测量误差与不确定度评定.docx

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测量误差与不确定度评定

测量误差与不确定度评定

一、测量误差

1、测量误差和相对误差

（1）、测量误差

测量结果减去被测量的真值所得的差，称为测量误差，简称误差。

这个定义从20世纪70年代以来没有发生过变化，以公式可表示为：

测量误差＝测量结果－真值。

测量结果是由测量所得到的赋予被测量的值，是客观存在的量的实验表现，仅是对测量所得被测量之值的近似或估计，显然它是人们认识的结果，不仅与量的本身有关，而且与测量程序、测量仪器、测量环境以及测量人员等有关。

真值是量的定义的完整体现，是与给定的特定量的定义完全一致的值，它是通过完善的或完美无缺的测量，才能获得的值。

所以，真值反映了人们力求接近的理想目标或客观真理，本质上是不能确定的，量子效应排除了唯一真值的存在，实际上用的是约定真值，须以测量不确定度来表征其所处的范围。

因而，作为测量结果与真值之差的测量误差，也是无法准确得到或确切获知的。

过去人们有时会误用误差一词，即通过误差分析给出的往往是被测量值不能确定的范围，而不是真正的误差值。

误差与测量结果有关，即不同的测量结果有不同的误差，合理赋予的被测量之值各有其误差并不存在一个共同的误差。

一个测量结果的误差，若不是正值（正误差）就是负值（负误差），它取决于这个结果是大于还是小于真值。

实际上，误差可表示为：

误差＝测量结果－真值＝（测量结果－总体均值）＋（总体均值－真值）

＝随机误差＋系统误差

（2）、相对误差

测量误差除以被测量的真值所得的商，称为相对误差。

2、随机误差和系统误差

（1）、随机误差

测量结果与重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值之差，称为随机误差。

随机误差＝测量结果－多次测量的算术平均值（总体均值）

重复性条件是指在尽量相同的条件下，包括测量程序、人员、仪器、环境等，以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。

此前，随机误差曾被定义为：

在同一量的多次测量过程中，以不可预知方式变化的测量误差的分量。

随机误差的统计规律性：

对称性：

绝对值相等而符号相反的误差，出现的次数大致相等，也即测得值是以它们的算术平均值为中心而对称分布的。

由于所有误差的代数和趋于零，故随机误差又具有低偿性，这个统计特性是最为本质的；换言之，凡具有低偿性的误差，原则上均可按随机误差处理。

有界性：

测得值误差的绝对值不会超过一定的界限，也即不会出现绝对值很大的误差。

单峰性：

绝对值小的误差比绝对值大的误差数目多，也即测得值是以它们的算术平均值为中心而相对集中地分布的。

（2）、系统误差

在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差，称为系统误差。

它是测量结果中期望不为零的误差分量。

系统误差＝多次测量的算术平均值－被测量真值

由于只能进行有限次数的重复测量，真值也只能用约定真值代替，因此可能确定的系统误差只是其估计值，并具有一定的不确定度。

系统误差大抵来源于影响量，它对测量结果的影响若已识别并可定量表述，则称之为“系统效应”。

该效应的大小若是显著的，则可通过估计的修正值予以补偿。

但是，用以估计的修正值均由测量获得，本身就是不确定的。

至于误差限、最大允许误差、可能误差、引用误差等，它们的前面带有正负（±）号，因而是一种可能误差区间，并不是某个测量结果的误差。

对于测量仪器而言，其示值的系统误差称为测量仪器的“偏移”，通常用适当次数重复测量示值误差的均值来估计。

过去所谓的误差传播定律，所传播的其实并不是误差而是不确定度，故现已改称为不确定度传播定律。

还要指出的是：

误差一词应按其定义使用，不宜用它来定量表明测量结果的可靠程度。

3、修正值和偏差

（1）、修正值和修正因子

用代数方法与未修正测量结果相加，以补偿其系统误差的值，称为修正值。

含有误差的测量结果，加上修正值后就可能补偿或减少误差的影响。

由于系统误差不能完全获知，因此这种补偿并不完全。

修正值等于负的系统误差，这就是说加上某个修正值就像扣掉某个系统误差，其效果是一样的，只是人们考虑问题的出发点不同而已，即

真值＝测量结果＋修正值＝测量结果－误差

在量值溯源和量值传递中，常常采用这种加修正值的直观的办法。

用高一个等级的计量标准来校准或检定测量仪器，其主要内容之一就是要获得准确的修正值。

换言之，系统误差可以用适当的修正值来估计并予以补偿。

但应强调指出：

这种补偿是不完全的，也即修正值本身就含有不确定度。

当测量结果以代数和方式与修正值相加后，其系统误差之模会比修正前的小，但不可能为零，也即修正值只能对系统误差进行有限程度的补偿。

修正因子：

为补偿系统误差而与未修正测量结果相乘的数字因子，称为修正因子。

含有系统误差的测量结果，乘以修正因子后就可以补偿或减少误差的影响。

但是，由于系统误差并不能完全获知，因而这种补偿是不完全的，也即修正因子本身仍含有不确定度。

通过修正因子或修正值已进行了修正的测量结果，即使具有较大的不确定度，但可能仍然十分接近被测量的真值（即误差甚小）。

因此，不应把测量不确定度与已修正测量结果的误差相混淆。

（2）、偏差：

一个值减去其参考值，称为偏差。

这里的值或一个值是指测量得到的值，参考值是指设定值、应有值或标称值。

例如：

尺寸偏差＝实际尺寸－应有参考尺寸

偏差＝实际值－标称值

在此可见，偏差与修正值相等，或与误差等值而反向。

应强调指出的是：

偏差相对于实际值而言，修正值与误差则相对于标称值而言，它们所指的对象不同。

所以在分析时，首先要分清所研究的对象是什么。

常见的概念还有上偏差（最大极限尺寸与参考尺寸之差）、下偏差（最小极限尺寸与参考尺寸之差），它们统称为极限偏差。

由代表上、下偏差的两条直线所确定的区域，即限制尺寸变动量的区域，统称为尺寸公差带。

二、测量不确定度的评定与表示

1、测量不确定度

表征合理地赋予被测量之值的分散性、与测量结果相联系的参数，称为测量不确定度。

“合理”意指应考虑到各种因素对测量的影响所做的修正，特别是测量应处于统计控制的状态下，即处于随机控制过程中。

“相联系”意指测量不确定度是一个与测量结果“在一起”的参数，在测量结果的完整表示中应包括测量不确定度。

此参数可以是诸如标准[偏]差或其倍数，或说明了置信水准的区间的半宽度。

测量不确定度从词意上理解，意味着对测量结果可信性、有效性的怀疑程度或不肯定程度，是定量说明测量结果的质量的一个参数。

实际上由于测量不完善和人们的认识不足，所得的被测量值具有分散性，即每次测得的结果不是同一值，而是以一定的概率分散在某个区域内的许多个值。

虽然客观存在的系统误差是一个不变值，但由于我们不能完全认知或掌握，只能认为它是以某种概率分布存在于某个区域内，而这种概率分布本身也具有分散性。

测量不确定度就是说明被测量之值分散性的参数，它不说明测量结果是否接近真值。

为了表征这种分散性，测量不确定度用标准[偏]差表示。

在实际使用中，往往希望知道测量结果的置信区间，因此规定测量不确定度也可用标准[偏]差的倍数或说明了置信水准的区间的半宽度表示。

为了区分这两种不同的表示方法，分别称它们为标准不确定度和扩展不确定度。

（1）测量不确定度来源

在实践中，测量不确定度可能来源于以下十个方面：

对被测量的定义不完整或不完善；

实现被测量的定义的方法不理想；

取样的代表性不够，即被测量的样本不能代表所定义的被测量；

对测量过程受环境影响的认识不周全，或对环境条件的测量与控制不完善；

对模拟仪器的读数存在人为偏移；

测量仪器的分辩力或鉴别力不够；

赋予计量标准的值或标准物质的值不准；

引用于数据计算的常量和其它参量不准；

测量方法和测量程序的近似性和假定性；

在表面上看来完全相同的条件下，被测量重复观测值的变化。

由此可见，测量不确定度一般来源于随机性和模糊性，前者归因于条件不充分，后者归因于事物本身概念不明确。

这就使测量不确定度一般由许多分量组成，其中一些分量可以用测量列结果（观测值）的统计分布来进行评价，并且以实验标准[偏]差表征；而另一些分量可以用其它方法（根据经验或其它信息的假定概率分布）来进行评价，并且也以标准[偏]差表征。

所有这些分量，应理解为都贡献给了分散性。

若需要表示某分量是由某原因导致时，可以用随机效应导致的不确定度和系统效应导致的不确定度。

（2）标准不确定度和标准[偏]差

以标准[偏]差表示的测量不确定度，称为标准不确定度。

标准不确定度用符号u表示，它不是由测量标准引起的不确定度，而是指不确定度以标准[偏]差表示，来表征被测量之值的分散性。

这种分散性可以有不同的表示方式，例如：

用

表示时，由于正残差与负残差可能相消，反映不出分散程度；用

表示时，则不便于进行解析运算。

只有用标准[偏]差表示的测量结果的不确定度，才称为标准不确定度。

当对同一被测量作n次测量，表征测量结果分散性的量s按下式算出时，称它为实验标准[偏]差：

S=

式中：

xi为第i次测量的结果；

为所考虑的n次测量结果的算术平均值。

对同一被测量作有限的n次测量，其中任何一次的测量结果或观测值，都可视作无穷多次测量结果或总体的一个样本。

数理统计方法就是要通过这个样本所获得的信息（例如算术平均值

和实验标准[偏]差s等），来推断总体的性质（例如期望µ和方差σ2等）。

期望是通过无穷多次测量所得的观测值的算术平均值或加权平均值，又称为总体均值µ，显然它只是在理论上存在并表示为

µ＝

方差σ2则是无穷多次测量所得观测值

xi与期望µ之差的平方的算术平均值，它也只是在理论上存在并可表示为

σ2＝

［

］

方差的正平方根σ，通常被称为标准[偏]差，又称为总体标准[偏]差或理论标准[偏]差；而通过有限多次测量得的实验标准[偏]差s，又称为样本标准[偏]差。

这个计算公式即为贝赛尔公式，算得的s是σ的估计值。

s是单次观测值

xi的实验标准[偏]差，s/

才是n次测量所得算术平均值

的实验标准[偏]差，它是

分布的标准[偏]差的估计值。

为易于区别，前者用s（x）表示，后者用s（

）表示，故有s（

）=s（x）/

。

通常用s（x）表征测量仪器的重复性，而用s（

）评价以此仪器进行n次测量所得测量结果的分散性。

随着测量次数n的增加，测量结果的分散性s（

）即与

成反比地减小，这是由于对多次观测值取平均后，正、负误差相互抵偿所致。

所以，当测量要求较高或希望测量结果的标准[偏]差较小时，应适当增加n；但当n＞20时，随着n的增加，s（

）的减小速率减慢。

因此，在选取n的多少时应予综合考虑或权衡利弊，因为增加测量次数就会拉长测量时间、加大测量成本。

在通常情况下，取n≥3，以n=4～20为宜。

另外，应当强调s（

）是平均值的实验标准[偏]差，而不能称它为平均值的标准误差。

2.不确定度的A类、B类评定及合成

由于测量结果的不确定度往往由许多原因引起，对每个不确定度来源评定的标准[偏]差，称为标准不确定度分量，用符号u

表示。

对这些标准不确定度分量有两类评定方法，即A类评定和B类评定。

（1）不确定度的A类评定

用对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度的A类评定，有时也称A类不确定度评定。

通过统计分析观测列的方法，对标准不确定度的进行的评定，所得到的相应标准不确定度称为A类不确定度分量，用符号uA表示。

这里的统计分析方法，是指根据随机取出的测量样本中所获得的信息，来推断关于总体性质的方法。

例如：

在重复性条件或复现性条件下的任何一个测量结果，可以看作是无限多次测量结果（总体）的一个样本，通过有限次数的测量结果（有限的随机样本）所获得的信息（诸如平均值

、实验标准差s），来推断总体的平均值（即总体均值µ或分布的期望值）以及总体标准[偏]差σ，就是所谓的统计分析方法之一。

A类标准不确定度用实验标准[偏]差表征。

（2）不确定度的B类评定

用不同于对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度的B类评定，有时也称B类不确定度评定。

这是用不同于对测量样本统计分析的其他方法，进行的标准不确定度的评定，所得到的相应的标准不确定度称为B类标准不确定度分量，用符号uB表示。

它用根据经验或资料及假设的概率分布估计的标准[偏]差表征，也就是说其原始数据并非来自观测列的数据处理，而是基于实验或其他信息来估计，含有主观鉴别的成分。

用于不确定度B类评定的信息来源一般有：

①以前的观测数据；

②对有关技术资料和测量仪器特性的了解和经验；

③生产部门提供的技术说明文件；

④校准证书、检定证书或其他文件提供的数据、准确度的等别或级别，包括目前仍在使用的极限误差、最大允许误差等；

⑤手册或某些资料给出的参考数据及其不确定度；

⑥规定实验方法的国家标准或类似技术文件中给出的重复性限r或复现性限R。

不确定度的A类评定由观测列统计结果的统计分布来估计，其分布来自观测列的数据处理，具有客观性和统计学的严格性。

这两类标准不确定度仅是估算方法不同，不存在本质差异，它们都是基于统计规律的概率分布，都可用标准[偏]差来定量表达，合成时同等对待。

只不过A类是通过一组与观测得到的频率分布近似的概率密度函数求得。

而B类是由基于事件发生的信任度（主观概率或称为经验概率）的假定概率密度函数求得。

对某一项不确定度分量究竟用A类方法评定，还是用B类方法评定，应由测量人员根据具体情况选择。

特别应当指出：

A类、B类与随机、系统在性质上并无对应关系，为避免混淆，不应再使用随机不确定度和系统不确定度。

（3）合成标准不确定度

当测量结果是由若干个其他量的值求得时，按其他各量的方差和协方差算得的标准不确定度，称为合成标准不确定度。

在测量结果是由若干个其他量求得的情形下，测量结果的标准不确定度，等于这些其他量的方差和协方差适当和的正平方根，它被称为合成标准不确定度。

合成标准不确定度是测量结果标准[偏]差的估计值，用符号uc表示。

方差是标准[偏]差的平方，协方差是相关性导致的方差。

当两个被测量的估计值具有相同的不确定度来源，特别是受到相同的系统效应的影响（例如：

使用了同一台标准器）时，它们之间即存在着相关性。

如果两个都偏大或都偏小，称为正相关；如果一个偏大而另一个偏小，则称为负相关。

由这种相关性所导致的方差，即为协方差。

显然，计入协方差会扩大合成标准不确定度，协方差的计算既有属于A类评定的、也有属于B类评定的。

人们往往通过改变测量程序来避免发生相关性，或者使协方差减小到可以略计的程序，例如：

通过改变所使用的同一台标准等。

如果两个随机变量是独立的，则它们的协方差和相关系数等于零，但反之不一定成立。

合成标准不确定度仍然是标准[偏]差，它表征了测量结果的分散性。

所用的合成的方法，常被称为不确定度传播律，而传播系数又被称为灵敏系数，用ci表示。

合成标准不确定度的自由度称为有效自由度，用

νeff表示，它表明所评定的uc的可靠程度。

通常在报告以下测量结果时，可直接使用合成标准不确定度uc（y），同时给出自由度νeff：

①基础计量学研究；

②基本物理常量测量；

③复现国际单位制单位的国际比对。

3.扩展不确定度和包含因子

（1）扩展不确定度

扩展不确定度是确定测量结果区间的量，合理赋予被测量之值分布的大部分可望含于此区间。

它有时也被称为展伸不确定度或范围不确定度。

实际上扩展不确定度是由合成标准不确定度的倍数表示的测量不确定度，通宵用符号U表示。

它是将合成标准不确定度扩展了k倍得到的，即U=kuc，这里k值一般为2，有时为3，取决于被测量的重要性、效益和风险。

扩展不确定度是测量结果的取值区间的半宽度，可期望该区间包含了被测量之值分布的大部分。

而测量结果的取值区间在被测量值概率分布中所包含的百分数，被称为该区间的置信概率、置信水准或置信水平，用符号p表示。

这时扩展不确定度用符号Up表示，它给出的区间能包含被测量可能值的大部分（比如95%或99%等）。

按测量不确定度的定义，合理赋予的被测量之值的分散区间理应包含全部的测得值，即100%地包含于区间内，此区间的半宽通常用符号a表示。

若要求其中包含95%的被测量之值，则此区间称为概率为p=95%的置信区间，其半宽就是扩展不确定度U95；类似地，若要求99%的概率，则半宽为U99。

这个与置信概率区间或统计包含区间有关的概率，即为上述的置信概率。

显然，在上面例举的三个半宽之间存在着U95＜U99＜a的关系，至于具体小多少或大多少，还与赋予被测量之值的分布情况有关。

归纳上述内容，可将测量不确定度的分类简示为：

测量不确定度：

标准不确定度：

A类标准不确定度

B类标准不确定度

合成标准不确定度

扩展不确定度：

U（k=2，3）

Up（p为置信概率）

值得指出的是：

在20世纪80年代曾用术语总不确定度，由于在报告最终测量结果时既可用扩展不确定度也可用合成标准不确定度，为避免混淆，目前在定量表示时一般不再使用总不确定度这个术语。

（2）包含因子和自由度

为求得扩展不确定度，对合成标准不确定度所乘之数字因子，称为包含因子，有时也称为覆盖因子。

包含因子的取值决定了扩展不确定度的置信水平。

鉴于扩展不确定度有U与Up两种表示方式，它们在称呼上并无区别，但在使用时k一般为2或3，而kp则为给定置信概率p所要求的数字因子。

在被测量估计值拉近于正态分布的情况下，kp就是t分布（学生分布）中的t值。

评定扩展不确定度Up时，已知p与自由度ν，即可查表得到kp，进而求得Up。

参见JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》的附录A：

“t分布在不同置信概率p与自由度ν的tp（ν）值”。

自由度一词，在不同领域有不同的含义。

这里对被测量若只观测一次，有一个观测值，则不存在选择的余地，即自由度为0。

若有两个观测值，显然就多了一个选择。

换言之，本来观测一次即可获得被测量值，但人们为了提高测量的质量（品质）或可信度而观测n次，其中多测的（n-1）次实际上是由测量人员根据需要自由选定的，故称之为“自由度”。

在A类标准不确定度评定中，自由度用于表明所得的标准[偏]差的可靠程度。

它被定义为“在方差计算中，和的项数减去对和的限制数”。

按贝塞尔公式计算时，取和符号∑后的项数等于n，而n个观测值与其平均值

之差（残差）的和显然为零，即∑（xi-

）=0。

这就是一个限制条件，即限制数为1，故自由度ν=n-1。

通常，自由度等于测量次数n减去被测量的个数m，即ν=n-m。

实际上，自由度往往用于求包含因子kp,如果只评定U而不是Up，则不必计算自由度及有效自由度。

4.测量不确定度的评定和报告

（1）测量不确定度的评定流程

下图简示了测量不确定度评定的全部流程。

在标准不确定度分量评定环节中，JJF1059-1999建议列表说明，即列出标准不确定度一览表，以便一目了然。

下图简示了扩展不确定度评定的流程。

开始

当可以估计uc（y）接近某种分布时，乘以下列包含因子kp可得U99：

均匀分布k＝

两点分布k＝1

三角分布k＝

反正弦分布k＝

无必要给出Up值

当根据中心极限定律uc（y）可能接近正态分布时，可按Up给出

取出合成标准不确定度uc（y）

当以U报告最终测量结果时，可采用以下两种形式之一，但均须指明k值。

例如：

uc（y）＝0.35mg，取包含因子k＝2，U＝2×0.35mg＝0.70mg，则

（a）m＝100.02147g，U＝0.70mg；k＝2

（b）m＝（100.02147±0.00070）g；k＝2

当以Up报告最终测量结果时，可采用以下四种形式之一，但均须指明有效自由度veef。

例如：

uc（y）＝0.35mg，veef＝9，按p＝95％，查JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》的附录A表得kp＝t95（9）=2.26;

U95=2.26×0.35mg=0.79mg,则

（a）m＝100.02147g；U95=0.79mg，veef＝9。

（b）m＝100.02147（79）g；veef＝9，括号内为U95之值，其末位与前面结果内末位数对齐。

（c）m＝100.02147（0.00079）g；veef＝9，括号内为U95之值，与前面结果有相同计量单位。

（d）m＝（100.02147±0.00079）g；veef＝9，括号内第二项为U95之值。

为明确起见，建议用以下方式说明：

“式中，正负号后的值为扩展不确定度U95=k95uc（m），而合成标准不确定度uc（m）＝0.35mg，自由度

veef＝9，包含因子kp＝t95（9）=2.26，从而具有约95％概率的置信区间”。

报告最终测量结果时，应注意有效位数：

通常uc（y）和U（或Up）最多取2位有效数字，且y与yc（y）或U（或Up）的修约间隔应相同。

不确定度也可以相对形式urel（y）或Urel报告。

三、测量误差与测量不确定度

归纳上述内容，可将测量误差与测量不确定度之间存在的主要区别列于下表

测量误差与测量不确定度的主要区别

序号

内容

测量误差

测量不确定度

1

定义的

要点

表明测量结果偏离真值，是一个差值

表明赋予被测量之值的分散性，是一个区间

2

分量的分类

按出现于测量结果中的规律，分为随机和系统，都是无限多次测量时的理想化概念

按是否用统计方法求得，分为A类和B类，都是标准不确定度

3

可操作性

由于真值未知，只能通过约定真值求得其估计值

按实验、资料、经验评定，实验方差是总体方差的无偏估计

4

表示的符号

非正即负，不要用正负（±）号表示

为正值，当由方差求得时取其正平方根

5

合成的方法

为各误差分量的代数和

当各分量彼此独立时为方和根，必要时加入协方差

6

结果的修正

已知系统误差的估计值时，可以对测量结果进行修正，得到已修正的测量结果

不能用不确定度对结果进行修正，在已修正结果的不确定度中应考虑修正不完善引入的分量

7

结果的说明

属于给定的测量结果，只有相同的结果才有相同的误差

合理赋予被测量的任一个值，均具有相同的分散性

8

实验标准[偏]差

来源于给定的测量结果，不表示被测量值估计的随机误差

来源于合理赋予的被测量之值，表示同一观测列中任一个估计值的标准不确定度

9

自由度

不存在

可作为不确定度评定是否可靠的指标

10

置信概率

不存在

当了解分布时，可按置信概率给出置信区间

常用玻璃量器比对测量结果不确定度评定

一、目的

用衡量法检定10ml分度吸管。

二、检定步骤

取容量50ml的洁净量瓶，在电子天平上称量，去皮重（清零），用被检定的10ml分度吸管分别加入总容量的1/10、半容量和总容量的纯水（自流液口起），天平显示的数值即为被检容量的质量值（m0），称完后将数字温度计直接插入瓶内测温，然后在JJG196-90衡量法用表

（二）中查得质量值（m），根据公式计算标准温度20℃时的实际容量。

三、被测量

V20——标准温度20℃时量器的实际容量（ml）

量器在标准温度20℃时的实际容量计算公式：

V20＝V0＋（m0－m）/ρw

式中：

V20——量器在标准温度20℃时的实际容量（ml）；

V0——量器的标称容量（ml）；

m0——称得的纯水质量值（g）；

m——衡量法用表

（二）中查得的质量值（g）；

ρw——t℃时纯水密度值，近似为1（g/ml）。

四、不确定度来源的识别

根据被测量的计算公式可了解到，对被测量及其不确定度的影响主要有以下四个因素：

1、V