差是可以預測的，通常與真實值恆定或成比例。如果可以確定係統誤差的原因，則通常可以消除它。系統誤差是由測量工具的不完善校准或觀察方法不完善的校準引起的，或者是通過測量過程對環境干擾的，並且始終在可預測的方向上影響實驗結果。儀器的零零是儀器系統誤差的一個示例。
美國機械工程師學會（ASME）出版的績效測試標準PTC 19.1-2005“測試不確定性”，詳細討論了系統和隨機錯誤。實際上，它在這些術語中概念化了其基本不確定性類別。
隨機誤差可能是由於測量設備的讀數中的不可預測的波動引起的，或者在實驗者對儀器讀數的解釋中。這些波動可能部分是由於環境對測量過程的干擾。隨機錯誤的概念與精度概念密切相關。測量儀器的精度越高，其讀數中波動的可變性（標準偏差）越小。
來源
系統錯誤的來源
不完善的校準
系統誤差的來源可能是測量儀器的校準不完善（零誤差），干擾測量過程的環境的變化，有時觀察方法的變化可能是零錯誤或百分比誤差。如果您考慮一名實驗者對擺的時間段讀取超過基金標記的時間段：如果他們的停止觀察或計時器在時鐘上以1秒的速度開始。如果實驗者重複該實驗二十次（每次從1秒開始），則其結果的平均值將有一個百分比誤差。最終結果將比真實時期稍大。
如果不考慮空氣中的波動的輕微減慢，則通過雷達測量的距離將被系統地高估。儀器的零零是儀器系統誤差的一個示例。
基於數學模型或物理定律的估計結果，系統錯誤也可能存在。例如，如果不考慮支撐的輕微移動，則會估計的振盪頻率會系統地誤差。
數量
系統誤差可以是恆定的，也可以是相關的（例如比例或百分比）與測量數量的實際值，甚至可能是不同數量的值（統治者的讀數可能受環境溫度的影響）。當它是恆定的時，僅僅是由於儀器的零零。當它不是恆定的時候，它可以更改其符號。例如，如果溫度計受比例係統誤差的影響，等於實際溫度的2％，並且實際溫度為200°，0°或-100°，則測得的溫度將為204°（系統誤差= + = + 4° ），0°（無效系統誤差）或-102°（系統誤差= -2°）。因此，當溫度將高於零時，當溫度將低於零時。
漂移
在實驗過程中發生變化的系統錯誤（漂移）更容易檢測到。測量表明趨勢隨時間而不是隨機變化。如果對恆定數量的測量進行了多次重複，並且在實驗過程中以一種方式漂移，則漂移很明顯。如果下一個測量值高於實驗過程中儀器變暖時可能發生的測量值，則測量的數量是可變的，並且可以通過檢查在實驗期間和開始時檢查零讀數來檢測漂移實驗（實際上，零讀數是對恆定數量的測量）。如果零讀數始終在零以上或低於零以上，則存在系統的錯誤。如果無法消除這一點，則可能通過在實驗之前立即重置該儀器，則需要通過從讀取中減去其（可能是時間變化的）值來允許，並在評估測量的準確性的同時考慮到它。
如果一系列重複測量中沒有模式，則只有在檢查測量值的情況下，才能通過測量已知數量或將讀數與使用其他設備（已知是已知的讀數）進行比較，才能發現固定係統錯誤更準確。例如，如果您幾次使用精確的秒錶來想到擺的時間安排，則會隨機分發有關平均值的讀數。如果對電話系統的“說話時鐘”檢查並發現慢速運行緩慢或快速，則希望有系統的錯誤。顯然，需要根據發現秒錶正在運行的速度或減慢的速度來糾正擺。
也可以通過測量已經知道的數量來檢測系統錯誤。例如，可以通過使用它測量在600 nm和589.6 nm的鈉電磁光譜的D線的波長來檢查具有衍射光柵的光譜儀。測量值可用於確定衍射光柵每毫米的線數量，然後可用於測量任何其他光譜線的波長。
恆定的系統錯誤很難處理，因為只有在可以刪除它們的情況下才能觀察到它們的效果。無法通過重複測量或平均大量結果來消除此類錯誤。消除系統錯誤的常見方法是通過校準測量儀器。
隨機錯誤來源
測量中的隨機或隨機誤差是從一個測量到下一個測量的隨機誤差。當隨機誤差是許多獨立的隨機誤差的總和時，隨機誤差往往是正態分佈的。隨機誤差添加到回歸方程中， y中無法解釋的y變化。
調查
術語“觀察誤差”有時也用於參考響應錯誤和其他一些類型的非採樣誤差。在調查類型的情況下，這些錯誤可能是數據收集中的錯誤，包括響應的錯誤記錄和受訪者不准確響應的正確記錄。 Salant和Dillman（1994）以及Bland and Altman（1996）中討論了這些非採樣誤差的來源。
這些錯誤可能是隨機的或系統的。隨機錯誤是由受訪者，訪調員和/或編碼人員意想不到的錯誤引起的。如果受訪者對用於提出調查問題的方法有系統的反應，可能會發生系統的錯誤。因此，調查問題的確切表述至關重要，因為它影響了測量誤差的水平。研究人員可以使用不同的工具來幫助他們確定問題的確切表述，例如使用MTMM實驗估算問題的質量。有關質量的此信息也可以使用以糾正測量誤差。
對回歸分析的影響
如果回歸中的因變量是通過誤差測量的，則不受影響的回歸分析和相關的假設檢驗，除非r 2要比完美的測量值低。
但是，如果一個或多個以誤差測量一個或多個自變量，則回歸係數和標準假設檢驗無效。這被稱為衰減偏見。