為解決這個問題，电探可以采用統計學中的针微隨機迭代計算方法。具體的量元操作是：在完成若幹數據量分析後（N個數據），把所有數據進行隨機排列組合，素分思考分為若幹組（例如3組或者5組，电探或更多）。针微在每一組中，量元對排在前麵的素分思考n個數據（n≧2）進行平均值C的計算，C1=(N1+N2)/2,电探C2=(N1+N2+N3)/3，……，针微CN=(N1+N2+N3+……+Nn)/n，量元然後把這些平均值進行曲線分布作圖。素分思考這樣，电探對所有隨機排列的针微組（3組或5組）都進行類似計算，以數據量N為X軸，量元每個N值下計算所得的平均值CN為Y軸做曲線圖，得到若幹條（3條或5條）具有不同震蕩規律的曲線分布。在所有的這些曲線分布圖中，平均含量C一定是隨著數據量N的增加而趨向某個比較固定值的；而且當數據量N達到某個閥值M後（N=M),C值（CM）不會再隨著數據量的繼續增加而發生明顯改變，那麽，該閥值M就是該樣品分析所需的最小數據量，而CM值就是該（微量）元素在物質中的合法平均含量（圖3）。通過上述隨機迭代計算得出的最小分析數據量及平均含量具有統計學意義上的客觀性，在探討相關科學問題的時候是具有說服力的。
實際應用中，筆者已經在洋底黑煙囪硫化物（白鐵礦等）的Au、Ag含量（品位）的討論中（Li et al.,2010），以及中高溫榴輝岩中金紅石的Zr含量及相關溫度計應用中（李小犁等，2017）就此展開了相關研究，確保了相關科學問題不會因為數據樣本的有限性可能導致的結論偏差（即數據量不夠引起的偽跡），同時也避免了進行海量數據分析的浪費和非必要性。該方法主要用於證明本次實驗分析的樣本數量是合理的，並且由此計算得出的元素的平均含量是具有統計學上客觀性的。至於是否可以用於對儀器係統誤差或者測量（隨機）誤差進行討論，還有待大量實驗工作的驗證和探討。
電子探針分析具有快速、無損、微區、原位、高精度、高準確度、高分辨率，高靈敏度的技術特征，是現代科學發展研究中非常重要的技術手段。而且相比其他分析化學技術，操作流程簡單且成本較低，同時對測試樣本的製備要求也不高。電子探針定量分析反映的是物質中元素豐度的“數量”信息，並非元素的“重量”或者“質量”。因此，曆史約定俗成使用質量百分比來來表達元素豐度並不具有合法性。事實上，在一些項目測試中，即便實驗條件都合格穩定，最後的定量分析結果的數據總量（Total值）也是有可能會>100 wt%，這並非違反了基本的物質定律，而是需要首先思考的是樣品本身的特性。因此，實際工作中，更應該關注分析結果中的摩爾分數比值（或原子比），是否正確反映了被測樣品的晶體化學特征——如是否滿足Si:O=4:1這樣的原子比關係（橄欖石、石榴子石），來判斷數據的合法性，而非簡單地僅僅依據數據的質量分數總和。盡管在快速的、初步的數據質量檢查中可以參考，但絕不是唯一的依據。
電子探針定量分析結果的準確度在很大程度上取決於標準物質的選用和標定。標準物質的選擇理論上應該和待測樣品完全一致，但由於在實際工作中很難實現，因此，應至少遵循含量較高的和近似晶體結構類型兩個標準來選擇標準物質，最大程度避免基體效應及修正過程（曲線修正、ZAF修正、PRZ修正等）的誤差、偏差傳遞。與此同時，應該考慮把標準物質作為平行樣品加入未知樣品的測試序列，以此來監測實驗結果的穩定性，確保數據的可靠性。
在實際工作中，電子探針定量分析的最大技術難點在於幹擾重疊峰的厘定和辨析。首先，這需要進行一個全元素的定性分析，確定存在的元素種類；其次，通過特征X射線譜線數據庫查詢，去尋找潛在的幹擾重疊峰位——包括1階和多階譜線。如果兩個或以上元素之間在同一個晶體中的L值相差小於5 mm，那麽就有峰位相互幹擾重疊的風險，須仔細研判和規避。同時，還需要設定合理的BG背景值，這可以通過條件實驗來尋找，並且根據具體情況進行背景值扣除計算的優化。
需要提醒是，盡管電子探針功能強大，理論可分析元素種類非常多，但是這並不意味著每種元素都可以得以高質量、高精準的測試，切不可求大求全，試圖對所有可能存在的微量元素都進行定量分析。比較穩妥和合理的電子探針分析方案應當盡量減少待測元素（尤其是微量元素的種類），求穩求精。每一種分析化學儀器都有它擅長和不擅長的領域，所以在具體工作中，必須首先明白需要解決的科學問題是什麽，再去選擇最佳的技術手段。不要因為電子探針強大性能而過度依賴，包括在波譜分析（WDS）還是能譜分析（EDS）的選擇上。在當今各類分析技術日新月異的大環境下，特別是高精度（激光）質譜儀的出現，在測試微量元素方麵會更有優勢，是電子探針分析的有力補充和拓展。技術上的可行（理論）與獲得可靠的分析結果（實際）對應的是完全不同的訴求。
最後，在電子探針定量分析中，往往需要麵對這樣一個實際問題：需要完成多少樣本數的測試分析？這對於地質樣品分析尤其重要，因為大多數的地質樣品都存在局部/微區範圍的成分不均勻，從而導致每次分析結果都會有一定的波動，特別是對微量元素的分析，從而影響到我們對微量元素在某物質（礦物）中平均含量的考量。為解決這個問題，可采用迭代計算方法，避免因單個測試所得一個極大或極小值最後影響到平均含量的正確評估。這也可以避免海量數據測試的浪費和非必要性。該方法可以在一些特定的科學問題研討中起到關鍵重要，包括但不限於微量元素溫度計以及礦石中貴金屬元素品位的分析。
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