水质检测仪能够及时了解水质状况，保证水资源安全、可靠。但在水质检测过程中，容易受到检测环境、设备、方法以及人员检测能力等主、客观因素的影响和制约，水质检测仪化验数据容易出现误差，影响了水质检测数据的真实性。因此，通过分析普陀废水水质检测化验误差和数据分析，评定检测数据的精确，找出误差来源及影响，进一步排除无效数据，改进检测方案具有积极的现实意义。
废水水质检测化验误差数据处理
1、直接测量误差处理
在实际的测量当中，水质检测仪的相关数据可通过直接测量和间接测量两种方式得到。直接测量数据就是在测量过程中直接通过水质检测仪器读取的数据。间接测量数据就是将直接测量得到的数据代入相应的公式中，通过计算得到数据。一般来说，直接测量数据在检测时会存在两种类型的误差，分别是单次测量误差以及多次测量误差。在实验室进行水质检测的时候有时受一些条件的限制只能进行一次测量，并不能对其进行重复验证，所以有必要在实际测量数据的基础上对其进行修正。若是一些测量值的随机误差相对较小的话，可以在仪器允许的范围内对其进行一定的修正，如果不行的话则需取仪器最小刻度的一半作为其最大允许误差。为了得到准确的测量数据或者是使测量值最大程度接近准确值，要在条件允许的情况下尽可能多地进行重复测量并将重复测量得到的数据进行相应的计算。
2、间接测量误差处理
对废水进行检测的过程中，数据间接测量值通常是利用直接测量数值计算获得，因此间接测量值所出现的误差与直接测量度数之间的联系极为紧密，也和分析计算公式基本形式之间有相应的联系。此外，直接测量数值和间接测量数值之间也蕴含着函数层面的联系，这样一来，也会为间接测量的数值造成影响。例如，间接测量计算平均误差是以算术平均误差为前提，对间接测量数值进行计算，其间存在的误差务必要对所有项误差的所处条件进行考虑，保证所有绝对误差能够经过互相叠加之后获得。除此之外，二者之间的函数关系其中也涵盖了乘方、开方、乘法、除法等直接测量数值相对误差之和。对于间接测量数据计算公式仅仅是进行简单的加减运算过程中，要按照绝对误差与相对误差的顺序进行计算，通过该形式对其进行分析较为合理。一般间接测量数据进行计算的过程中，若其中涵盖了乘方开方等，则务必要先分析相对误差，随后才可以分析绝对误差。
3、异常误差数据处理
在废水水质检测化验中，通常情况下，一组实验测量数据误差往往在一定的范围内，若是其中有一个数据或者个别数据与其他数据之间的差异比较大，这表示次数据是存在差异定的，因此必须要采用一种可行的标准，对异常数据进行取舍，这就是异常数据处理，从而为废水水质检测化验准确性提供保障。在进行异常误差数据处理时，可以使用格拉布斯准侧法、迪克逊准侧法、肖维涅准侧法进行数据处理，通常情况下，肖维涅准侧法应用最多。在这里笔者举这样的一个例子，如在进行废水 PH 检测时，测得了下列数据，即9.53、8.99、8.98、8.88、8.29、7.08、8.71、8.92、8.96、8.97 这样十组数据，其中 9.53 和 7.08 看似偏差较大，是这组数据之中的异常数据，为了能够更好的保障废水水质检测化验的准确性，对猜测结果进行验证，可以计算平均值和标准偏差，通过计算可以发现，平均值为 0.536，而 K 值=2.69，根据肖维涅准侧法，n=10 时，K 值=2.16，而 2.69 显然是大于 2.16 的，这表示 7.08 已经超出了监测范围，因此这一数据在进行废水水质检测化验可舍去，而 9.53 并没有超出测量范围，因此在废水水质检测化验中，9.53 这一数据是可以保留的。在进行废水水质检测化验时，若是出现异常数据，检测人员可以通过不同形式的准侧法，从而对以此误差数据的舍留做出取舍，从而微测量结果的准确性提供保障。
本文标题：废水水质检测化验误差数据处理方式
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