統計誤差可分為登記性誤差和代表性誤差兩種。登記性誤差是由於人員疏忽而錯誤判斷事實或錯誤登記事實產生的誤差。不管是全面調查還是非全面調查，都會有登記性誤差產生。代表性誤差是非全面調查所固有的。非全面調查只對調查對象中的一部分單位進行調查，由於這部分單位不可能完全反映調查對象的性質，所以必然會產生誤差。抽樣調查的代表性誤差是可以計算的，但重點調查和典型調查的代表性誤差是不能計算的。因此，從定量角度分析，統計資料的準確性審核主要是對登記性誤差的審核，即審核發生在調查登記過程中的誤差。
登記性誤差又可分為偶然性誤差和系統性誤差。造成偶然性誤差的原因主要是人們的無意行為。由於人類的理性是有限的，人們在登記資料的過程中可能會產生一些遺忘、筆誤、答非所問等現象，這是很正常的事。但這種偶然性誤差是隨機產生的，不會具有某種傾向性，即在數量上不會一直偏向於某方。在對大量資料進行整理時，這種想大忽小的偶然性誤差往往會互相抵消。系統性誤差則具有明顯的傾向性，在數量上可能一直偏向於大的一方、也可能一直偏向於小的一方。所以，系統性誤差又稱系統偏差。產生系統性誤差的原因有主觀因素和客觀因素兩個方面。主觀因素就是人們出自某種目的故意擴大或縮小統計數據。客觀因素主要是調查環境、調查條件決定的，如測量工具不準確、對指標概念的現解不清、調查範圍模糊等。系統性誤差對統計結果的影響較大，應儘量將它消除，以保證統計資料的準確性。
