量值认识中的“测量”与“统计”

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      “测量”的本义为广大计测人士熟知：是通过将未知量值的“被测量”与已知量值的“标准量”比较，而对“被测量”赋值的工作。
   
   “统计”的大体含义更是广为人知：由大量“样本”数据“统计”出【总结、归纳出】这些“样本”数据所属“总体”【即这些“样本”的归属者】之“特征值”的数学分析工作。
   
    如上本义的“测量”与“统计”，是量值认识中经常要做的两项工作。但两者的技术内涵显然分界明确，相应的技术推进责任也各有专业所负，从实用的角度看，或不宜将两者揉成一体表述？

     对于理想化的不变常值被测量值对象【即单样本被测量值对象】，可以只测量一次，得到唯一的“测得值”，作为被测量的“测量结果”，自然不存在“统计”工作要做；也可以重复测量N次，得到N个“测得值”——此时便有一定的“统计”工作要做了：求N个“测得值”的“平均值”作为被测量的“测量结果”，这个“测量结果”通常会比单次“测得值”更有可能接近被测量的“真值”；求N个“测得值”散布的“标准偏差（估计）值”，它是一部分测量误差散布的体现。

     对于实际的随机总体被测量值对象【即多样本被测量值对象】，必须对足够多的M个量值样本进行“测量”，得到相应的M个“测得值”——随后一定要做必要的“统计”工作：最简单的情形是被测量随机总体服从正态分布，就求这M个“测得值”的“平均值”作为被测量的均值的“测量结果”；求这M个“测得值”散布的“标准偏差（估计）值”，作为被测量的标准偏差值的“测量结果”。

     对“测量系统”的“检定”或“校准”大体属于对理想化的不变常值被测量值对象的测量，只不过此被测量值对象的量值已知（标称值及不确定度已知），通常必须重复测量足够多的N次，得到N个“测得值”——随后一定要做必要的“统计”工作，获得该“测量系统”可能产生测量误差的“统计规律”。