废水的水质进行检测时，*为容易受到周围环境因素影响，使得一些项目的检测机会只有一次，这也就为控制废水水质检测的误差带来了挑战。所以，为了对废水检测结果进行保证，必须要在检测的过程中利用误差分析保证消除误差所使用的方法，与废水水质检测要求相符，从而对数据进行优化，进而降低检测误差。
水质检测能够及时了解水质状况，保证水资源安全、可靠。但在水质检测过程中，容易受到检测环境、设备、方法以及人员检测能力等主、客观因素的影响和制约，水质检测化验数据容易出现误差，影响了水质检测数据的真实性。因此，通过分析废水水质检测化验误差和数据分析，评定检测数据的精确，找出误差来源及影响，进一步排除无效数据，改进检测方案具有积*的现实意义。
现下工业污水和生活废水的排放，使得水体中的污染物含量已经远远超过水体自身自净能力，并使水体发生了化学性质和生物性质的变化，造成水特征的改变，并对人类生命生存造成影响。而废水监测就是针对污染水质采取的一种检测方式，可以掌握水的变化情况，从而控制水污染扩大化。而检测误差顾名思义，就是指测量值和真实值之间的差异，在进行废水水质检测化验过程中，检测数据易受到检测环境、检测设备、检测方法等多方面影响，致使废水真实值域固定值之间存在一定的差距。这种差距的出现虽然情有可原，但是并不代表误差可以忽略，为了能够*大限度的反映待测废水样品水质，强化废水水质检测化验误差分析十分重要。
一、检测化验误差分析
在废水水质检测化验误差分析的时候，主要是从直接和间接测量误差、单项测量值误差、多次测量误差等方面，下面就针对这几点内容展开了分析和阐述。
1、直接和间接测量误差
一般来说，可以将水质检测数据分为直接、间接测量数据两种。在测量仪器设备当中能够直观看到的数据就是直接测量数据，而间接测量数据的得出，需将直接数据带入到公式当中，然后经过相应的计算才能够得出。在实际的检测过程当中，直接测量值的误差，主要包括单项检测误差以及多次检测误差。
2、单项测量值误差
其实，废水水质检测化验误差的产生，是受到多方面因素的影响，导致很多检测化验项目无法正常的展开。面对这样的情况，需要根据实际情况，对测量误差进行处理，若是误差相对较小的话，那么数据计算的时候，可以充分的结合仪器上所注明的误差范围来进行。但是，在计算的时候，若是无法正常展开计算，那么就可以按照仪器设备*小刻度的一般，将其作为单项测量的*大误差值。
3、多次测量误差
通过多次实验测量的方式，及时的调整测量值的误差，能够将测量值更接近于真实值。举个例子来说，在对某原水的浊度进行了八次测量之后，在计算的过程当中结合这八次所测得的数值来进行计算的话，能够确定原水浊度的近似真值。通过这样的方式，不仅能够利用利用平均值结合误差值来表述实验，而且还能够评价接下来的各种测量。
二、废水检测误差数据处理
1、直接测量误差处理
在实际的测量当中，水质检测的相关数据可通过直接测量和间接测量两种方式得到。直接测量数据就是在测量过程中直接通过仪器读取的数据。间接测量数据就是将直接测量得到的数据代入相应的公式中，通过计算得到数据。一般来说，直接测量数据在检测时会存在两种类型的误差，分别是单次测量误差以及多次测量误差。在实验室进行水质检测的时候有时受一些条件的限制只能进行一次测量，并不能对其进行重复验证，所以有必要在实际测量数据的基础上对其进行修正。若是一些测量值的随机误差相对较小的话，可以在仪器允许的范围内对其进行一定的修正，如果不行的话则需取仪器*小刻度的一半作为其*大允许误差。为了得到准确的测量数据或者是使测量值*大程度接近准确值，要在条件允许的情况下尽可能多地进行重复测量并将重复测量得到的数据进行相应的计算。
2、间接测量误差处理
对废水进行检测的过程中，数据间接测量值通常是利用直接测量数值计算获得，因此间接测量值所出现的误差与直接测量度数之间的联系*为紧密，也和分析计算公式基本形式之间有相应的联系。此外，直接测量数值和间接测量数值之间也蕴含着函数层面的联系，这样一来，也会为间接测量的数值造成影响。例如，间接测量计算平均误差是以算术平均误差为前提，对间接测量数值进行计算，其间存在的误差务必要对所有项误差的所处条件进行考虑，保证所有**误差能够经过互相叠加之后获得。除此之外，二者之间的函数关系其中也涵盖了乘方、开方、乘法、除法等直接测量数值相对误差之和。对于间接测量数据计算公式仅仅是进行简单的加减运算过程中，要按照**误差与相对误差的顺序进行计算，通过该形式对其进行分析较为合理。一般间接测量数据进行计算的过程中，若其中涵盖了乘方开方等，则务必要先分析相对误差，随后才可以分析**误差。
3、异常误差数据处理
在废水水质检测化验中，通常情况下，一组实验测量数据误差往往在一定的范围内，若是其中有一个数据或者个别数据与其他数据之间的差异比较大，这表示次数据是存在差异定的，因此必须要采用一种可行的标准，对异常数据进行取舍，这就是异常数据处理，从而为废水水质检测化验准确性提供保障。在进行异常误差数据处理时，可以使用格拉布斯准侧法、迪克逊准侧法、肖维涅准侧法进行数据处理，通常情况下，肖维涅准侧法应用*多。在这里我们来举这样的一个例子，如在进行废水 PH 检测时，测得了下列数据，即9.53、8.99、8.98、8.88、8.29、7.08、8.71、8.92、8.96、8.97 这样十组数据，其中 9.53 和 7.08 看似偏差较大，是这组数据之中的异常数据，为了能够更好的保障废水水质检测化验的准确性，对猜测结果进行验证，可以计算平均值和标准偏差，通过计算可以发现，平均值为 0.536，而 K 值=2.69，根据肖维涅准侧法，n=10 时，K 值=2.16，而 2.69 显然是大于 2.16 的，这表示 7.08 已经超出了监测范围，因此这一数据在进行废水水质检测化验可舍去，而 9.53 并没有超出测量范围，因此在废水水质检测化验中，9.53 这一数据是可以保留的。在进行废水水质检测化验时，若是出现异常数据，检测人员可以通过不同形式的准侧法，从而对以此误差数据的舍留做出取舍，从而微测量结果的准确性提供保障。
水体污染日益加重，严重影响到人们的健康。进行水质检测能够知道废水的水质情况，通过对水污染的具体原因进行分析并针对性地整治，从而达到净化环境、治理污染的目的。
