化验分析工作中，直接测得的数据往往不能完全反映问题的实质。为了得出最终反映问题实质的结果，需要进行一系列计算和整理，去除粗糙、伪装和由此及彼的影响。本文将简要介绍化验员常用的计算知识。
真实数值与实际测得数值之间的差别被称为误差。误差是不可避免的，任何实验工作都只能得到近似值。误差的产生是由于操作过程中的复杂原因。
虽然任何人所作的化验分析结果和科学实验数据都是可信的，但我们仍然要尽力减少可以克服的误差，以达到最高的近似值。因此，了解误差的来源、克服方法和相关计算知识是非常重要的。
误差通常分为系统误差和偶然误差。
系统误差是由于分析步骤和操作手续的某些常见原因造成的。它经常重复向同一个方向发生。主要原因包括：
1. 方法误差
由于分析方法不够完善而产生的误差。例如，在容量分析法中，滴定时指示剂对反应终点的影响导致实际滴定终点与理论等当点不完全符合；在重量分析法中，沉淀条件如PH值、温度、离子浓度和沉淀时间等因素对沉淀的溶解和吸附杂质产生影响。还有一些不可避免的损失，如附着在烧杯和沉淀帚上无法取下的沉淀，以及洗涤时沉淀的溶解等。上述情况和可能产生副反应的因素引起的误差称为方法误差。
2. 仪器误差
由于使用未经校正的仪器而产生的误差。例如，使用的量具标示值与真实体积不符合，或量具之间存在差异。由于以上情况和其他仪器上的类似原因，即引起仪器误差。
3. 试剂误差
使用的试剂不纯或蒸馏水含有杂质而引起的误差。
4. 个人误差
由于分析工作者对滴定终点的判断和读取仪器数据的差异等原因引起的误差。
偶然误差是由于许多不确定的未知因素造成的，因此没有一定的规律性，是偶然性的或者有时是不能控制的。例如，分析工作者缺乏经验，操作不正确；温度、压力和湿度的变化；仪器失灵没有察觉，以及其他难以估计的原因等。这些因素导致多次重复分析的结果不一致。偶然误差的大小和正负都是可变的，没有一定的方向。
在相同情况下，反复进行多次实验，实验数值遵循数学上的概率规律。有以下三种规律：（1）数值相等的误差，无论符号是正或负，发生的机会相等；（2）误差较小的数值出现的次数比误差较大的数值多；（3）大误差出现的次数很少。
根据上述偶然误差数值的分布规律，可以使用算术平均值来表示测定结果。因此，通过仔细操作和多次测定，取算术平均值，可以消除大部分偶然误差的影响。
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