दो मानक विधियाँ हैं
"साधन निर्माता के विनिर्देशों" से परामर्श करें, जैसा कि उद्धरण में संकेत दिया गया है। यह आम तौर पर एक क्रूड-बैक-बैक का उपयोग किया जाता है जब कोई अन्य जानकारी उपलब्ध नहीं होती है, क्योंकि (ए) "वास्तव में" सटीकता और "सटीक" से साधन निर्माता का क्या मतलब होता है, अक्सर अनिश्चित होता है और (बी) कैसे इंस्ट्रूमेंट नया होने पर प्रतिक्रिया देता है एक परीक्षण प्रयोगशाला के क्षेत्र में उपयोग किए जाने से बेहतर प्रदर्शन की संभावना थी।
प्रतिकृति नमूने ले लीजिए। पर्यावरणीय नमूने में लगभग आधा दर्जन स्तर होते हैं, जिन पर नमूनों को नियमित रूप से दोहराया जाता है (और बहुत अधिक जिस पर उन्हें दोहराया जा सकता है), प्रत्येक स्तर के लिए एक भिन्नता के स्रोत के लिए नियंत्रित किया जाता था। ऐसे स्रोतों में शामिल हो सकते हैं:
- नमूना लेने वाले व्यक्ति की पहचान।
- प्रारंभिक प्रक्रियाएं, जैसे कि कुओं को बांधना, एक नमूना प्राप्त करने से पहले लिया जाता है।
- शारीरिक नमूना प्रक्रिया में परिवर्तनशीलता।
- नमूना मात्रा के भीतर विषमता।
- एक प्रयोगशाला में नमूना को संरक्षित और शिपिंग करते समय होने वाले परिवर्तन।
- प्रारंभिक प्रयोगशाला प्रक्रियाओं में विविधताएं, जैसे कि एक भौतिक नमूने को समरूप बनाना या विश्लेषण के लिए पचाना।
- प्रयोगशाला विश्लेषक (ओं) की पहचान।
- प्रयोगशालाओं के बीच अंतर।
- भौतिक रूप से अलग-अलग उपकरणों के बीच अंतर, जैसे कि दो गैस क्रोमैटोग्राफ।
- समय के साथ उपकरण अंशांकन में बहाव।
- दिनचर्या में फेरबदल। (यह प्राकृतिक और व्यवस्थित हो सकता है लेकिन नमूना समय मनमाने होने पर यादृच्छिक दिखाई दे सकता है।)
परिवर्तनशीलता के घटकों का एक पूर्ण मात्रात्मक मूल्यांकन केवल उपयुक्त प्रयोगात्मक डिजाइन के अनुसार इनमें से प्रत्येक कारक को व्यवस्थित रूप से भिन्न करके प्राप्त किया जा सकता है।
आमतौर पर केवल सूत्रों का मानना है कि सबसे अधिक परिवर्तनशीलता का अध्ययन किया जाता है। उदाहरण के लिए, कई अध्ययन व्यवस्थित रूप से नमूनों के एक निश्चित भाग को प्राप्त करने के बाद विभाजित करेंगे और उन्हें दो अलग-अलग प्रयोगशालाओं में भेज देंगे। उन विभाजन के परिणामों के बीच अंतर का एक अध्ययन माप परिवर्तनशीलता में उनके योगदान को निर्धारित कर सकता है। यदि इस तरह के विभाजन को पर्याप्त रूप से प्राप्त किया जाता है, तो माप परिवर्तनशीलता का पूर्ण वितरण एक पदानुक्रमित बायेसियन अनुपात-लौकिक मॉडल में पूर्व के रूप में अनुमानित किया जा सकता है। क्योंकि कई मॉडल गॉसियन डिस्ट्रीब्यूशन (प्रत्येक गणना के लिए) मानते हैं, पूर्व में एक गॉसियन प्राप्त करना अंत में विभाजन के बीच के अंतर और विचलन का अनुमान लगाने के लिए नीचे आता है। अधिक जटिल अध्ययनों में, जिसका उद्देश्य विचरण के एक से अधिक घटकों की पहचान करना है,
इन मुद्दों के बारे में सोचने के लाभों में से एक यह है कि वे आपको त्रुटि के इन घटकों में से कुछ को कम करने या यहां तक कि उन्हें समाप्त करने के तरीकों की पहचान करने में मदद करते हैं (जिससे कि उन्हें मात्रा निर्धारित किए बिना), जिससे Cressie और Wikle के आदर्श के करीब पहुंचना "अनिश्चितता को कम करना" है। जितना विज्ञान इजाजत देता है। "
एक विस्तारित काम करने वाले उदाहरण के लिए (मिट्टी के नमूने में), देखें
वान ई, ब्लम, और स्टार्क्स, मिट्टी के नमूने में त्रुटियों के आकलन के लिए एक तर्क। यूएस ईपीए, मई 1990: ईपीए / 600 / 4-90 / 013।