建筑業的發展，使得人們對建材的品質越來越關注，建材的品質直接關系著建筑工程的品質，最終會直接關系到人們的生命安全，因此做好建材檢測工作具有非常重要的現實意義。

　　《21世紀建筑材料》Shandong Building Materials(月刊)2008年創刊，原：《山東建材》，是建筑材料工業科技刊物。旨在廣泛開展科技情報交流，體現山東省建材工業的特色，為山東省建材工業的生產、科研、設計、教學服務，指導山東省建材工業的發展。

　　本文主要對建筑材料檢測中誤差的分析以及對數據處理進行分析和研究，旨在最大程度保證建材質量，為建筑工程的整體質量奠定堅實的基礎。

　　建材行業的迅猛發展，使得建材市場的發展和應用越來越廣泛，選用什么樣的建筑材料將對工程質量有著緊密的關系。所以在施工過程中選用合格的產品，從而提高整個工程的質量。在檢測過程中不能片面的把檢測其中某一項結果來代替全過程的檢測結果，整個檢測過程中要盡量減小試驗操作誤差，保證數據的科學性、準確性。從而有效的進行誤差分析和數據處理。

　　1.建材檢測中的誤差分析

　　1.1系統誤差

　　系統誤差的產生，一方面是由于試驗方法不嚴謹造成的，另一方面是由于試驗條件不完善造成的。系統誤差有其內在的規律。在判定檢測數據的過程中，一旦發現系統誤差的存在，則應結合其內在規律尋找發生原因，然后對試驗方法進行合理改進，如提高對相關儀器儀表的檢定水平，從而將系統誤差的影響控制在最低水平。站在數據角度分析，系統誤差可被劃分為兩大類，一是固定的系統誤差，二是變化的系統誤差。所謂固定的系統誤差指的是，在所有檢測數據中均存在某個符號相同且數值固定的偏差。檢測裝置的零點漂移所導致的誤差便是這種固定的系統誤差中的代表。所謂變化的系統誤差，通常被認為是，由于外界條件變化而導致的誤差。如，檢驗水泥的過程中，要求其溫度及濕度應該滿足一定的標準，這一點正是基于控制變化的系統誤差而提出的。不變的系統誤差一般很難從檢測數據中及時發現，通常采用多種方法反復測量的(針對同一檢測對象)方式進行測定，并對檢測數據展開橫向對比，最終完成校核。對于變化的系統誤差，通常將前后所測的諸多數據依次排開，找出偏差規律，然后找出偏差原因，最后采取針對性的處理辦法。為了針對這種誤差的存在，會增加人手去校核原始數據與系統所判定的數據，如果有出入會對這個批次的建材進行復檢。

　　1.2過失誤差

　　過失誤差有一別名，即“粗差”，指的是由于實驗操作人員粗心大意而導致的一類誤差，比較典型的過失誤差有讀錯或者記錯。過失誤差產生的試驗數值通常和事實情況存在極大的偏差，因此，需要將其剔除。通常情況下，可憑借個人經驗將此類誤差剔除掉，但這種做法帶有明顯的主觀因素影響，比較科學的做法是，以偶然誤差的正態分布理論為基礎，確定某個鑒別值，然后將其和諸多測定值的偏差展開對比，從正態分布規律可知，絕對值越是偏大的誤差，其發生的概率也就越是偏低。經常在各個試驗室中會進行一些對比試驗，來對比機器上、人為上的誤差，從結果上分析是人為的錯誤還是機器上的錯誤，從而減少誤差。

　　1.3偶然誤差

　　在各類微小因素的影響之下，一組檢測值在最末位數字上無法達成一致，由此產生的誤差被稱之為偶然誤差。導致偶然誤差的原因是多方面的，通常包括以下幾點：(1)檢測儀表或設備的電源電壓不夠穩定;(2)檢測儀表或設備的內部存在摩擦間隙不規則變化的問題;(3)操作人員沒有把握好末位數的讀取;(4)周邊環境帶來的某些干擾。由于偶然誤差是一種隨機性的誤差，因而難以從試驗方法的角度來避免，再加上偶然誤差符合正態分布的統計學規律，所以，又被人們稱之為隨機誤差。對檢測數據進行處理的過程中，首先，要將過失誤差盡量剔除掉，其次，要對系統誤差進行適當的修正，第三，要將偶然誤差控制在較低的水平。所謂檢測誤差分析指的是，對偶然誤差展開相關處理，以實現對測定值誤差的有效確定。

　　2.建材檢測過程中的數據處理

　　2.1數據處理環節的三個參數

　　測定值可被理解成真值和誤差的和，由于誤差屬于隨機變量的范疇，所以，測定值也屬于隨機變量的范疇。對于隨機變量而言，其有三個十分關鍵的統計特征數，分別是算數平均值、標準誤差、變異系數。

　　(1)算數平均值。樣本數據的集中位置可以從樣本均值中體現出來，平均值是樣本數據的外觀特征，從某個層面上說是反應了隨即變量的均值。正常情況下誤差有正負，用均值處理之后，使得數據誤差減小，然后發現其集中位置，消除其中的一些數據波動，得到與實際數值相對應一個可觀數據。

　　(2)標準誤差。標準誤差經常被人們稱為標準離差或者標準差，對測定出的測量值進行計算，能夠表現出分布狀況跟數據間的相對距離。在這個數據系統里面，計算出均值是不能夠做出判斷的，還要對測量值在算術平均值上下的分散情況及偏差情況進行分析得出標準差，如果標準差越大，則表明數據分布就很離散;如果標準差小，則表明分布比較集中。