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浅谈公路工程检测中如何做好试验数据处理摘要：在公路工程施工中，对试验数据进行处理是一项重要的内容，对试验数据处理方法是否得当将直接影响着整个公路工程的施工质量。本文结合相关的例子，对公路工程检测试验数据的处理方法进行了全面的探讨。 关键词：公路工程；数据；误差；修正；整理 Abstract: In highway construction, test data processing is a important content, the test data processing method is proper or not will directly affect the entire highway engineering construction quality. In this paper, combined with relevant examples, on highway engineering test data processing method are studied. Key words: highway engineering; data; error; correction; finishing 中图分类号：U41文献标识码： A 文章编号：2095-2104（2012）06-0020-02 1引言 在公路工程施工中，对各种原材料进行全面的检验是一个常见的问题。对原材料进行全面的试验分析，对原材料进行严格的把关以满足整个工程的施工需要。对工程施工质量进行检测，要保证整个工程建设的顺利进行。因此，在施工中进行试验检测是一个非常重要的环节。面对大量的试验数据，如何进行有效的选择，并利用这些有限的试验检测数据客观、全面地反映事物的整体面貌，就需要运用一定的方法对数据进行加工整理分析。下面就试验检测数据的处理方法谈一些认识。 2试验检测数据的误差与修正 在进行各种试验检测时，所获得的试验检测结果，首先反映为试验检测数据，并不一定会与该量值的理论期望值完全相同，其差值称之为误差（或称为绝对误差，绝对误差与期望值之比称为相对误差）。误差是由测试方法、仪器设备、环境条件、人员素质等多方面原因造成的，是客观存在的、不可避免的一种现象。因此，在检测试验过程中，除对造成误差的因素进行严格控制以减少误差外，还要对测试数据进行修正，从而得出正确的检测试验结果。 按照误差的特点和性质，误差可分为系统误差、随机误差（也称偶然误差）和粗大误差三类。 系统误差是指在同一条件下，多次测试同一量值时，绝对值和符号保持不变，或在条件改变时，按一定规律变化的误差。系统误差反映结果的准确性。测试结果的正确与否，很大程度上取决于系统误差的大小。 由于系统误差具有确定的规律性，可以通过一定的手段和方法找出其规律，并算出修正值进行修正，进而得出正确的测试结果。系统误差可表示为： 随机误差（偶然误差）是指在同一条件下对同一量值进行多次重复测试时，各测试数据的误差值或大或小、或正或负，其取值的大小没有确定规律性的误差。随机误差的存在，只影响测试结果的精密程度而对其他无大的影响。 随机误差虽不具有确定规律性，但却服从统计规律，其值有一定的分布范围，且呈对称分布，其数学期望值为0。也就是说，对同一量值在等精度条件下，进行多次重复测试，并以多次测试数据的算术平均值作为其测试结果，随机误差相互叠加，正负抵消。所以，算术平均值具有无偏性、有效性和代表性。这就是所说的利用算术平均值的原理处理随机误差，因此，要减少随机误差的影响，应有足够的测试次数。所以，有些规范对某些重要的试验都规定了相应的试验次数。 粗大误差是指超出正常范围的大误差，也称为过失误差。所谓正常范围是指测试结果中所含误差取值具有一定的分布范围，只要误差取值不超过规定的界限就是允许的。而粗大误差超出了误差的正常分布范围，具有较大的数值。它虽具有随机性，但不同于随机误差。含有粗大误差的数据是个别的，为不正常现象，粗大误差会使测试结果受到歪曲。因此，含有粗大误差的数据应舍去。但是，若主观地将误差较大但属正常的数据判定为粗大误差剔除，也同样会歪曲测试结果。由此可见，判定异常数据是很重要的。按照统计学原理，比较公认的判定准则有四个，并以3σ准则最为简单常用，即： 在检测试验工作中，经常提到精度的概念，所谓精度是指反映测试结果与其值接近程度的量。它与误差的大小相对应，可用误差大小表示精度的高低，误差小则精度高，误差大则精度低。精度可分为：a）准确度它反映测试结果的正确程度，即系统误差的影响程度，检测结果的正确与否很大程度上取决于该次检测的系统误差大小；b）精密度它反映检测数据的重复性，重复性好即精密度高，反之，则精密