A mérési bizonytalanság alapjai

A mérési eredmény értékeléséhez és további felhasználásához a mérőeszköz meghatározott becsült értéke mellett az eredmény minőségéről is nyilatkozni kell. A mérési bizonytalanság feltüntetése erősíti a mérési eredményekbe vetett bizalmat, és lehetővé teszi a különböző mérések összehasonlítását. Ez alapvető követelmény a nemzeti és nemzetközi árucserében. A mérési bizonytalansággal való foglalkozásnak más okai is vannak; például ha a mérés egy kalibrálás részét képezi, és azt a kalibrálási jegyzőkönyvön fel kell tüntetni, vagy ha egy mérőműszer pontossági specifikációjának való megfelelést kell értékelni. "A mérési bizonytalanság nélküli mért érték nem teljes mérési eredmény!" 

A kalibrálás során ellenőrzik, hogy az érzékelő megfelel-e a megadott pontosságnak. A megállapított eltérésnek kisebbnek kell lennie a megengedett eltérésnél. Maga a kalibrálás azonban, mint minden mérés, bizonytalansággal terhelt. Ezt a mérési bizonytalanság formájában adják meg. A mérési bizonytalanság főként a kezelő, a vizsgálati tétel, a módszer és a referencia hibahatásaiból tevődik össze. A mérési bizonytalanság a mérési eredmény véletlen szórásának mértékegysége, ezért +/- értékkel van jelölve. A döntési szabálytól függően bele kell számítani a megfelelőségértékelésbe. 

Kalibrálás

A "Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement", rövidítve GUM, a mérési bizonytalanságok értékelésének és meghatározásának világszerte elfogadott szabványának tekinthető, amelyet több nemzetközi szervezet is elfogadott. A GUM azt a megközelítést követi, hogy minden mérési eredményt a mérőeszköz legjobb becsült értékeként ad meg, a hozzá tartozó mérési bizonytalansággal együtt. Így a GUM-módszer egy világosan meghatározott értékelési eljárást biztosít a mérési feladat és a releváns mennyiségek változékonysági tartományainak leírására valószínűségi eloszlások és modellegyenletek segítségével. Ez azt jelenti, hogy a GUM-módszer segítségével átláthatóan kimutatható, hogy milyen összefüggéseket használnak a mérési bizonytalanság meghatározásához, és hogyan tekintik az érintett mennyiségek becslését. 

A metrológiai tapasztalatok általában azt mutatják, hogy a mérési folyamatokat nem lehet olyan pontosan szabályozni, és a mérési feltételeket nem lehet olyan pontosan meghatározni, hogy egy mérőszámhoz csak egyetlen értéket lehessen rendelni. Ezért a megoldás abban rejlik, hogy a hiányos ismereteket értékeloszlásokkal írjuk le, amelyek súlyát becsléssel határozzuk meg. Egy mérhető mennyiség tolerálható értékeire vonatkozó többé-kevésbé pontos ismereteket a lehetséges értékek eloszlásai írják le. A valószínűségi sűrűség határozza meg, hogy a rendelkezésre álló ismeretek alapján milyen súlyt kap egy X méretű Y érték. Ahhoz, hogy később megfelelő mérési bizonytalansági számítást tudjunk végezni, szükségesek a valószínűségszámítás vagy a statisztika alapjai: 

Eloszlásfüggvények, mint például: 

• négyszögletes, trapéz alakú, háromszögletes, harang alakú (Gauss görbe) eloszlás. 

Egyéb statisztikai paraméterek, mint például: 

• számtani átlag, tartomány, szórás, standard eltérés, hibaterjedés

Az érzékenységi együttható azt írja le, hogy az eredményváltozó becsült értékét milyen mértékben befolyásolják a bemeneti változó becsült értékének változásai. Meghatározható a modellfüggvényből egyenlet vagy numerikus módszerekkel. 

Egy mérés bizonytalansági elemzésének - amelyet gyakran mérési bizonytalansági büdzsének is neveznek - tartalmaznia kell a mérés során fellépő összes bizonytalansági forrás felsorolását, a kapcsolódó standard mérési bizonytalanságokkal együtt, valamint annak feltüntetésével, hogy ezeket hogyan határozták meg. Többször megismételt megfigyelések esetén az elvégzett megfigyelések n számát is meg kell adni.