原始误差是指在统计分析中，由测量或观察仪器的精度限制、操作人员的技术水平等因素所导致的测量误差或观测误差。
如果在实验或者调查研究中，没有很好地控制测量和观察误差，那么在分析数据时可能会导致高度偏差的结果，甚至可能会得出错误的结论，这也就是为什么科学研究和统计分析的可重复性和精度非常关键的原因。
原始误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。
系统误差是指在测量或者观测过程中因为测量仪器的错位、本身缺陷、环境因素等造成的一种偏差，不同于随机误差，这个误差是有方向性的，并且会对实验结果造成常量差异。
随机误差是指在测量或者观测过程中，由于实验条件, 操作人员等造成的随机性的误差，这个误差没有方向性，每次实验可能会有不同的结果，但是取多组数据后，可以通过统计的方法来减小其影响，从而得到更为准确和可靠的结果。
首先，在设计实验或者调查的时候，需要选用合适的测量仪器和采样设备，并且对其进行严格的校准和检验，保证其准确性和精度。
其次，在操作时，需要严格遵守实验操作规范，保证实验数据的可靠性和准确性。
最后，在数据处理和分析时，需要进行足够的数据清理和筛选，将存在问题的数据进行排除，同时还要注意对原始数据进行标准化和规范化处理，从而减小原始误差的影响。
随着样本量的增加，随机误差的影响逐渐减小，而系统误差则不可避免的存在。
因此，在实验和调查设计中，应该尽量扩大样本规模，以降低测量偏差的影响，但对于系统误差，只能通过更好的实验设计和更为精细的数据分析方法来消除。
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