化学测量本质上具有变异性，而统计学提供了描述、解释和从这些变异性中得出结论的语言和工具。描述性统计使用集中趋势度量——均值（平均值）和中位数（中间值）——以及离散度量如标准差（s）和方差（s²）来总结数据集。正态（高斯）分布描述了许多自然随机误差的来源；约68%的测量值落在均值的±1s范围内，95%在±2s范围内，99.7%在±3s范围内。

置信区间表示在给定概率水平（通常为95%）下，真实总体均值预期所在的区间。该区间计算为 x̄ ± t · s / √n，其中 t 是给定置信度和自由度下的学生t值。假设检验使用 t检验 将样本均值与参考值进行比较（单样本t检验）或比较两个样本均值（双样本和配对t检验）。F检验比较两个方差，以确定它们的差异是否具有统计显著性。

**方差分析（ANOVA）**将t检验扩展到同时比较三个或更多组均值。单因素方差分析将总方差分解为组间方差和组内方差。F比（组间方差除以组内方差）检验所有组均值相等的零假设。事后检验如Tukey HSD识别哪些特定配对存在显著差异。

异常值检测至关重要，因为单个异常值可能扭曲统计结论。Grubbs检验通过比较与均值的最大偏差与临界Z值，一次识别一个异常值。Dixon Q检验评估小数据集（n ≤ 30）中最小或最大值是否为离群值。疑似异常值绝不应随意丢弃——需要有记录的正当理由，且只有在确认物理或程序原因后才能移除。

校准曲线通过基于最小二乘准则的线性回归将仪器响应 y 与分析物浓度 x 关联：最小化 Σ(yᵢ − ŷᵢ)²。回归得出斜率 m、截距 b 和相关系数 r²。未知浓度通过在其回归线上插值响应来预测。**检测限（LOD）**是与空白可区分的最小浓度，通常计算为3.3·σ/S，其中σ是空白的标准差，S是斜率。**定量限（LOQ）**设定为10·σ/S，代表最低可靠的定量测量值。