系统误差_百度百科
系统误差又叫做规律误差。它是在一定的测量条件下，对同一个被测尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。前者称为定值系统误差，后者称为变值系统误差。
系统误差定义
（Systematic error）
在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差。
系统误差是与分析过程中某些固定的原因引起的一类误差，它具有重复性、单向性、可测性。即在相同的条件下，重复测定时会重复出现，使测定结果系统偏高或系统偏低，其数值大小也有一定的规律。例如，测定的结果虽然精密度不错，但由于系统误差的存在，导致测定数据的平均值显著偏离其真值。如果能找出产生误差的原因，并设法测定出其大小，那么系统误差可以通过校的方法予以减少或者消除，系统误差是定量分析中误差主要来源。[1]
在对同一被测量进行多次测量过程中，出现某种保持恒定或按确定的方法变化的误差，就是系统误差。
系统误差原理
相同待测量大量重复测量的平均结果和待测量的差。一般而言，由于测量步骤的不尽完善会引起的误差，其中有的来自系统误差，有的来自。随机误差被假设来自无法预测的影响量或影响的随机的时间和空间变异。一些系统误差可以消除，通常可以降低，如果系统来自影响量对测量结果的可辨识效应。
系统误差有下列情况：误读、误算、视差、刻度误差、磨损误差、接触力误差、误差、、、误差等。
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，采取适当措施降低它的影响。
系统误差来源
（1）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）对的影响等所产生的误差。
（2）（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，测电阻时没有考虑电表内阻对实验结果的影响等。
（3）操作误差 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。
（4）试剂误差 指由于所用蒸馏水含有杂质或所使用的试剂不纯所引起的测定结果与实际结果之间的偏差。
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，多次测量求并不能消除系统误差。
电脑在进行数据处理的过程中，也会有误差，如在处字段的时候，由于处理位数的不一样，所得结果是有误差的，与我们计算中采用四舍五入法得出的结果类似。
系统误差应用
中根据误差的来源可分为方法误差、仪器误差、以及等。
（1）方法误差：方法误差是由本身不完善或选用不当所造成的。如重量分析中的沉淀溶解、共沉淀、沉淀分解等因素造成的误差；容量分析中滴定反应不完全、干扰离子的影响、指示剂不合适、其他副反应的发生等原因造成的误差。
（2）试剂误差：试剂误差是由试剂不符合要求而造成的误差，如试剂不纯等。试剂误差可以通过更换试剂来克服，也可以通过空白试验测知误差的大小并加以校正。
（3）仪器误差：仪器误差是由于仪器不够准确造成的误差。例如，天平的灵敏度低，砝码本身重量不准确，滴定管、容量瓶、移液管的刻度不准确等造成的误差。因此，使用仪器前应对仪器进行校正，选用符合要求的仪器；或求出其校正值，并对测定结果进行校正。
（4）操作误差：由于分析者操作不符合要求造成的误差叫操作误差。例如，检验者对滴定终点颜色改变的判断有误，或未按仪器使用说明正确操作等所引起的误差。
系统误差减少误差
1.采用修正值方法
对于定值系统误差可以采取修正措施。一般采用加修正值的方法。
2.从产生根源消除
用排除误差源的办法来消除系统误差是比较好的办法。这就要求测量者对所用标准装置，测量环境条件，测量方法等进行仔细分析、研究，尽可能找出产生系统误差的根源，进而采取措施。
3.采用专门的方法
（1）交换法：在测量中将某些条件，如被测物的位置相互交换，使产生系统误差的原因对测量结果起相反作用，从而达到抵消系统误差的目的。
（2）替代法：替代法要求进行两次测量，第一次对被测量进行测量，达到平衡后，在不改变测量条件情况下，立即用一个已知标准值替代被测量，如果测量装置还能达到平衡，则被测量就等于已知标准值。如果不能达到平衡，修整使之平衡，这时可得到被测量与标准值的差值，即：被测量=标准值 差值。
（3）补偿法：补偿法要求进行两次测量，改变测量中某些条件，使两次测量结果中，得到误差值大小相等、符号相反，取这两次测量的算术平均值作为测量结果，从而抵消系统误差。
（4）对称测量法：即在对被测量进行测量的前后，对称地分别对同一已知量进行测量，将对已知量两次测得的平均值与被测量的测得值进行比较，便可得到消除线性系统误差的测量结果。
（5）半周期偶数测量法：对于周期性的系统误差，可以采用半周期偶数观察法，即每经过半个周期进行偶数次观察的方法来消除。
（6）组合测量法：由于按复杂规律变化的系统误差，不易分析，采用组合测量法可使系统误差以尽可能多的方式出现在测得值中，从而将系统误差变为随机误差处理。
系统误差消除
1、在测量结果中进行修正。对于已知的恒指系统误差，可以用修正值对测量结果进行修正；对于变值系统误差，设法找出误差的变化规律，用修正公式或修正曲线对测量结果进行修正；对于未知系统误差，则按随机误差进行处理。
2、消除系统误差的根源。在测量之前，仔细检查仪表，正确调整和安装；防止外界干扰；选好观测位置消除视差；选择环境条件比较稳定时读数等。
3、在测量系统中采用补偿措施。找出系统误差规律在测量过程中 自动消除系统误差。
4、实时反馈修正。由于自动化测量技术及计算机的应用，可用实时反馈修正的办法来消除复杂的变化的系统误差。在测量过程中，用传感器将这些误差因素的变化，转换成某种物理量形式（一般为电量），及时按照其函数关系，通过计算机算出影响测量结果的误差值，并对测量结果作实时的自动修正。
广西师范大学等．分析化学．北京：高等教育出版社，1981：82-83
企业信用信息水准测量的误差_百度知道gps测量实习报告
gps测量实习报告
编辑：1016
　　1 作业过程
　　1.1 GPS静态测量
　　GPS静态测量首先要选点并布设网型，点要选在开阔、无遮挡物、无电磁波干扰、交通方便的地方，以保证对卫星的连续跟踪观测和卫星信号的质量，并且便于以后的观测作业和应用。GPS网的布设应尽量覆盖整个测区，不要过密或者过疏，GPS网三条边边长应相差不大，夹角应介于25度到135度之间。在保证质量的前提下，GPS网设计应尽可能地提高效率、降低成本。
　　接下来就是进行外业观测，实习中我们采用同步观测相对定位的方法，三台接收机同步观测采集数据，观测时间为40分钟，按预先设定的GPS网依次推进。安置仪器是应注意将仪器安置在测量点上，高度适中，踏实脚架再对中整平，量取天线高时量测点位表面到天线护圈中心的高度。接收机正常工作后不能触动仪器，也不能在仪器旁使用对讲机和手机，避免无线电干扰卫星信号。
　　外业观测完成后将对采集到的数据进行内业处理，实习过程中我们采用HGO软件进行基线解算。
　　1.2 三等水准测量
　　三等水准测量我们沿GPS网点布设附合水准路线，测量时应注意安置水准仪的测站至前、后视立尺点的距离要量距使其相等，每站按规范读数并记录所需数据，随即进行各项计算，填写记录表进行各项检查，满足限差后才能搬站。依次设站，用相同的方法进行观测， 2直至线路终点，计算线路的高差闭合差。测量工作完成后进行平差计算。
　　1.3 RTK测量
　　RTK测量时应将基准站接收机架设在开阔并且相对较高的地方，架设好电台和天线后连接电缆并开机，启动基准站后用手部与其连接，在手部中新建项目并配置坐标系，然后再回到主界面选择平滑，设置电文模式、差分模式和天线高。再将手部与移动站连接，回到主界面设置数据，与连接基准站的数据一样。设置完成后即可选择两个已知点进行基线解算，解算合格后就可以移动移动站进行测量。测量完成后可将数据导出进行内业处理。
　　1.4 土地利用现状调查
　　土地利用现状调查需要预先准备调查范围的遥感影像，通过目视判读影像在图中选取分布均匀、遍布全区的特征点，利用RTK测量方法对选取的特征点进行测量，再根据测量的数据遥感影像的矫正，导出高分辨率图像。在南方CASS中打开矫正后的图像，选取特征点对影像进行配准，完成影像配准后，选择主菜单中的土地利用/ 图斑/ 绘制图斑，在图上，通过目视判别把同一类地物沿边界画出来，完成土地利用分类。然后带着导出的图像到实地考察，对不合理的地方进行标注，回来后又更改修正。
　　2 平差报告
　　2.1 点连式三维自由网平差报告
　　基线条数:33 平差点数:23
　　基线标准差置信度(松弛因子):10.00& Tau检验显著水平:1.00% 单位权中误差比:0.0359 x2检验值:1.1855
　　x2理论范围:15.8154 - 57.6484 x2检验结果:False
　　1.输入的基线及标准差
　　2.控制点坐标
　　3.平差后的基线及标准差
　　8.基线最弱边和平面最弱点
　　基线名 中误差_DX(mm) 中误差_DY(mm) 中误差_DZ(mm) 中误差(mm) 相对误差
　　GP221682.zsd-GP231681.zsd 2.65 5.60 2.94 6.86 1:25633
　　站点名 中误差_N(mm) 中误差_E(mm) 中误差_U(mm) 中误差(mm)
　　GP13 3.40 3.59 8.57 9.89
　　2.2 边点混合式三维自由网平差报告
　　基线条数:51 平差点数:23
　　基线标准差置信度(松弛因子):10.00& Tau检验显著水平:1.00% 单位权中误差比:0.4846 x2检验值:42.1618
　　x2理论范围:56.7769 - 124.7177 x2检验结果:False
　　1.输入的基线及标准差
　　2.控制点坐标
　　3.平差后的基线及标准差
　　4.基线改正数及标准差
　　8.基线最弱边和平面最弱点
　　基线名 中误差_DX(mm) 中误差_DY(mm) 中误差_DZ(mm) 中误差(mm) 相对误差
　　GP221682.zsd-GP231681.zsd 8.87 18.74 9.82 22.94 1:7665
　　站点名 中误差_N(mm) 中误差_E(mm) 中误差_U(mm) 中误差(mm)
　　GP22 7.45 8.47 25.03 27.46
　　2.3 高差赋配表
　　3 RTK测量结果
　　gp07 gp06 gp11 x
　　y h X中误差 948.5 7
　　950.6 1
　　953. Y中误差 0.9 0.0019 H中误差 0.004 0.1 6
　　44.74 47.18 59.31 46.08 47.55 48.64 0.4 0.7 0.7 0. 0.004 0.5 0.7 0. 0.6 0.6 0.8 0.7 0.4 0. 0.5 0.8 0.004 0.6 0.0023
　　0.0047
　　0.2 0.9 0.7 0.4 0.005 0. 0.004 0.1 0.3 0.8
　　.8 0.0038
　　4 土地利用调差图斑分割结果
　　时间转瞬即逝，为期三周的GPS测量实习马上就要结束了，在这短短的三周里我体验到了测绘工作的艰辛，但更多的还是收获与感悟。
　　在我们组长的带领下我们小组按要求顺利完成了实习任务，虽然在实习过程中我们遇到了不少问题，但最后都通过大家共同探讨、查阅资料和请教老师解决了。通过此次实习我认识到我还有许多不足之处，因为之前理论课上的知识理解得不是很透彻，很多问题在实习过程中就暴露出来了，例如GPS网的布设方法和静态测量的原理我都不是很了解。因此我认为在此后的学习中我应该更用功，把基础知识掌握牢固，此外还要多找机会进行实践，多操作仪器以适应以后的工作。
　　除此之外我还在此次实习中认识到吃苦耐劳的精神和认真谨慎的态度在工作中的重要性。测绘工作本身就不是轻松的工作，如果不发扬吃苦耐劳的精神将无法胜任，而且测绘工作中强调精确，在工作中任何一个环节不认真对待都会对结果造成很大的影响，正所谓&失之毫厘，谬以千里&，可见严谨的态度在工作中的必要性。
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第九章设定误差与测量误差
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F检验（Ftest）亦称方差分析，是统计学中假设检验的方式之一。它主要是指用服从F分布的统计值来检验两正态总体方差的一致性。在社会统计中，它常根据样本统计值（E2或γ）来检验总体中的定类与定距、定序与定距、定距与定距变量之间是否相关。其检验的步骤一般为：（1）根据已有资料建立假设，确定显著水平α，查F值表得到否定域的临界值；（2）由样本资料计算F值；（3）将计算所得的F值与临界值（负值都取绝对值）进行比较，若计算值大于临界值，则否定H0；反之，则承认H0。若样本统计值为相关比率E2，则F值的计算公式为：式中，df1为分子的自由度，df=k-1，df2为分母的自由度，df2=n-k，其中k为x变量的类别数即分组的数目，n为样本个案数。若样本统计值为相关系数γ，则F值的计算公式为：式中，除了将E2换成γ2之外，其余的符号均与上式相同。现根据样本的相关比率E2为例加以说明，其统计资料如下表：学生英语成绩按居住地分类统计表据上表已计算出E2=0.64。若上表中的资料是从总体中抽取的样本资料，则根据此样本资料来检验总体中两变量X与Y是否相关的步骤为：（1）建立假设；H1：总体中X与Y相关，H0：总体中X与Y不相关，因为：df1=k-1=3-1=2df2=n-k=20-3=17若确定α=0.001，查F值表则得F0.001＝10.66（2）计算F值：（3）比较F的计算值15.11与临界值10.66，显然此计算值大于临界值，知F的计算值落在否定域内，故否定H0，即总体中学生的居住地与英语成绩相关。此外，在社会统计中，F检验也可用于方差的一致性检验。这时的研究假设为总体内两部分方差不相等，虚无假设为这两部分方差相等，F的计算公式为：式中，S21是样本中较大的一组方差，S22是样本中较小的一组方差。在计算F值时，S21与S22都是根据原始数据求出离差平方和再除以自由度n-1得到。若计算所得的F值大于规定的某一显著水平下的临界值，则否定虚无假设，说明总体中两部分方差不相等，即无一致性或差异显著；反之，则接受虚无假设，即承认总体中两部分方差相等或具有一致性。（李少文）〔T检验〕（Ttest）统计学中假设检验的方式之一。T检验是用服从t分布的统计值检验正态总体平均值的方法。在社会统计中，T检验一般适用于小样本的情况。它常根据样本平均数来检验总体平均数。其检验的步骤通常为：（1）根据已有资料建立假没，确定显著水平和自由度，查t分布表得到否定域的临界值；（2）由样本资料计算l值；（3）将计算所得的l绝对值与临界t值进行比较，若计算绝对值大于临界值，则否定虚无假设H0；反之，则承认H0。例如，研究某市实行商品房制度后，使每户人平住房面积增加。若原来每户的人平住房面积为4.6平方米，可作出假设：H1：μ1＞4.6平方米H0：μ0=4.6平方米例如从全市居民户中抽取46户进行调查，得人平住房面积为■=5.8平方米，样本标准差S=2平方米，这时的自由度df=n-1=46-1=45，如要求显著水平α—0.05（一端），查t分布表得临界值t0.0■（4）=1.679；再根据计算l值的公式计算如下：＝4.025很显然，计算值远大于临界值，所以否定H0而接受研究假设H1，说明实行商品房制度后，该市居民的人平住房面积确实有所增加，并且超过了4.6平方米。此外，T检验还可用于两个平均数差异的假设检验，具体的检验步骤与上述相同，只是计算t值的公式应改为：此公式中，X1与X2、S21与S22、n1与n2分别为两个样本的平均数、方差与个案数这时查l分布表的自由度应为d∫=n1+n2-2。在社会统计中作T检验时还须注意：（1）它只能对定距或定比类型的随机变量作假设检验：（2）只能对单个或双双成对的参数值作检验；（3）不能对总体的相关程度或方差进行假设检验。（李少文）〔x2检验〕（Chi-squaretest）亦称卡方检验。统计学中假设检验的方式之一。x是一个希腊字母，x1可读音为卡方，所以译为卡方检验。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，在社会统计中应用非常广泛。卡方检验的步骤一般为：（1）建立假设，确定显著水平α与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值；（2）由样本资料计算x2值；（3）将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定H0；反之，则承认■0。计算卡方值的公式一般可表示为：式中：f0表示实际所得的次数，fe表示由假设而定的理论次数，Σ为加总符号。X2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。相关检验又称独立性检验。进行相关检验时，要先根据交互分类表中的边缘次数分配来计算出各格中的理论次数feij。计算理论次数的一般公式为：式中，Fyj：表示x变量各类别的边缘次数分配，Fyj表示y变量各类别的边缘次数分配，n为总次数。例如对下面的2×2表：对于其它形式交互分类表如2×3表、3×2表，3×3表可依上面的方法分别计算它们的理论次数。现对如下资料进行相关检验。性别与最大志愿的关系第一步，根据已有资料建立对总体的假设：H1：性别与最大志愿相关H0：性别与最大志愿不相关确定α≤0.01，查x2值表得x20.01（1）≥6.635，x20.01（1）下标中的（1）表示自由度为1，因为在上面的2×2表中，df=（2-1）×（2-1）=1；第二步，根据样本资料计算x2值，因为：所以，第三步，进行比较，因为x2=47.3＞X0.02（1）=6.635所以否定对于总体的虚无假设而肯定研究假设，即总体中，性别与最大志愿是相关的X2检验还可用于检验总体的次数分配是否属于正态分布及进行成对资料的符号检验、两组或两组以上资料的中位数检验等。（李少文）〔Z检验〕（Ztest）统计学中假设检验的方式之一。Z检验的步骤通常为：（1）根据已有资料建立假设，确定显著水平a，查Z值表得到否定域的临界值；（2）由样本统计值计算Z值；（3）将计算所得的Z值与临界值作比较，若计算值大于临界值（负值都取绝对值），则否定虚无假设；反之，则承认虚无假设。在关于社会调查的统计中，Z检验一般适应于样本个案数不小于100的情况，且主要用于总体平均数与总体比率的假设检验。根据样本资料计算Z值的公式可分为：（1）对于平均数的检验：式中，Z■为需要计算的Z值，X为样本平均数，μ0为虚无假设的总体平均数，S为样本标准差，n为样本个案数。例如，抽样调查某市居民的人平住房面积，根据报纸资料建立的研究假设H1与虚无假设H0分别为：Ht∶μ1＞4.6平方米H0∶μ0＝4.6平方米现抽取900户居民做调查，得每户人平住房面积X=5平方米，S=3平方米。若确定α为0.01，查Z值表得否定域的临界值｜Z0.01｜=2.33（一端），再计算Z■值：最后比较Z■与｜Z0.01｜，因Z■=4＞｜Z0.01｜=2.33，所以否定H0，即每户人平住房面积大于4.6平方米的研究假设是可以接受的。（2）对于比率的检验：式中，Zp为根据比率计算的Z值，P为样本比率，P0为虚无假设的总体比率，n为样本个案数。现据上例资料建立假设：人平住房面积大于4.6平方米的住户在总体中占60％以上，即H1：P1＞60％H0∶P0＝60％若α≤0.01（一端），查表得：｜Z0.01｜≥2.33已知n=900，对这900户统计出人平住房面积大于4.6平方米的住户占63％，即P=63％，则：最后比较：2.33，所以承认H0，即对总体中人平住房面积大于4.6平方米的住户占60％以上的研究假设不能接受。此外，Z检验还用于两个平均数差异、两个比率差异的假设检验。其检验的具体步骤与上述相同，只是计算Z值的公式应改为：上述两式中，■1与■2、P1与P2、S1与S2、n1与n2分别为两个样本的平均数、比率、标准差和个案数。在社会统计中作Z检验还须注意：（1）它只能对定距或定比类型的随机变量作假设检验；（2）只能对单个或两两成对的参数值作检验；（3）总体必须为正态分布；（4）不便对总体的相关程度与方差作假设检验。（李少文）〔G系数〕（Gammacoefficient）计量两个定序变量之间相关程度的统计值。它的计算公式为：式中，N■表示同序对的数目，Nd表示异序对的数目。同序对是指每一对个案在两个定序变量上排列次数相同的对，异序对是指每一对个案在两个定序变量上次序相反的对。例如有甲乙丙丁四人，他们在“文化程度”与“工作能力”这两个定序变量上的排列次序为：甲的文化程度比乙高，甲的工作能力也比乙高，则甲乙二人这一对个案便是同序对；若丙的文化程度比丁高，但工作能力比丁低，则丙丁二人这一对个案就是异序对。这种情况可用交互分类表的简单形式表示为：文化程度上表中的同序对是甲乙这一对，Ns=1：异序对是丙丁这一对，Nd＝1。对于几种常用的交互分类表的同序对和异序对的计算规则可表示为：Nd＝c·dNs=a·（d+f）+c·fNd＝e·（d+b）+c·bNs＝a·（e+f）＋b·fNd＝d·（b+c）+e·cNs=a·（e+h+f+i）+d·（h+i）+b·（f+i）+e·iNd＝g·（e+b+f+c）+d·（b＋c）+h·（f+c）+e·c上面四个交互分类表各格中的字母a、b、c、d、e、f、g、h、i均表示个案数或两个变量交互分类的次数。例如调查了1000人的文化程度与工作能力，制成交互分类表：表中的■G系数的■值在-1与1之间变动。例中计算出的G系数说明：文化程度与工作能力成较强的正相关，其相关程度为0.71。G系数具有消减误差比例的性质，上例说明若以人们的文化程度去预测工作能力，可以减少71％的误差。（李少文）〔λ系数〕（Lambdacoefficient）计量两个定类变量之间相关程度的一个统计值，其计算公式为：式中，fim表示x变量每一类别中y变量分配的众数次数，Fym表示y变量边缘次数分配的众数次数，n为总次数或总体个案数，Σ为总和符号。计算λ系数时，先要将两定类变量的次数分配制成交互分类表，然后依照上述公式计算。例如，现有如下两个定类变量资料制成的交互分类表：性别与最大志愿的关系从表中x变量每一类别来看y变量的次数分配，其众数次数在“男”这一类别中为58，在“女”这一类别中为68，所以Σfim=58+68=126；从y变量的边缘次数分配看，其众数次数Fym=90，n=164，所以，λ系数除了能表示两定类变量之间的相关程度之外，它还具有消减误差比例的性质。消减误差比例即指当两个变量具有相关关系时，利用其中的自变量去预测因变量的数值时，比不利用自变量去预测要准确，也就是能够减少预测的误差。比如上例中的λ系数为0.49，即表示青年人的性别与最大志愿这两个变量之间的相关程度为0.49，同时，还表示用性别变量去预测青年人的最大志愿时，能够减少49％的误差。这对于社会学研究有重要意义，社会学研究的目的之一是要用一种社会现象去解释和预测另一种社会现象，那么误差越小、解释和预测越准确越好。（李少文）〔Ty系数〕（Tau-ycoefficient）计量两个定类变量或一个定类变量与一个定序变量之间相关程度的统计值。其计算公式为：■式中，■为交互分类各次数平方和除以相对应X变量边缘次数分配的商相加的总和，ΣF2yj为Y变量边缘次数分配的平方和，n为总次数。例如对某一乡村地区青年按性别（定类变量）与文化程度（定序变量）分类的资料制成交互分类表：青年性别与文化程度的关系先计算：■再计算：■τy系数的值在0与1之间变动。上例τy=0.19表明，该乡村地区青年的性别与文化程度之间存在着相关，其相关程度为0.19，说明该乡村地区对女青年文化程度的提高重视不够。τy系数具有消减误差比例的性质，如上例中的τy系数为0.19，即说明若用性别（自变量）去预测文化程度（因变量）的误差时，能减少19％的误差τy系数与λ系数都能计量两个定类变量之间的相关程度，但τy比λ能更充分地利用交互分类表中的数据，因此用τy系数较为精确，特别是当X变量各类别的众数次数都集中在同一横行时，λ便无法计算，而τy仍能测量出两变量间的相关程度。（李少文）〔X理论——Y理论〕（TheoryX-TheoryY）是建立在对人性的不同假定基础上的两种相反的管理观点。它是由美国社会心理学家麦克雷戈（D·McGregor）在1960年所著《企业的人性方面》（HurnanSideofEnterprises）一书中提出的。麦格雷戈围绕“人的本性”，论述了人类行为规律及其对管理的影响。他认为，每一个管理人员对其下属职工的看法实际上均有一套假定，并以此作为管理的出发点。这些假定可以归纳为两类，即所谓X理论和Y理论。麦格雷戈把那种建立在错误的人性假定上的管理观点称为X理论。X理论关于人性的假定要点是：（1）人的天性是厌恶工作的，只要有可能就会逃避工作。（2）大多数人要求安全高于一切，不愿负责。（3）人生来就以自我为中心，漠视组织的需要。（4）一般人都需要指挥和控制。持有上述看法的管理者，就喜欢采取“命令与统一”、“权威与服从”的传统管理方式。麦格雷戈提出了与这种X理论相对立的一种新管理观点，他称之为Y理论，其对人性的假定要点是：（1）要求工作是人的本能，如果工作环境好的话，工作如游戏般自然。（2）在适当条件下，人们不但愿意而且能够主动承担责任。（3）个人的需求与组织的需要并不矛盾，而是可以统一起来的。（4）在适当的激励下，人们能够自我指挥和自我控制。按照Y理论，企业管理应该注意发挥职工的积极性和主动性，用“启发和诱导”代替“命令与服从”。麦格雷戈的上述观点在西方企业界引起了广泛的重视，在企业管理中得到了实际的运用。但也有人批评其过于理想化和绝对化。（史昭乐）分享词条：添加时间： 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