Introducción a la incertidumbre de la medición

Siempre que se realiza una medición, el resultado nunca es exacto. No importa lo cuidadoso o científico que sea, cada medición es susceptible de error e incertidumbre. Una medición es la mejor estimación cuantitativa de una observación limitada por uno o más factores limitantes. Estas limitaciones establecen la duda en el resultado observado e introducen el concepto de incertidumbre.

Los laboratorios y fabricantes de todo el mundo realizan mediciones todos los días. Los resultados de las mediciones y las conclusiones que de ellas se derivan repercuten en la calidad y la seguridad de los productos y servicios utilizados por los consumidores. Por lo tanto, la educación y la conciencia de la incertidumbre en la medición es más importante que nunca.

Los datos de medición cuantitativa se utilizan comúnmente para influir y tomar decisiones. Con cada decisión viene un reconocimiento y aceptación del riesgo. La incertidumbre es un parámetro que muestra la calidad de los datos de medición. Comprender el significado y la aplicación de la incertidumbre ayudará a infundir confianza en la toma de decisiones.

La siguiente información tiene por objeto introducir a los lectores en el concepto de incertidumbre en los resultados de las mediciones. Más información sobre la incertidumbre de la medición y el análisis de la incertidumbre se puede encontrar en nuestra biblioteca técnica.

¿Qué es la incertidumbre de medición?

Según la edición de 2012 del Vocabulario de Metrología (VIM) de la BIPM, el término incertidumbre se define como un parámetro no negativo que caracteriza la dispersión de los valores de cantidad que se atribuyen a un mensurando, basándose en la información utilizada.

Esencialmente, la incertidumbre de un resultado de medición es la duda asociada al resultado de la medición. Independientemente de lo cuidadoso o científico que sea, todas las mediciones están sujetas a error e incertidumbre. Nunca podemos estar absolutamente seguros de que el resultado de una medición es verdadero o finito. Por lo tanto, debemos establecer un límite en el que confiemos que el resultado de la medición se encuentre entre.

Error vs Incertidumbre

Error e incertidumbre son dos términos que se han utilizado indistintamente en el pasado. Sin embargo, el significado de cada término es claramente diferente.

– La incertidumbre es una cuantificación de la duda asociada a un resultado de medición. Esencialmente, expresa algo sobre su calidad.

– El error es la diferencia entre el valor medido y el valor real de lo que se está midiendo.

El Principio de Oscuridad establece que todo acerca de un sistema no puede ser conocido. Cuando somos capaces de cuantificar el error a través de la experimentación empírica, podemos aplicar una corrección. Como no podemos conocer el verdadero valor, nunca conoceremos el error. Cualquier error cuyo valor no se conoce es una fuente de incertidumbre. Por lo tanto, debemos tener en cuenta lo que no conocemos y lo que no podemos cuantificar.

Tipos de errores

Los errores pueden clasificarse en dos tipos distintos: aleatorios y sistemáticos. Las clasificaciones están determinadas por la forma en que el error impacta en el resultado de la medición.

– El error aleatorio es un error que es aleatorio y no correlacionado, que afecta a los resultados de las mediciones repetidas. Las fuentes de error aleatorio añaden un componente al resultado de la medición que es desconocido.

– El error sistemático es un error que afecta a todas las mediciones de la misma manera. Cuando los errores aleatorios son pequeños, es posible identificar errores sistemáticos.

Tipos de incertidumbre

Las incertidumbres pueden clasificarse en dos tipos distintos: Tipo A y Tipo B. Las clasificaciones están determinadas por la forma en que se estima la incertidumbre.

– Las incertidumbres de tipo A son las que se evalúan mediante métodos estadísticos como resultado de la experimentación empírica.

– Las incertidumbres de tipo B son las que se evalúan por medios distintos de los métodos estadísticos; experimentos anteriores, datos de calibración, especificaciones del fabricante, etc.

Fuentes de error e incertidumbre

El resultado de una medición nunca es perfecto. Los factores internos y externos influyen en la capacidad de lograr los resultados de medición ideales. Estos factores se identifican como fuentes de incertidumbre.

Algunas fuentes comunes de incertidumbre son:

-errores aleatorios: repetibilidad, reproducibilidad y estabilidad

-errores sistemáticos: precisión, sesgo, deriva, etc.

-el sistema de medición

-la unidad bajo prueba

-resolución del equipo

-trazabilidad: incertidumbre de calibración

-el proceso de medición

-habilidad del operador

-condiciones ambientales: temperatura, humedad, presión, etc.

Propagación de la incertidumbre

Algunas mediciones físicas no pueden realizarse con una sola medición directa. Por lo tanto, la medición se calcula mediante la medición directa de dos o más variables independientes. Cuando el resultado de una medición requiere dos o más pasos, la estimación de la incertidumbre requiere dos o más pasos. Los siguientes métodos deben utilizarse para determinar cómo se propagan las incertidumbres de las mediciones indirectas a través de los cálculos para producir una incertidumbre en el resultado final.

Estimación de la incertidumbre

La estimación de la incertidumbre se logra mediante la combinación y expansión de múltiples factores contribuyentes que introducen incertidumbre en el resultado de la medición. La industria de la metrología suele considerar que los métodos descritos en la «Guía de la ISO para la expresión de la incertidumbre en la medición» son la norma a la que deben atenerse todos los laboratorios acreditados por la ISO 17025.

Los contribuyentes a la incertidumbre se combinan utilizando el método de la suma de raíces de los cuadrados. Según el teorema del límite central, la distribución de probabilidad de la incertidumbre combinada adopta la forma de una distribución gaussiana o normal. Posteriormente, la incertidumbre combinada se amplía hasta un nivel de confianza deseado. En la industria de la metrología, es común expandir la incertidumbre hasta un intervalo de confianza del 95,45%, donde k = 2,00.

Expresando incertidumbre

Según el NIST, un resultado de medición sólo está completo cuando se informa con una estimación asociada de la incertidumbre de la medición. Por lo tanto, todos los resultados de las mediciones cuantitativas deben expresarse con un valor estimado de incertidumbre. La Cooperación Internacional de Acreditación de Laboratorios (ILAC) ha elaborado e instituido una política para que los laboratorios acreditados por la ISO 17025 se atengan a ella al expresar la incertidumbre en la medición. El documento es la ILAC P-14:12/2010, la «Política de Incertidumbre en la Calibración».

Referencias

1. Taylor, B. N. y Kuyatt, C. E. Nist Nota técnica 1297, «Directrices para evaluar y expresar los resultados de la medición de la incertidumbre». Gaithersburg : NIST, 1994.

2. Taylor, John R. Una introducción al análisis de errores. Sausalito : University Science Books, 1997.
3. Kirkup, Les y Frenkel, Bob. Una introducción a la incertidumbre en la medición. Cambridge : Cambridge University Press, 2006.

4. Dieck, Robert H. Incertidumbre en la medición. Research Triangle Park : ISA, 2006.

5. Comité Conjunto de Guías de Metrología. Vocabulario internacional de metrología – Conceptos básicos y generales y términos asociados. Sevres Cedex : Bureau International des Poids et Mesures, 2012.

6. 6. Servicio de Acreditación del Reino Unido. M3003: La expresión de la incertidumbre y la confianza en la medición. Feltham : Servicio de Acreditación del Reino Unido, 2007.

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