Incertidumbre Tipo A Y B

10. DEFINICIÓN DE INCERTIDUMBRE TIPO A Y B

De acuerdo al método utilizado para evaluar las incertidumbres, éstas se clasifican en dos clases o tipos diferentes. Las incertidumbres de tipo A son las que se pueden determinar exclusivamente a partir del análisis estadístico de un conjunto de observaciones individuales. Las incertidumbres de tipo B son aquellas en la que influyen factores diferentes a los puramente estadísticos y que usualmente no pueden ser modificadas por el operador, como por ejemplo:

- especificaciones del fabricante del instrumento y calibración previa.

- incertidumbres de los patrones tomadas como referencia en los manuales o en los certificados del buró de standards.

- experiencias previas acerca del comportamiento de los instrumentos

- datos de mediciones anteriores.

Incertidumbres tipo A. Las incertidumbres de tipo A se determinan a partir de cualquier método matemático válido para analizar datos estadísticos. En lo que sigue nos referimos exclusivamente a los resultados que proporciona la distribución de Gauss, aunque en ocasiones se obtienen resultados más cercanos a la realidad aplicando otras distribuciones (por ej., la distribución de Student cuando N es pequeño).

Sean x1, x2, x3, ... xN los valores obtenidos al realizar N mediciones sucesivas de la magnitud x, que pueden coincidir o no. Si no coinciden, esto es un índice de que hubo factores fortuitos o accidentales influyendo en los resultados. Se toma entonces como "mejor valor", o valor estimado del mesurando x el promedio aritmético o valor medio de los N valores,

y como incertidumbre estándar (μ) de ese mejor valor se toma la desviación estándar del valor medio

La incertidumbre estándar μ representa la probabilidad de que el valor medido se encuentre dentro del intervalo con un 68% de probabilidad. La probabilidad aumenta al 95% para el intervalo .

El parámetro μ se suele multiplicar por algún otro factor cuando se desea especificar un intervalo diferente al 68% ó 95% (ver sección 4). Ese factor varía en dependencia de la distribución estadística asumida; por ejemplo, es mayor para la distribución de Student, válida cuando el conjunto de datos es pequeño.

Es posible comprobar que μ decrece cuando N aumenta. De aquí que llevando a cabo un número suficiente de mediciones es posible reducir tanto como se quiera la incertidumbre de tipo A (asumiendo que la validez del método estadístico utilizado para analizar los datos es estrictamente cierta).

Se acostumbra reportar el valor medido de la magnitud x como x = .

La incertidumbre μ aún se indica en muchos textos como y la denominan error absoluto.

x = .

El procedimiento anterior no es aplicable a las incertidumbres del tipo B. Así, por ejemplo,

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