摘要： 经典统计学在X为N(μ,σ)的条件下,对于置信度γ,导出了用子样数据x_1,x_2,…x_n求精密度上限、准确度的置信区间、X的不确定度、X的容许限的公式。但当子样大小n不大时,这些公式得出的结论都不太精确,从而价值不大。为此需要从工程上设法利用与X不是一个母体的其它诸变量的数据,只要从工程上判定那些变量的标准偏差与X的标准偏差存在一定的比例关系,就可以利用那些变量的数据得出本文所提出来的所谓“综合方差”。运用综合方差来评定精密度,准确度、不确定度及容许限可以等价于提高置信度,在物理上相当于增加结论的可信程度;或在相同的置信度条件下等价于增加了X的数据个数,在物理上等价于增加了X的试验次数。对于只能作不多次数试验的价值昂贵的产品来说,本文有应用价值。