测得的量值减去参考量值称为测量误差，简称误差。

这个定义从20世纪70年代以来没有发生过变化，以公式可表示为：测量误差=测量结果－真值。“测量结果”是由测量所得的赋予被测量的值，是客观存在的量的实验表现，仅是对测量所得被测量之值的近似或估计，显然它是人们认识的结果，不仅与量的本身有关，而且与测量程序、测量仪器、测量环境以及测量人员等有关。“真值”是量的定义的完整体现，是与给定的特定的定义完全一致的值，它是通过完善的测量获得的值。所以，真值反映了人们力求接近的理想目标或客观真理，本质上是不能确定的，量子效应排除了唯一真值的存在，实际上用的是约定真值，须以测量不确定度来表征其所处的范围。因此，作为测量结果与真值之差的测量误差，也是无法准确得到或确切获知的。此即“误差公理”的涵义。

这里应当指出的是：通过测量，人们给被测量所赋予的值（即测量结果），并不是其固有的值，即不是本身就有的，而是后来给予的。“赋予”是“固有”的反义词，实际上在规定条件下定义的被测量之值是固有的，其实就是被测量的真值。

还应指出的是：过去人们有时会误用误差一词，即通过误差分析给出的往往是被测量值不能确定的范围，而不是真正的误差值。误差与测量结果有关，即不同的测量结果有不同的误差，合理赋予的被测量之值各有其误差，而并不存在一个共同的误差。一个测量结果的误差，若不是正值（正误差）就是负值（负误差），它取决于这个结果是大于还是小于真值。

如图3-1所示，被测量值为y，其真值为t，第i次测量所得的观测值或测得值为y _i 。由于误差的存在使测得值与真值不能重合，设测得值呈正态分布N（μ，σ），则分布曲线在数轴上的位置（即μ值）决定了系统误差的大小，曲线的形状（按σ值）决定了随机误差的分布范围［μ－kσ，μ+ kσ］，及其在范围内取值的概率。由图可见，误差和它的概率分布密切相关，可用概率论和数理统计的方法来恰当处理。实际上，误差可表示为：

误差=测量结果－真值=（测量结果－总体均值）+（总体均值－真值）=随机误差+系统误差

因此，任意一个误差Δ _i 均可分解为系统误差ε _i 和随即误差δ _i 的代数和，即可表示为Δ _i =ε _i +δ _i 。实际上，测量结果的误差往往是由若干个分量组成的，这些分量按其特性均可分为随机误差与系统误差两大类，而且无例外地各分量的代数和，换言之，测量误差的合成只用“代数和”方式。

不要把误差与不确定度混为一谈。测量不确定度表明赋予被测量之值的分散性，它与人们对被测量的认识程度有关，是通过分析和评定得到的一个区间。测量误差则是表明测量结果偏离真值的差值，它客观地存在但人们无法确定得到。例如：测量结果可能非常接近真值（即误差很小），但由于认识不足，人们赋予的值却落在一个较大区间内（即测量不确定度较大）；也可能实际上测量误差较大，但由于分析估计不足，使给出的不确定度偏小。因此，在评定测量不确定度时应充分考虑各种影响因素，并对不确定度的评定进行必要的验证。

当有必要与相对误差相区别时，测量误差有时称为测量的绝对误差。注意不要与误差的绝对值相混淆，后者为误差的模。