在進行等精度測量時，有時會發現某一個或幾個測量數據特別可疑，即相應的殘差絕對值特別大。對于這一種測量結果，必須由測量人員進行分析、判斷。對于這樣的數據如果處理不當，不僅會嚴重歪曲測量結果及其精密度，有時還可能漏掉一些及為重要的“意外”信息。例如，異常誤差的出現，可能預示著產生間歇振蕩、接觸不良，某個元件損壞、儀器工作不穩定等；有時更為重要的還可能預示著一種新的物理現象將被發現。因此，對可疑測量值不應該為了追求數據的一致性而輕易舍去。當出現可疑數據時，處理的原則是：

 1.仔細分析產生可疑數據的原因

 如果該數據確系粗差所致，則一般總能把這些原因找出來。然后，便有充分理由反該可疑值作為壞值（其相應的誤差為粗差）而剔除，并設法在測量中消除產生誤差的根源，或在剔除壞值后再進行計算。

 2.多增加一些測量次數

 如果在測量過程中，可疑數據出現而又不能肯定它是壞值時，可以在維持等精度條件的前提下，多增加一些測量次數，根據隨機誤差的對稱特性，很可能出現與上述結果絕對值相近但符號相反的另一個數據。此時它們對測量結果的影響便會彼此近于抵消。

 3.應用粗差判別準則

 根據隨機誤差的單峰我，很大誤差出現的機會很小。故從概率意義上，總能高潮確定出一個準則，用以判斷一個可疑誤差空間是正常的離散性還是屬于粗差。通常應用的粗差判別準則有下面兩種：

 （1）萊特準則。

 （2）肖維涅準則。