我們在使用液體閃爍計數系統的核計數中采用統計學方法，因為放射性核素衰變的本質是其可在任一時間釋放β粒子（隨機衰變）。雖然我們不能確定核衰變會在什么時候發生，但我們可使用統計學方法描述一個樣品中所有核衰變的平均行為。為了應對放射性核素的隨機衰變行為，我們采用了計數統計方法。統計可用來表示在某一限定的置信區間內得到給定計數的概率，一般使用 %2σ（%2s標準偏差）來表示。

下面我們可通過對單一放射性樣品計數十次來簡單明了的說明液體閃爍計數中的統計學方法。該實驗的數據列于表 1 中。我們可明顯看到，任何一次計數的 CPM 結果都不相同（隨機衰變）。我們怎樣才能獲得這 10 次計數的統計數據呢？如果我們進行基本統計，則這些數值的分布可表示為正態分布或高斯分布。

表 1. 10次樣品計數的統計分析 計數統計計算

如上所述，標準偏差可按樣品檢測的總計數數量的平方根來計算。該結果的置信界限為 68%。但核計數使用 2s 值（95.5% 置信界限）。典型的計算如實例 2 所示。

實例 2：如果在 1.0 分鐘內進行了 9500 次計數，那么 2s 值等于多少？

因此，在 95.5% 的置信界限內，計數的統計結果（實例 2）可表示為 9500±195 次計數。這一表達結果的方法相當笨拙（因為可能獲得非常多的數字）。為更方便起見，我們計算了 %2s值。%2s 值可根據公式1或者公式 2（公式 1 的數學簡化）計算得到。實例 2中數據的%2s 值顯示在實例 3中。 實例 3：樣品計數的 %2s 計算 因此，最終結果可表示為 9500 次計數 ± 2.05%，置信水平為 95.5%。
計數率的統計分析
因為大多數核計數方法是分析 CPM 值而不是樣品的總計數，所以確定計數率的統計值很重要。以計數率為參考將如何影響計數的統計數據？如果現在對同一樣品計數三分鐘，則總計數數量增加了三倍。樣品總體計數從 9500 次增加到 28500 次，這增加了測量的準確性。28500 次總計數的 2s 值 (338) 的百分比更小，由此可指示出準確度得到了提升。

實例 4：計算計數率的 2s 值
實例 5：計數率為 9500 CPM、計數時間為 3 分鐘的樣品的 %2s 計算。 因此，對樣品計數三分鐘與計數一分鐘相比較，%2s 從2.05%（實例 3）降低至 1.18%（實例 5）。這一數值 (%2s) 與總計數和計數時間成反比。

那么這些參數是如何在液體閃爍計數中使用的呢？
在珀金埃爾默的 Tri-Carb & Quantulus 和 MicroBeta 儀器中，終止樣品計數的方法通常有兩種。第一種方法稱為預設時間。在該方法中，系統在到達用戶設定的計數時間后停止樣品計數。第二種方法是基于特定 %2s 值終止計數，所有的樣品計數都具有相同的統計精確度。我們可以通過公式 3和對樣品的統計精確度來反向推導對樣品計數所需要的時間。