数据在现代经济社会中的地位如人的眼睛。数据的准确性和可重复性是保证科研、生产和统计信息等数据质量的前提。例如，如果化工企业工艺参数控制不准，那么可能引起安全责任事故。如果统计数据不准、失实，那么统计数据丧失了使用价值，甚至导致决策失误，国民经济将蒙受巨大损失。

    然而，许多情况下，采集的数据却出现异常现象。学生们做实验最苦恼的是，实验结果不能重复，一时难以找到真正原因。例如，微生物有喜氧菌、厌氧菌和兼性菌。如果做喜氧菌实验，可能因环境温度等轻微变化，可能产生厌氧或兼性环境，相关杂菌将对结果产生重要影响。

    实验、生产当中，由于源材料来源不同，可能得不到以前的结果。究其原因，与材料主要成分偏差、杂质及含量等有关；也可能与工艺控制因素或仪器仪表、人员状态等相关。

    环境温、湿度对工业生产和科学实验具有非常重要影响。原中科院金属研究所所长、中国科学院副院长李薰院士（1913年11月20日—1983年3月20日）在英国谢菲尔德大学学习工作期间，正值第二次世界大战初期，一位皇室成员驾驶的垂直起降的鹞式飞机因引擎主轴断裂意外坠机，轰动英国朝野。他实地考察、查阅相关生产记录，发现飞机引擎主轴断裂的原因竟然与当时生产车间的高湿度环境相关，从而发现了钢中氢脆机制。

    许多实验要求对实验室温、湿度和飞尘、气压进行严格控制。例如，芯片等电子产品生产、离子溅射、静电喷涂等。

    一般地，五个方面的因素会影响数据的可靠性，如检测对象（样本数，取样质量）、操作人员素养、仪器完好率、检测方法、环境因素（如相对湿度、温度、气压、清洁度）。数据是这些因素的综合反映。如果数据异常，不能简单归结为某一个单因素的影响，需要排除其它因素，否则就会产生误判。

    从科学意义来说，单个样本的参考价值是不足的。一个数据的取得至少需要三个以上的平行样本才认为是可靠的。所以，在研究论文中，需要给出平行实验数据，且反映在图标中需要同时有均值和误差棒（值），提供数学统计意义上的依据，才能做出准确的分析和判断。

    总之，保障相关实验条件，减少系统误差，保持数据的准确性或可靠性是至关重要的。