严格地说，观察值X与真值μ之差称误差，而观察值与样本均数X之差称偏差。但实际工作中μ常常是未知的，而用X来估计，因此偏差亦称误差。统计上则将调查或实验的原始数据与真实值之差，统计量与相应参数之差通称误差。误差按其产生的原因和性质可分为三类：过失误差、系统误差和随机误差。不同的误差应采用不同的方法进行处理。

过失误差 又称粗差，由观察者的错误造成。如点错小数点，抄错数字，弄错度量衡单位，计算错误，或错用分析方法等。此类误差是不能允许的，必须认真验算，反复核对，坚决消除。

系统误差 有一定来源，且具有规律性。在调查或实验中，系统误差可来自下述五个方面：

(1) 来自受试者。由受试者引起的误差分两方面： 抽样不均匀、分配不随机等所引起，观察单位本身的变化所引起。

按抽样理论，要求每个观察单位从被研究总体中随机取得。例如调查我国成年男子的身高，抽样时应考虑全国各地区的城乡居民。如果只在北方某农村、南方某城市各抽取若干人就组成一个样本，那么这个样本是非常不均匀的，由此而引起的统计结果与真值间的误差称不均匀误差。如果从某总体中抽得若干观察单位，把它们分配到各处理组中去时，带有偏性，使各组观察单位的某些特性不均衡，这样造成的误差称分配误差。例如将确诊为某病的、符合研究条件的40例病人，分入甲、乙两个疗法组，分入甲组的轻病人明显的多于乙组，若观察结果甲疗法组疗效高，那么就很难分辨是疗效本身还是分配误差所致。此外也有由被观察对象本身的变化引起的。例如，人的身高，一般说来早晨比下午高;体重，一般饭后比饭前重。若某实验，一组在清晨空腹测量，另一组在午饭后测量，那么当比较两组的测量结果时，就杂有误差。

(2)来自观察者。不同观察者感觉或操作上的差异引起的误差称个人误差或人差。例如两个检验员对同一标本反复进行比色，甲的读数总比乙的稍高，即为个人误差。在调查中，询问时的倾向性暗示也会产生这种误差。

(3)来自仪器。因仪器未校正，发生故障或使用不当引起的误差称仪器误差或仪差。

(4)来自外环境的非实验因素。因观察时所处的外界环境条件不同引起的误差称条件误差或环境误差。例如实验组与对照组间，或同组内各次观察间的条件不同。若因实验中某些措施不改变顺序而使各组条件不同所引起的误差称顺序误差。例如针刺甲、乙、丙三组不同病型病人，每次总是按甲、乙、丙组顺序进行，若操作总是由重到轻，最终结果各组间的差异就很难区分是病型不同还是手法轻重所致。其他如观察时各组外界气象条件、室内照明、声响等非实验因素不同，都可能产生误差，使观察结果中混入非实验因素的影响，以致影响分析结论。

(5)来自研究或计算方法等有关理论上的不完善。例如用x²检验作两个样本率的比较，若每组例数较少，不经连续性校正所得x²值略偏高，而经连续性校正的x²值又略偏低，这是计算方法上的不尽完善所致。

由一定原因产生的系统误差，有的是恒向、恒量的，称定值误差或恒差;有的按一定规律变化，如周期性变化，称变值系统误差。系统误差应通过正确的实验设计、严格的技术措施尽力消除或减少。如设计时坚持随机、对照、重复的原则，实验仪器经过严格的校正，实验人员熟练操作方法等。系统误差不能靠统计方法来解决。系统误差常以绝对误差、相对误差和回收率等指标来表示。

随机误差 是排除系统误差后尚存的误差，由多种尚无法控制的因素引起，其值似无一定方向和大小，随机变化，如重复误差。随机误差呈正态分布，因此可以用概率统计的方法处理。随机误差是不能避免的，通常用极差和标准差等表示。

系统误差和随机误差不是截然分开固定不变的。实际上，有时把某些规律复杂而不便控制的系统误差当作随机误差处理。而有些目前没有认识和不能控制的随机误差，由于科学的发展可能被认识，并找到控制方法，那时若控制不善则称之为系统误差。当然，即使科学高度发展，偶然性仍是不能消除的，因此仍有随机误差存在。系统误差与随机误差常同时存在，若系统误差大于随机误差，应找出系统误差发生的原因，消除或减弱之;若系统误差很小时，可按随机误差处理。