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, la incertidumbre causada por el valor de un parámetro tomado de un manual nose puede eliminar incrementando el número N de mediciones.

En el análisis estadístico, el término s = √Nμ se denomina varianza, desviación típica o desviación standard, y es igual a la probabilidad de que al hacer una nueva medición individual se obtenga un valor comprendido en el intervalo con un 68% de probabilidad.

Incertidumbres tipo B. La incertidumbre tipo B proviene de una fuente externa, ajena a las posibles correcciones y manipulaciones que se puedan llevar a cabo en el laboratorio. La apreciación de un instrumento es la menor división de su escala. Mientras más pequeño sea el valor de esa menor división, mayor será la sensibilidad del instrumento y menor su contribución a la incertidumbre de la medición. La sensibilidad es invariable y propia del instrumento, y la incertidumbre que introduce en la medición no puede ser reducida

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