測試與測量的區別
測試，測量都是進行檢測，但是兩者在標準和屬性上都不盡相同。
測量不確定度和誤差是計量學中研究的基本命題，也是計量測試人員經常運用的重要概念之一。它直接關係著測量結果的可靠程度和量值傳遞的準確一致。然而很多人由於概念不清，很容易將二者混淆或誤用，本文結合學習《測量不確定度評定與表示》的體會，著重談談二者之間的不同之處。首先要明確的是測量不確定度與誤差二者之間概念上的差異。
測量不確定度表徵被測量的真值所處量值範圍的評定。它按某一置信概率給出真值可能落入的區間。它可以是標準差或其倍數，或是說明了置信水準的區間的半寬。它不是具體的真誤差，它只是以引數形式定量表示了無法修正的那部分誤差範圍。
它來源於偶然效應和系統效應的不完善修正，是用於表徵合理賦予的被測量值的分散性引數。不確定度按其獲得方法分為A、B兩類評定分量。A類評定分量是通過觀測列統計分析作出的不確定度評定，B類評定分量是依據經驗或其他資訊進行估計，並假定存在近似的“標準偏差”所表徵的不確定度分量。
誤差多數情況下是指測量誤差，它的傳統定義是測量結果與被測量真值之差。通常可分為兩類：系統誤差和偶然誤差。誤差是客觀存在的，它應該是一個確定的值，但由於在絕大多數情況下，真值是不知道的，所以真誤差也無法準確知道。我們只是在特定的條件下尋求最佳的真值近似值，並稱之為約定真值。
通過對概念的理解，我們可以看出測量不確定度與測量誤差的主要有以下幾方面區別：
評定目的的區別
測量不確定度為的是表明被測量值的分散性;
測量誤差為的是表明測量結果偏離真值的程度。
評定結果的區別
測量不確定度是無符號的引數，用標準差或標準差的倍數或置信區間的半寬表示，由人們根據實驗、資料、經驗等資訊進行評定，可以通過A，B兩類評定方法定量確定;
測量誤差為有正號或負號的量值，其值為測量結果減去被測量的真值，由於真值未知，往往不能準確得到，當用約定真值代替真值時，只可得到其估計值。
影響因素的區別
測量不確定度由人們經過分析和評定得到，因而與人們對被測量、影響量及測量過程的認識有關;測量誤差是客觀存在的，不受外界因素的影響，不以人的認識程度而改變。
因此，在進行不確定度分析時，應充分考慮各種影響因素，並對不確定度的評定加以驗證。否則由於分析估計不足，可能在測量結果非常接近真值(即誤差很小)的情況下評定得到的不確定度卻較大，也可能在測量誤差實際上較大的情況下，給出的不確定度卻偏小。
按性質區分上的區別
測量不確定度不確定度分量評定時一般不必區分其性質，若需要區分時應表述為：“由隨機效應引入的不確定度分量”和“由系統效應引入的不確定度分量”。
測量誤差按性質可分為隨機誤差和系統誤差兩類，按定義隨機誤差和系統誤差都是無窮多次測量情況下的理想概念。
對測量結果修正的區別
“不確定度”一詞本身隱含為一種可估計的值，它不是指具體的、確切的誤差值，雖可估計，但卻不能用以修正量值，只可在已修正測量結果的不確定度會考慮修正不完善而引入的不確定度。
而系統誤差的估計值如果已知則可以對測量結果進行修正，得到已修正的測量結果。
一個量值經修正後，可能會更靠近真值，但其不確定度不但不減小，有時反而會更大。這主要還是因為我們不能確切的知道真值為多少，僅能對測量結果靠近或離開真值的程度進行估計而已。
雖然測量不確定度與誤差有著以上種種不同，但它們仍存在著密切的聯絡。不確定度的概念是誤差理論的應用和拓展，而誤差分析依然是測量不確定度評估的理論基礎，在估計B類分量時，更是離不開誤差分析。
例如測量儀器的特性可以用最大允許誤差、示值誤差等術語描述。在技術規範、規程中規定的測量儀器允許誤差的極限值，稱為“最大允許誤差”或“允許誤差限”。它是製造廠對某種型號儀器所規定的示值誤差的允許範圍，而不是某一臺儀器實際存在的誤差。測量儀器的最大允許誤差可在儀器說明書中查到，用數值表示時有正負號，通常用絕對誤差、相對誤差、引用誤差或它們的組合形式表示。例如土0.1PV，土1%等。
測量儀器的最大允許誤差不是測量不確定度，但可以作為測量不確定度評定的依據。測量結果中由測量儀器引入的不確定度可根據該儀器的最大允許誤差按B類評定方法評定。又如測量儀器的示值與對應輸入量的約定真值之差，為測量儀器的示值誤差。對於實物量具，示值就是其標稱值。通常用高一等級測量標準所提供的或復現的量值，作為約定真值(常稱校準值或標準值)。
在檢定工作中，當測量標準給出的標準值的擴充套件不確定度為被檢儀器最大允許誤差的1/3～1/10時，且被檢儀器的示值誤差在規定的最大允許誤差內，則可判為合格。
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遊戲測試與軟體測試的區別
遊戲測試的'本質是APP，所以不少手遊的測試方式與APP測試異曲同工，然而也有所不同。APP更多的是具有一種工具，一款APP好不好用不重要，關鍵點在於實用。而遊戲則具有一種玩具屬性，它並不見得實用，但他要符合玩家的好惡，要能讓玩家體驗到愉悅感。
實用性OR娛樂性
APP對於使用者來講關注的是它的工具屬性，因此使用者總是希望APP能夠儘可能精簡，只滿足使用者的某一方面需求即可。至於這個APP的互動是否優雅，UI是否好看，事實上這些都僅僅只是一個加分項。遊戲則不同，貼圖的精美程度關係到玩家的受眾。玩家的每一步操作愉快感都是在毫秒之間傳遞。APP的實用性最重要，而遊戲的娛樂性最重要。
創造數值
對於APP而言，你並不需要去主動創造一些數值。測試者需要在意的是APP中的數值能不能符合人類常識，啟動時延在可接受範圍內幾秒鐘的差異並不足為奇。然而遊戲則不同。遊戲的數值策劃們總是費盡心機去製造出各種各樣的數值，並通過各類公式去讓各類數值產生化學反應。
遊戲改版時，玩家會為一個技能的CD時間在論壇上徹夜吐槽，也會為一個角色的屬性變化而研究全新的戰術玩法。遊戲的測試人員需要重點關注數值，在版本更新前反覆對數值進行測試。因為在遊戲的世界裡數值意味著全部能力、地位甚至財富。
活動
APP和遊戲都會做活動，但遊戲的活動常常會令人糟心。這是因為遊戲活動常常伴隨著數值事故。因為遊戲的活動比APP頻繁的多，策劃配錯數值表的事故也就屢見不鮮。每每釋出活動之前，遊戲活動的測試更關注時間與資源產出，如開啟時間，關閉時間，資源產出概率等。因為一個活動的開啟和關閉及產出都已經提前公告給玩家，如果出了任何差錯，都會導致玩家不滿。而且一個活動完畢後可能緊接另一個活動，任何差錯都可能導致更大的損失。
進度
網際網路公司們永遠都在趕進度，產品更新延期非常普遍。很多APP測試人員的時間觀念也沒那麼強。遊戲則是非常不同的，每一次大的版本更新都意味著前期大規模的市場投放。遊戲一旦跳票那幾意味著前期的大量投入化為泡影。作為產品釋出的最後一環，遊戲測試團隊的壓力非常巨大。
工具
為了儘可能模擬玩家實際遊戲場景，遊戲需要大量的測試工具。很多遊戲開發會自行開發測試工具，於是測試者往往還要對測試工具進行測試。這於是在無形當中加大了測試者們的負擔。今天的手遊測試方案之下有了像TestBird這樣的自動化的測試工具，實際大大降低了測試員們的壓力。
