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粗差作为一种误差来源，一般来说，只要操作人员工作责任心强、测量过程耐心细致、观测方法正确、观测措施得当，粗差是可避免的。但随着采集数据的方法和处理数据的自动化，粗差有时不可避免，而粗差又不能在平差中消除，但因为粗差影响大，致使测量数据处理精度不高甚至出现错误，因此测量数据处理要杜绝粗差。而现代化的测量数据采集传输和自动化处理过程中，由于某种原因还是可能产生粗差，如果不及时处理，势必会影响到数据处理结果。所以粗差的探测在数据处理中越来越重要。
本文基于研究检验测量数据样本中的粗差的多种方法：1.数据探测法、2.3s准则这两种代表性的方法，详细描述这两种检验方法：.数据探测法以及3s准则法，各自举出算例进行计算反算，假设检验最终得出结论，讨论这两种代表性的检验方法的实验效果效果。最终总结出不同的粗差检验方法适用的不同情形，以及各种粗差检验方法的优缺点，以提高测量工作的准确性，为测量工作提供便利，为祖国的社会发展做出贡献。
1.2 国内外研究现状
2 粗差的判别标准与检验方法
2.1 粗差的产生原因
粗差的产生原因有很多种，我们可以总结成以下几个方面：
1）测量人员的主观原因
由于测量者工作中可能过于劳累，或者缺乏经验导致操作仪器的方法不准确，或者由于粗心，没有耐心等等，因此导致了读数中出现错误，或者记录错误都有可能，这是粗差产生的主要原因。
2）外界的客观条件原因
由于测量条件的意外改变如：外界振动，撞击等，从而引起测量仪器的示值，读数盘或者测量仪器的位移而导致产生粗差。
3）测量仪器自身的意外故障
若产生粗差的原因可以排除测量人员的主观原因以及外界的客观原因，则可以认为原因是仪器自身的突然故障导致的。
2.2 粗差的判别标准
在测量过程中，对于误读、误记或运算错误，应当随时发现，随时剔除（或加以纠正）。如果外界条件突然发生变化，产生冲击、振动，仪器示值突然改变，应当立即停止测量，并将这些测量结果剔除，直到外界条件恢复正常或重新调整仪器以后，再进行测量。除了想方设法检验和剔除测量结果数据的粗差，其实更重要的是要加强测量人员的责任意识以及要以严谨的科学态度对待每一份测量工作。
有时候，直到测量结束也没有充分理由确定在哪一个测量值中存在粗差。这时只能根据误差理论，用统计方法来判别。由偶然误差的分布规律可知：绝对值大的误差出现的可能性小（单峰性）；在一定条件下，误差的数值实际上不会超出某一范围（有界性）。因此统计方法判别粗差的基本思想是：先给定一个置信概率 ，由此确定置信区间 ，凡是超过 范围的误差出现的可能性是极小的，因此他们不属于偶然误差的范围，是不应该出现的误差。一旦出现，即为粗差，应立即剔除。