实验不确定度的几种实际处理方法

任何测量都存在误差，由于测量的客观真值无法得知及测量条件的非理想化，使误差大小无法确定。为了使测量误差减到最小，除选择不同测量方法外，还确立了各种误差特征分类及分布规律，用来作误差处理。国际计量委员会通过的《BIPM实验不确定度的说明建议书INC-1（1980）》（以下简称建议书）建议用不确定度（uncertainty）取代误差（error）来表示实验结果，并按其性质将不确定度从估计方法上分为按统计分布的A类不确定度和按非统计分布的B类不确定度两类，分别进行处理后再进行合成。从而使得“由于测量误差的存在而对被测量值不能确定的程度”得到更科学的评估。由近年来关于不确定度的许多讨论文章及不确定度的定义，我们可以对误差和不确定度的关系理解为：测量中的不可靠量值为误差，导致测量结果的不可靠量值为不确定度。标准偏差较集中地反映了测量误差对实验结果的影响，而不确定度则综合了全部误差因素对实验结果的影响。但是，由于不确定度的运用仍在“建议”阶段以及它与误差的紧密联系，且误差从根本上说又是“一种粗略的估计”，所以不确定度的估算很难用简单的定义来解决，而是需要按实际情况合理地加以处理。笔者根据不同实验条件的具体情况，提出几点实验不确定度的实际处理方法。