测量时存在误差是难免的,如果误差属于随机误差,它们应该符合统计学揭示的分布规律,即满足统计学导出的统计表,例如t分布数值表,F统计量的数值表,如果实测值的计算统计量超过了统计表给出的表值,说明有较大的误差,而这个误差已不属于随机误差预测的数值范围,应该是系统误差或过失误差所致。这种测量结果超出统计学定量规律的现象就称为存在“显著性差异”,即存在随机误差以外的其他误差(指系统误差和过失误差)。居于这样的思路,提出了t值检验法、F检验法等。这几种检验法都是根据测量值算出一个实际统计量t计或F计,然后再与指定条件下的表值对比(指定条件即自由度和置信度),大则称存在显著性差异,即可能存在系统误差或过失误差,小则表明误差的存在是正常合理的(因为随机误差是不可避免的,也是符合表单给出的统计规律的)。
显著性检验可用于标准样与纯物质间的对比,不同分析人员、不同实验室、不同分析方法等之间的对比,用于检验不同方法、不同人员、不同仪器之间是否存在系统误差。一旦出现显著性差异,就应该分析检查原因,找出问题。所以显著性检验是一种判断有无系统误差(对新手而言,还可能出现过失误差)的有效方法。