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淺談測量不確定度與誤差的區別
點擊次數:2437   發布時間:2012-06-05 18:33:53
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      測量不確定度和誤差是計量學中研究的基本命題,也是計量測試人員經常運用的重要概念之一。它直接關係著測量結果的可靠程度和量值傳遞的準確一致。然而很多人由於概念不清,很容易將二者混淆或誤用,本文結合學習《測量不確定度評定與表示》的體會,著重談談二者之間的不同之處。
 
     首先要明確的是測量不確定度與誤差二者之間概念上的差異。

     測量不確定度表征被測量的真值所處量值範圍的評定。它按某一置信概率給出真值可能落入的區間。它可以是標準差或其倍數,或是說明了置信水準的區間的半寬。它不是具體的真誤差,它隻是以參數形式定量表示了無法修正的那部分誤差範圍。它來源於偶然效應和係統效應的不完善修正,是用於表征合理賦予的被測量值的分散性參數。不確定度按其獲得方法分為A、B兩類評定分量。A類評定分量是通過觀測列統計分析作出的不確定度評定,B類評定分量是依據經驗或其他信息進行估計,並假定存在近似的“標準偏差”所表征的不確定度分量。

     誤差多數情況下是指測量誤差,它的傳統定義是測量結果與被測量真值之差。通常可分為兩類:係統誤差和偶然誤差。誤差是客觀存在的,它應該是一個確定的值,但由於在絕大多數情況下,真值是不知道的,所以真誤差也無法準確知道。我們隻是在特定的條件下尋求最佳的真值近似值,並稱之為約定真值。
 
     通過對概念的理解,我們可以看出測量不確定度與測量誤差的主要有以下幾方麵區別:

一.評定目的的區別:
      測量不確定度為的是表明被測量值的分散性;
      測量誤差為的是表明測量結果偏離真值的程度。

二.評定結果的區別:
      測量不確定度是無符號的參數,用標準差或標準差的倍數或置信區間的半寬表示,由人們根據實驗、資料、經驗等信息進行評定,可以通過A,B兩類評定方法定量確定;
      測量誤差為有正號或負號的量值,其值為測量結果減去被測量的真值,由於真值未知,往往不能準確得到,當用約定真值代替真值時,隻可得到其估計值。

三.影響因素的區別:
      測量不確定度由人們經過分析和評定得到,因而與人們對被測量、影響量及測量過程的認識有關;
      測量誤差是客觀存在的,不受外界因素的影響,不以人的認識程度而改變;
      因此,在進行不確定度分析時,應充分考慮各種影響因素,並對不確定度的評定加以驗證。否則由於分析估計不足,可能在測量結果非常接近真值(即誤差很小)的情況下評定得到的不確定度卻較大,也可能在測量誤差實際上較大的情況下,給出的不確定度卻偏小。

四.按性質區分上的區別:
      測量不確定度不確定度分量評定時一般不必區分其性質,若需要區分時應表述為:“由隨機效應引入的不確定度分量”和“由係統效應引入的不確定度分量”;
      測量誤差按性質可分為隨機誤差和係統誤差兩類,按定義隨機誤差和係統誤差都是無窮多次測量情況下的理想概念。

五.對測量結果修正的區別:
     “不確定度”一詞本身隱含為一種可估計的值,它不是指具體的、確切的誤差值,雖可估計,但卻不能用以修正量值,隻可在已修正測量結果的不確定度中考慮修正不完善而引入的不確定度;
      而係統誤差的估計值如果已知則可以對測量結果進行修正,得到已修正的測量結果。
      一個量值經修正後,可能會更靠近真值,但其不確定度不但不減小,有時反而會更大。這主要還是因為我們不能確切的知道真值為多少,僅能對測量結果靠近或離開真值的程度進行估計而已。

     雖然測量不確定度與誤差有著以上種種不同,但它們仍存在著密切的聯係。不確定度的概念是誤差理論的應用和拓展,而誤差分析依然是測量不確定度評估的理論基礎,在估計B類分量時,更是離不開誤差分析。例如測量儀器的特性可以用最大允許誤差、示值誤差等術語描述。在技術規範、規程中規定的測量儀器允許誤差的極限值,稱為“最大允許誤差”或“允許誤差限”。它是製造廠對某種型號儀器所規定的示值誤差的允許範圍,而不是某一台儀器實際存在的誤差。測量儀器的最大允許誤差可在儀器說明書中查到,用數值表示時有正負號,通常用絕對誤差、相對誤差、引用誤差或它們的組合形式表示。例如土0.1PV,土1%等。測量儀器的最大允許誤差不是測量不確定度,但可以作為測量不確定度評定的依據。測量結果中由測量儀器引入的不確定度可根據該儀器的最大允許誤差按B類評定方法評定。又如測量儀器的示值與對應輸入量的約定真值之差,為測量儀器的示值誤差。對於實物量具,示值就是其標稱值。通常用高一等級測量標準所提供的或複現的量值,作為約定真值(常稱校準值或標準值)。在檢定工作中,當測量標準給出的標準值的擴展不確定度為被檢儀器最大允許誤差的1/3~1/10時,且被檢儀器的示值誤差在規定的最大允許誤差內,則可判為合格。

 

 
 


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