生化分析常需要對組成生物機體的幾類主要化學物質如糖、脂肪、蛋白質、核酸、維生素、酶等進行定量測定。在進行定量分析測定的過程中，由于受分析方法、測量 儀器 、所用試劑和分析工作者等方面的限制，很難使測量值與客觀存在的真實值完全一致，即分析過程中誤差是客觀存在的。
 
作為分析工作者不僅要測定試樣中待測組成的含量，還應對測定結果作出評價，判斷它的準確度和可靠性程度，找出產生誤差的原因，并采取有效措施減少誤差，使所得的結果盡可能準確地反映試樣中待測組分的真實含量。

1．準確度和誤差

準確度表示實驗分析測定值與真實值相接近的程度。因測定值與真實值之間的差值為誤差，所以誤差愈小，測定值愈準確，即準確度愈高，誤差可用絕對誤差和相對誤差來表示。

絕對誤差為測定值與真實值之差：

式中：△N為絕對誤差，N為測定值，N＇為真實值。

例如，用分析天平稱得兩種蛋白質物質的重量各為2.1750g和0.2175g，假定兩者的真實值各為2.1751g和0.2176g，則稱量的絕對誤差應為分別為：

2.1750—2.1751=—0.0001(g)

0.2175—0.2176=—0.0001(g)

它們的相對誤差應分別為：

由此可見，兩種蛋白質稱量的絕對誤差雖然相等，但當用相對誤差表示時，就可看出第一份稱量的準確度比第二份的準確度大10倍。顯然，當被稱量物體的重量較大時，相對誤差較小，稱量的準確度就較高。所以，應該用相對誤差來表示分析結果的準確度。

但因真實值是并不知道的，因此在實際工作中無法求出分析的準確度，只得用精確度來評價分析的結果。

2．精確度和偏差

在分析測定中，測試者常在相同條件下，對同一試樣進行多次重復測定（稱平行測定），所得結果不完全一致，每一測定值與真實都有差別，但若取它們的平均值，就有可能更接近真實值，如果多次重復的測定值比較接近，表示測定結果的精確度較高。

精確度表示在相同條件下，進行多次實驗的測定值相近的程度。一般用偏差來衡量分析結果的精確度。偏差也有絕對偏差和相對偏差兩種表示方法。

當然，與誤差的表示方法一樣，用相對偏差來表示實驗的精確度，比用絕對偏差更有意義。

此外，精確度也常用平均絕對偏差和平均相對偏差來表示。平均絕對偏差是個別測定值的絕對偏差的算術平均值。

例如，分析某一蛋白質制劑含氮量的百分數，共測5次，其結果分別為：16.1%，15.8%，16.3%，16.2%，15.6%，用來表示精確度的偏差可計算如下：

應該指出，準確度和精確度、誤差和偏差具有不同的含義，不能混為一談，準確度是表示測定值與真實值相符合程度，用誤差來衡量，誤差越小，測定準確度愈高。精確度則表示在相同條件下多次重復測定值相符合程度，用偏差來衡量，偏差愈小，測定的精確度愈好。

誤差以真實值為標準，而偏差以平均值為標準，由于物質的真實值一般是無法知道的，我們平時所說的真實值其實只是采用各種方法進行多次平行分析所得到相對正確的平均值。用這一平均值代替真實值來計算誤差，得到的結果仍然只是偏差。例如，上述蛋白質制劑含氮量的測定結果可用數字16.0±0.2%表示。

還應指出，用精確度來評價分析的結果是有一定的局限性的。分析結果的精確度很高（即平均相對誤差很小），并不一定說明實驗的準確度也很高。因為如果分析過程 存在系統誤差，可能并不影響每次測得數值之間的重合程度，即不影響精確度，但此分析結果卻必然偏離真實值，也就是分析的準確度并不一定很高。

當然，如果精確度也不高，則無準確度可言。所以精確度是保證準確度的先決條件。在實際分析中，首先要求良好的精確度，測定的精確度越好，得到準確結果的可能性就越大，通常進行分析時，對同一試樣，必須用同樣方法，在同一條件下，由同一個人操作，做幾個平行測定，取其平均值，測定次數越多，平均值就越接近真實值。

（二）誤差來源

由于所有的測量都可能產生誤差，故應了解這些誤差的可能來源。一般根據誤差的性質和來源，將誤差分為系統誤差（可測誤差）和偶然誤差（隨機誤差）兩類。

1．系統誤差

它是由于測定過程中，某些經常發生的原因所造成的，它對測定結果的影響比較穩定，在同一條件下重復測定中常重復出現，使測定結果不是偏高，就是偏低，而且大小有一定規律，它的大小與正負往往可以測定出來，至少從理論上來說是可以測定的，故又稱可測誤差。系統誤差的主要來源有以下4個方面。

（1）方法誤差：由采用的分析方法本身造成的。如重量分析中沉淀物沉淀不完全或洗滌過程中少量溶解，給分析測定結果帶來負誤差，或由于雜質共沉淀以及稱量時沉淀吸水，引起正誤差。又如滴定分析中，等摩爾反應終點和滴定終點不完全符合等。

（2） 儀器 誤差：因為儀器本身不夠精密所產生的誤差。如天平、砝碼和量器皿體積不夠準確，或沒有根據實驗的要求選擇一定精密度的儀器等。

（3） 試劑 誤差：來源于 試劑 或蒸餾水含有的微量雜質。

（4）個人操作誤差：由于每個分析工作者掌握操作規程、控制條件與使用儀器常有出入而造成的。如不同的操作者對滴定終點顏色變化的分辨判斷能力的差異，個人視差也常引起不正確讀數等。

2．偶然誤差

它來源于某些難以預料的偶然因素，或是由于取樣不隨機，或是因為測定過程中某些不易控制的外界因素（如測定時環境、溫度、濕度和氣壓的微小波動）的影響。

尤其在 生物 測定中，由于影響因素是多方面的，例如動物的健康狀態、飼養條件、 生物 材料的新鮮程度、微生物的菌種和培養基的條件等，往往造成較大的偶然誤差。這種誤差是由某些偶然因素造成的，它的數值有時大，有時小，有時正，有時負，所以偶然誤差又稱不定誤差。

偶然誤差產生于一些難以確定的因素，似乎沒有規律性，但如果在同一條件下進行多次重復測定，就會發現測定數據的分布符合一般的統計規律。粗略地說，偶然誤差是隨著不同的機會（隨機）而出現的，因此采用“隨機誤差”這個名稱更為確切。

為了減少偶然誤差，一般采取的措施是：

（1）平均取樣：根據實驗要求并考慮生物材料的特殊性如動物的種屬、年齡、性別、生長狀態及飼養條件，選取動、植物某一新鮮組織制成勻漿后取樣，細菌通常制成懸浮液，經玻璃珠打散搖勻后，再量取一定體積的菌體樣品。固體樣品應于取樣前先進行粉碎，混勻。

（2）多次取樣：根據偶然誤差出現的規律，進行多次平行測定，并計算平均值，可以有效地減少偶然誤差。 除去以上兩類誤差之外，還有因分析人員工作中的粗心大意，操作不正確引起的“過失誤差”，如讀錯刻度讀數，溶液濺出，加錯試劑等，這時可能出現一個很大的“誤差值”，在計算算術平均值時，應舍去此種數值。

（三）提高實驗準確度的方法

提高分析結果的準確度就必須減少測定中的系統誤差和偶然誤差。減少系統誤差常采取下列方法：

（1）標準物對照：在任何測試中，甚至在使用標定儀器和基準試劑時，都應使用待測物質的標準溶液。這種做法能對方法的準確度提供一種有用的檢查，因為測量所得的數據必須落在真實值范圍之內。

標準溶液應與待測溶液用完全相同的方法處理，此時可以畫出一條能夠指示用濃度測量物質量變的標準曲線，從待測溶液得到的測定值應落在標準曲線范圍之內，然后讀出測定數值。或者取標準物某一確定濃度的溶液與待測液以同樣的方法，在相同條件下平行測定(標準物的組成最好與待測液相似，含量也相近)，得平均值 。

標準物的已知濃度常視為真實值μ，用t-檢驗法檢驗 與μ之間是否有顯著性差異，即檢驗所采用的測定方法是否有系統誤差。如果有系統誤差，需對待測液的測定值加以校正。計算方法如下：

式中， 為待測液側定值的平均值，μ/ 作為校正系數。測定值經校正后，即可消除測定中的系統誤差。

（2）設置空白試驗：在任何測量實驗中，都應設置空白溶液作為對照，以消除由于試劑中含有干擾雜質或溶液對器皿的侵蝕等所產生的系統誤差。

用等體積的 蒸餾 水代替待測液，并嚴格按照待測液和標準液相同的方法及條件同時進行平行測定，所得結果稱為空白值，它是由所用的試劑而不是待測物質所造成的。將待測物的分析結果扣除空白值，就可以得到比較準確的結果。

空白值一般不應過大，特別在微量分析測定時，如果空白值太大，應將試劑加以純化和改用其他適當的器皿。

（3）校正儀器：儀器不準確引起的系統誤差可以通過儀器校正來減小。為此，應該經常對測量儀器（如法碼、天平、容器等）進行預先的校正，以減小誤差，并在計算實驗結果時用校正值。

總之，在分析測定工作中，應該注意合理安排實驗系統，以盡量減少系統誤差或使系統誤差在測定中不起主要作用。

（四）準確度、精確度和誤差的關系

在同樣條件下，對同一試樣進行多次重復測定，將產生偶然誤差，由于偶然誤差的出現符合統計規律，因此測定次數越多，偶然誤差可以互相抵消一部分，平均值就越接近真實值，但它并不能視為真實值；系統誤差則在重復測定中重復出現。無限次測定值的平均值與真實值之差可以認為是系統誤差。

因此，精確度的大小主要決定于測定的偶然誤差；準確度的大小，主要決定于測定的系統誤差。通過多次重復測定，取其平均值，可以降低偶然誤差。而系統誤差只有找出產生誤差的原因，采取措施，方能消除。

為了避免生化定量測定中的偶然誤差，需要在相同條件下進行多次平行測定。許多情況下，多次實驗結果比較分散，往往不容易看出它們的意義和規律性。

分析工作者如何對這些測定數據進行評價，如何找出這些數據的規律性，并利用它來指導實踐，數理統計法是處理數據的一種科學和實用的方法。