實踐證明：在測量任何一個“量”時，不管工作者作得多么細致，使用的儀器多么先進和精密，采用的方法多么可靠和正確，測量結果總是與“真值”有一定的差別，總是“真值”的近似值。換句話說，測量值與真值之間總會有一定的偏差，這一偏差就稱為“測量誤差”，簡稱為“誤差”，可用下式表示：

    在實際工作中，“真值”往往是無法直接得到的，它常用能滿足規定準確度的“實際測量值”代替。在實際工作中最常用來代替“真值”的是：多次測量值的代數和除以測量次數所得的商——算術平均值。測量次數越多，算術平均值越接近“真值”（前提是測量過程中沒有系統偏差）。
    絕對誤差是以被測量“量”的單位表示的誤差，可能是正值，也可能是負值，在很多場合它不能用來比較不同測量之間的準確程度。如：用色譜測量兩個含量不同的樣品，測量結果是：樣品& 的含量為100.1μg/mL，樣品2的含量為10.1μg/mL。若樣品& 的“真值”是100.0μg/mL，樣品2的“真值”是10.0μg/mL，則兩個測量的絕對誤差都是0.1μm/mL，是相等的。但是，實際上樣品& 的測量比樣品2的測量顯然要準確的多。為了彌補這一不足，引入了相對誤差（r）的概念，相對誤差可用下式表示：

    在實際工作中式（2-3-28）中的# 也常以多次測量值的算術平均值來代替。
    為了便于對誤差進行研究，需要對誤差分類。對誤差的分類可從不同角度進行，例如：從誤差產生的原因出發，可將誤差分為儀器誤差，方法誤差，環境誤差，人為誤差等。然而從計量學的觀點出發，根據測量數據處理方法的需要，從測量誤差出現的規律來分類是最合適的。因此，在誤差理論中通常根據誤差出現的規律將誤差分為：系統誤差、隨機誤差和過失誤差三類，下面將分別加以介紹。
    1. 系統誤差
系統誤差又稱為可測誤差或規律誤差，它是指偏離測量規定的條件或測量方法所導致的，按某些確定規律變化的誤差。這類誤差的特征是：在所處測量條件下，誤差的絕對值和符號保持恒定，或遵循一定的規律變化（大小和符號都按一定規律變化）。根據誤差出現的規律性，系統誤差可分為：誤差值和符號不變的恒定誤差和誤差值大小和符號在變化的變值誤差。
    2. 隨機誤差
隨機誤差又稱未定誤差，它是指在實際測量條件下，多次測量同一量值時，絕對值和符號以不可預知方式變化的誤差。這種誤差出現的規律性很復雜，只能用統計的方法找出誤差的大小和出現次數之間的數字關系，即找出誤差的分布規律。當測量次數不斷增加時，其誤差的算術平均值趨向于零。

    從概率論和數理統計學的觀點可以認為這類誤差是在測量條件下的隨機事件，從概率觀點來看，它是圍繞測量結果的算術平均值（數學期望）周圍隨機變化的部分。要分析這類誤差，必須了解它的概率分布規律，經典的誤差理論認為：隨機誤差出現的概率分布為正態分布，并在這一前提下建立了隨機誤差的統計分析方法。
    3. 過失誤差
    過失誤差又稱粗大誤差或操作誤差，它是指不能正確測量而導致嚴重歪曲測量結果的那種誤差，其誤差值超過規定條件下的預期值的誤差大小。過失誤差是由于測量中出現的過失所致，主要原因有三個：!測量者主觀疏忽或客觀條件突變而測量者未能及時加以糾正，導致讀數，記錄或計算出錯；'使用的測量儀器本身有缺陷而測量者又未能發現；#測量者操作測量儀器的方法有錯誤。
    過失誤差可以根據誤差理論判斷出來，含有過失誤差的測量數據應在數據處理時予以剔除，否則測量結果將不真實，即與真值有較大的偏差。