干砂漿制造商作為干砂漿設備檢驗員，幾乎每天都要測量數據、處理和計算數據。由于干砂漿設備測試儀器本身的誤差（例如測試機的誤差、卡尺的誤差等）、測量方法的誤差、讀數的人為誤差和環境條件的誤差，因此獲得的測試結果不是一個準確的值（所謂的真值），而是一個有誤差的值。在計算這些值的過程中，誤差不可避免地會被帶入計算結果中。出現了以下問題：測量誤差應該有多大？計算后如何確定測試結果的誤差？這要求測試人員必須了解基本誤差理論和基本誤差計算方法，包括有效數字的概念和計算、誤差的表示和計算以及數據舍入方法。

　　否則，干砂漿設備會增加測試結果的誤差，從而影響其準確性。對誤差的理解存在誤解，即在讀取測試數據或計算測試結果時，小數位數越多，測試結果越準確。實際上，干砂漿設備的小數位數僅與數據單位有關，例如0.146m、14.6era和146mm。雖然小數位數不同，但其精度相同，小數位數與檢測儀器本身的精度有關，不可能超過儀器的精度。例如，卡尺本身精確到0.02ram，讀數最多為0.01mm，即小數點后兩位。如果記錄小數點后三位，不僅不可能，還會增加后續計算過程中的計算誤差；如果只記錄了一位小數，則測試結果的精度也不符合要求，因為未達到卡尺的精度。由此可見，掌握基本誤差理論和計算方法對于干砂漿設備來說是非常必要的。

　　此外，干砂漿設備在同一測試中的測試結果往往不是一個，而是多個。它們有大有小，呈規則分布（如正態分布）。在評估一種材料是否合格、確定某一指標的發生概率或計算誤差大小及其發生概率時，這不僅是一個可以通過計算其平均值來解決的問題，而且必須使用統計方法進行分析或計算；過去，許多僅通過單一值（或平均值）來確定可接受性的方法已改為統計方法，如混凝土強度評估、巖土試驗壓實度評估、無側限抗壓強度、撓度值評估等。，所有這些都涉及大量的數據，并通過統計方法進行了評估。取樣方法和回歸計算中也采用了干砂漿設備的統計方法。毫無疑問，我們一定要掌握統計方法的主要原理和計算方式，才能進行統計分析或計算，并有效執行相應的測試程序。