一、误 差
在临床研究中，我们称研究对象的全体为总体，总体的数量非常大。从研究的总体中随机（并非随便）抽取的极小部分称之为样本。误差是样本的结果与总体的结果之间的差异。
在抽样检查中，由于用样本指标代替全体指标所产生的误差可分为2种：一种是由于主观因素破坏了随机原则而产生的误差，称为系统性误差；另一种是由于抽样的随机性引起的偶然的代表性误差。抽样误差仅仅是指后一种由于抽样的随机性而带来的偶然的代表性误差，而不是指前一种因不遵循随机性原则而造成的系统性误差。
（一）抽样误差
1.抽样误差（sampling error） 由于抽样所造成的样本统计量与总体参数的差别。抽样误差也是衡量抽样检查准确程度的指标。抽样误差越大，表明抽样总体对全及总体的代表性越小，抽样检查的结果越不可靠。反之，抽样误差越小，说明抽样总体对全及总体的代表性越大，抽样检查的结果越准确可靠。在统计学中把抽样误差分为抽样平均误差和抽样极限误差，下面就这两种误差分别进行阐释。为使推理过程简化，这里不对属性总体进行分析，而仅对变量总体进行分析计算。
2.影响抽样误差的因素 ①抽样单位的数目：数目越大，越接近总体。②总体被研究标志的变异程度：抽样误差和总体标志的变异程度成正比变化。③抽样方法的选择：不重复抽样比重复抽样的抽样误差小。④抽样组织方式不同。不同的抽样组织所抽中的样本，对于总体的代表性也不同。
（二）非抽样误差
非抽样误差是指除抽样误差以外的，由其他众多因素而引起的误差，在概率抽样与非概率抽样中，非抽样误差都有可能存在。
（三）系统误差
系统误差（systematic error）是在同一量的多次测量过程中，保持恒定或以可预知方式变化的测量误差，是由于仪器未校正、测量者感官的某种障碍、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。例如，测量血糖，有班氏法和葡萄糖氧化法，班氏法的测量结果偏高，易受体内还原性物质的影响。(https://www.daowen.com)
系统误差的特点是测量结果向一个方向偏离，其数值按一定规律变化，具有重复性、单向性。我们应根据具体的实验条件，系统误差的特点，找出产生系统误差的主要原因，采取适当措施降低影响。系统误差的来源有以下方面。
1.仪器误差 这是由于仪器本身的缺陷或没有按规定条件使用仪器而造成的。如仪器的零点不准、仪器未调整好、外界环境（光线、温度、湿度、电磁场等）对测量仪器的影响等所产生的误差。
2.理论误差（方法误差） 这是由于测量所依据的理论公式本身的近似性，或实验条件不能达到理论公式所规定的要求，或者是实验方法本身不完善所带来的误差。例如，热学实验中没有考虑散热所导致的热量损失，伏安法测电阻时没有考虑电表内阻对实验结果的影响等。
3.个人误差 这是由于观测者个人感官和运动器官的反应或习惯不同而产生的误差，它因人而异，并与观测者当时的精神状态有关。
系统误差有些是定值的，如仪器的零点不准；有些是积累性的，如用受热膨胀的钢质米尺测量时，读数就小于其真实长度。
需要注意的是系统误差总是使测量结果偏向一边，或者偏大，或者偏小。因此，多次测量求平均值并不能消除系统误差。
（四）非系统误差
非系统误差（nonsystematic error）由于研究者偶然失误而造成的误差。例如，仪器失灵、抄错数据、点错小数点、写错单位等，亦称过失误差（gross error），这类误差应当通过认真检查核对予以清除，否则将会影响研究结果的准确性。