比對試驗：即按照預先規定的條件，由兩個或多個實驗室或實驗室內部對相同或類似的被測物品進行檢測的組織、實施和評價。對于結果評價一般大家熟悉的Z比分直，En值外，我們下面介紹三種另外的評價方法，即格魯布斯(Grubbs)檢驗、F檢驗、t檢驗。我們分別來介紹：
格魯布斯(Grubbs)檢驗
格魯布斯檢驗是離散值檢驗的一種，主要目的是剔除異常數據，對任何一組數據進行處理，首先要檢驗其是否存在有過失誤差帶來的異常數據，即進行離散值檢驗。格魯布斯檢驗是離散值檢驗中最好的方法，具體操作為：
1.將一組數據從小到大按順序排列:x1、x2、x3、……xn；
2.求這組數據的平均值x及標準偏差S，然后求統計量T，T= (xn-x)/s；
3.假設若xn為離散值，則T= (xn-x)/s;所得結果T與格魯布斯檢驗值表所得臨界值Ta,n值比較(a為顯著性水平，n為樣本量)。
4.如果T≥Ta，n，說明是離散值，必須舍去;反之，予以保留，Ta，n由查表得到。
如果通過格魯布斯檢驗出離散值，應剔除，然后重新進行統計計算，以更進行下一步的統計分析。
F檢驗
一組數據的標準偏差（S）可以反映出該組數據的精密度，精密度決定于隨機誤差，不同組數據，有不同的精密度，兩組數據的精密度之間有無顯著性差異，需要進行F檢驗，F檢驗的目的在于比較兩個樣本的精密度有無顯著性差異。具體操作如下：
1. 求出兩個實驗室（兩組數據）的標準偏差，S1、S2，定義 F=S12 /S22 其中S12≥S22，
2.查F分布表,得到Fα/2(n1-1，n2-1)的值，若F≤ Fα/2(n1-1，n2-1)，則說明二者的精密度之間不存在顯著性差異，反之，則存在顯著性差異。
通過F檢驗，可以判斷實驗室間測量精密度有無顯著性差異。
t檢驗
t檢驗的目的就是比較兩組數據的平均值之間是否存在顯著性差異。
按如下公式計算t值:
其中
比較計算得到的t值和查表的臨界值T值，如果t值<T值,那么兩組數據無顯著性差異，反之，則存在顯著性差異。
三種方法的關系
格魯布斯檢驗、F檢驗,t檢驗三者是比對試驗數據處理中最基本的方法，三者缺一不可，順序不能顛倒。格魯布斯檢驗剔除離散值，保證了數據統計結果的有效、準確，是F檢驗、t檢驗的基礎；
F檢驗的目的在于比較兩組數據精密度也即隨機誤差是否存在顯著性差異；
t檢驗的目的在于說明兩組數據平均值的準確度，是一切試驗根本目的所在。而準確度取決于精密度和系統誤差，只有在精密度一致的前提下，才能檢驗是否存在系統誤差，因此，F檢驗是進行t檢驗必要條件，在t檢驗之前必須進行檢驗。