在评估水扩散试验装置所得数据的可靠性时，需从多维度入手，运用科学合理的方法进行判断。

数据的分布形态是首要考量因素。仔细观察数据点的分布状况，若呈现出显著的聚集态势，且在合理区间内波动微弱，那么数据的可靠性相对较高。以水分活度值测量为例，当对同一稳定样品进行多次测量时，若数据紧密集中于一个狭窄区间，这就有力地表明测量结果具备良好的重复性。重复性佳意味着测量过程受随机因素干扰较小，数据可信度得以保障。

不同批次或不同条件下的数据对比也至关重要。在相同测试条件下，若不同批次的数据出现较大差异，极有可能存在测量误差，或是试验条件未能保持稳定。为了更精准地衡量数据的离散程度，可计算数据的标准差。标准差作为一个关键统计量，其数值越小，说明数据围绕平均值的离散程度越小，数据的稳定性和可靠性也就越高。通过标准差的计算，能够量化数据的离散情况，为数据可靠性评估提供有力依据。

参考相关标准或权威文献中的数据范围，也是判断数据可靠性的有效途径。当试验数据与已有的权威数据出现较大偏差时，必须认真细致地检查试验流程的每一个环节，以及仪器设备的运行状态。可能是试验操作存在不规范之处，或者仪器出现故障，导致测量结果偏离正常范围。只有通过全面排查，才能准确判断数据是否可靠。

此外，基于物理规律的数据合理性分析不可或缺。在水分扩散试验中，依据基本的物理原理，随着时间的持续推移，水分扩散量理应呈现出逐渐增加的趋势。倘若数据出现异常波动，或者变化情况不符合这一基本物理规律，那么该数据很可能存在问题。例如，在某一时间段内水分扩散量突然大幅下降，这显然违背了水分扩散的正常趋势，需要对该数据点进行深入分析，检查是否存在测量错误、样品异常等原因。

总之，评估水扩散试验装置数据的可靠性，需要综合运用观察数据分布、对比不同批次数据、参考权威数据范围以及基于物理规律分析等多种方法，全面、细致地对数据进行考量，从而确保试验结果的准确性和可靠性。