例として端が磨耗した竹の物差しを使っていろいろな大きさの升の深さを測ることを考える。この場合測定値は真の値に対して磨耗した分だけ常に大きくなることが予想される。大きさがあらかじめ分かっているほかの物体を同じ物差しで測ることによってこのずれの大きさを決定することができるので、この物差しを使った先の測定結果から升の深さを求めることができる。
しかし系統誤差の原因と傾向をこのように特定することは一般には難しい。たとえばこの物差しの目盛の間隔が製造上の問題や保管方法の問題によって狂っていた場合、同じ物を測れば同じように測定されるのでこれも系統誤差の一種であるがこの傾向を別の方法によって較正することは先ほどの例に比べて格段に難しい。また測定の繰り返し自体によって物差しの磨耗が進行するかもしれない。この場合先ほどとったような簡単な方法ではもはや系統誤差を取り除くことは不可能である。
一般に測定値における系統誤差は様々な原因による誤差の積み重ねであり、その中には特定することがほとんど不可能であるようなものも含まれる。したがって原因と傾向がわかっているものについて極力取り除く努力をしたとしてもある程度の系統誤差が残ることはやむを得ないことといえる。重要なのは最後に残る系統誤差をできる限り小さくした上で、その上限値を正確に把握していることである。
偶然誤差.
系統誤差が測定の繰り返しに対して一定であるのに対して、測定ごとにばらつく誤差のことを偶然誤差という。
再び端が磨耗した竹の物差しを考える。一般的には磨耗した端はもはや直線ではないと考えられる。したがって物差しを当てるたびに実際に升と接触する点が変わり或いは物差しがわずかに傾き測定結果をばらつかせると考えられる。
偶然誤差の多くは測定方法自体によって規定されるので測定方法自体を改善しない限り取り除くことはできない。また偶然誤差は毎回ランダムな値をとるので測定後に取り除くことができない。偶然誤差によって測定の精度が決定されることが多い。しかし、繰り返し測定により十分に多くの回数の測定によって特定の分布を得ることができれば、その測定方法に即した最適な方法（平均をとる、最頻値を採用するなど）によって真の値の推定値の精度を上げることができる。
平均値の測定.