Az A-típusú értékelés lényege nem az, hogy „legalább tízszer mérünk”. A cél annak statisztikai leírása, hogyan viselkedik a mérési eredmény azonosnak tekintett feltételek között, és ebből milyen bizonytalanság rendelhető a választott becsléshez.
Mit jelent az A-típus?
A GUM az A-típusú értékelést a bizonytalanság statisztikai elemzésen alapuló meghatározásaként kezeli. Az A és B jelölés az értékelés módját különbözteti meg, nem a bizonytalanság „minőségét”. Mindkettő standard bizonytalansággá alakítva kerül a kombinált bizonytalanságba.
Mikor tekinthető egy sorozat ismételt mérésnek?
Az ismételt megfigyeléseknek ugyanazon measurandra, összehasonlítható feltételek között kell vonatkozniuk. Ha a mérési rendszer közben melegszik, a forrás öregszik, a kezelő változtat a beállításon vagy a környezeti feltételek trendet mutatnak, a sorozat nem feltétlenül azonos eloszlásból származó független mintának tekinthető.
Átlag, szórás és standard bizonytalanság
Független, azonos eloszlású megfigyeléseknél az aritmetikai középérték a várható érték becslése. Az egyedi megfigyelések tapasztalati szórása a folyamat szóródását, a középérték standard bizonytalansága pedig a középérték becslésének bizonytalanságát jellemzi.
Fontos eldönteni, hogy az eredmény egyetlen jövőbeli kijelzésre vagy a sorozat átlagára vonatkozik. Előbbi esetben az ismétlőképességi szórás nem osztható automatikusan √n-nel.
Időbeli függés és drift
Idősoros mérésnél vizsgálni kell a trendet és az autokorrelációt. Egyszerű vizuális ellenőrzés mellett használható regresszió, maradékelemzés, futóátlag vagy kontrollkártya. Ha a drift a mérési modell részeként korrigálható, a korrekció bizonytalanságát értékelni kell. Ha nem korrigálható megbízhatóan, a mérési feltételek szűkítése vagy más mintavételi terv lehet szükséges.
Szabadságfok és lefedettség
A szórásbecslés megbízhatósága függ a szabadságfoktól. Kis mintánál a bizonytalanságbecslés maga is bizonytalanabb. A kombinált standard bizonytalanság kiterjesztésekor az effektív szabadságfok Welch–Satterthwaite összefüggéssel becsülhető, ha a feltételek teljesülnek.
Számítási példa
Egy fénysűrűségmérő 12 ismételt leolvasásának átlaga 102,44 cd/m², tapasztalati szórása 0,18 cd/m². Ha a közölt eredmény a 12 mérés átlaga, akkor az A-típusú standard bizonytalanság 0,18/√12 = 0,052 cd/m². Ha viszont a felhasználás során egyetlen leolvasás várható, a releváns ismétlőképességi hozzájárulás közelebb áll a 0,18 cd/m² értékhez.
Gyakori hibák
- a sorozat átlagának és egyetlen kijelzésnek az összekeverése;
- trend vagy autokorreláció figyelmen kívül hagyása;
- kiugró érték automatikus törlése előre rögzített szabály nélkül;
- túl kevés adatból származó szórás változatlan kezelése;
- az ismétlőképesség és reprodukálhatóság összekeverése.
Elsődleges források
A cikk a források magyarázó feldolgozása. A normatív vagy hivatalos követelmény megállapításához mindig az eredeti dokumentum érvényes kiadását kell használni.