利用近红外光谱技术结合采样误差分布分析（SEPA）方法建立了二氯丙醇产品生产过程的氯化液杂质3-氯-1,2-丙二醇浓度的分析模型。对样本数据进行1000次随机划分,建立1000个子模型,获得多个潜变量数下的交互检验误差,进行统计分析。绘制了误差分布图,计算其中位数、标准偏差、偏斜度和分布峰度等统计指标,通过这些指标的综合分析对近红外光谱分析模型进行条件优化、建模和模型评价等。4种光谱处理方法显示出比较理想的模型性能,作为候选与不同波长区域的选择相结合,继续运用SEPA运算,进一步优化模型。最终优化的建模条件为:一阶导数结合标准正态变换; 6931～6017 vcm^-1波数区间;使用5个偏最小二乘潜变量。校正、交互检验和独立验证误差分别为0.881%、1.282%和1.167%。所选择的波长具有可解释性,模型的各项统计参数合理、可信。研究结果表明,SEPA能全面、合理地考察多项统计指标,可以建立实用、稳健的近红外光谱分析模型。