すべての校正と試験には、測定の不確かさが伴います。 定量的な測定を行った場合、その結果得られる値は実際の値の近似値である。

これは、試料調製、試料評価、データ測定の各段階で発生する誤差のためである。

測定の不確かさによる ISO 17025の場合、定性的な測定値は、実際の値からの可能な限りの偏差とともに、単一の値として報告されるべきです。

不確かさの記述のある定性的な結果は、おおよその測定公差を示します。これは、実際の値の測定がその中にあるべき期待限界を示しています。

例えば、食品サンプルのレポートに化合物Xが0.1％と記載され、偏差値の可能性がない場合、ユーザーはこの値が0.4％なのか0.05％なのかわからなくなります。

このような文書があれば、データのユーザーやクライアントが推定できない不確実性のレベルを、分析者は何度も推定することができます。

不確かさ情報は、仕様の限界値が検証や報告を受ける必要がある場合に特に重要です。例えば、ある製品がその化合物Xが例えば0.5%以下でなければ承認されない場合、化合物の測定値が測定不確かさによって0.5%より上に拡張されれば、試験報告書は準拠に問題がないことになります。

があります。 推定された測定の不確かさによって拡張された測定値 は限界仕様の範囲内である。このような例で示されたようなパラメータは、指定された許容誤差の範囲内であると言われています。

ISOは、測定単位に渡る測定の不確かさの評価と表現に規則とガイドを導入しています。この団体は、化学分析におけるISOガイドの概念の適用に関する独自のガイドラインを含む詳細な文書を導入しています。

不確かさの評価は、統計学の深い知識を必要としない、比較的簡単な概念です。測定方法の性質と測定の性質を理解すればよいのです。

具体的に何を測定するのかを示しながら、結果に影響を与えるパラメータとの関連性を定義して仕様を考える。例えば、測定温度が結果に影響するのであれば、具体的にどのような温度で測定すべきかを示す必要があります。

測定工程は、校正、サンプリング、測定、試料作成、データ転記、評価というワークフロー図が必要である。

プロセスのすべてのパラメータと部分について、不確実性の原因となり得るものを見つけ、それらをリストアップします。考えられる誤差の原因には、以下のようなものがあります。 化学的不純物、不適切な測定条件、誤った校正装置、代表性のないサンプリング、データ評価エラー。

RSDまたは標準偏差の観点からすべての不確かさの推定を行い、それを文書化する。このデータは、一連の測定から収集されるべきである。実験的評価が非現実的または不可能な場合、利用可能なソースから個々の寄与を推定する必要があります。

供給情報、技能試験、または試験所間試験には、この種の推定があり得る。貢献度の見積もりや測定方法の背景にある考えや手順を文書化することを確実にする必要がある。

個別の寄与を組み合わせることで、総合的な値を算出し ます。例えば、不確かさ源が独立している場合、全 ての標準偏差で表される、寄与する不確かさ成分の和 の二乗の倍数として、総合不確かさを計算すること ができます。この計算は、表計算ソフトやコンピュータ・ソ フトウェア・プログラムを使用することで自動化するこ とができます。

適切な情報を提供するために、プロセス全体を正しく文書化する必要があります。これは、新しいデータや情報が得られた場合に、結果を再評価するのに役立つ。包括的な文書には以下が含まれる必要があります。

?測定結果の計算に使用された方法論の完全な説明と、その測定の不確かさ。

?すべての変更の値とソース

?すべての不確実性コンポーネントのリスト。これには、これらの不確実性要素のそれぞれがどのように評価されたかについての完全な説明が含まれている必要があります。

試験所が分析業務を行うためには、認定が必要である。認定機関が試験所に対して認定証を発行する際に考慮する重要な要素のひとつに、以下の表現がある。 「測定の不確実性」。 特に技術や貿易のグローバル化に伴い、製品の部品は高度な測定精度を持つ必要があります。複数の国際機関との協議のもと

国際度量衡局（BIPM）は、1995年に「測定における不確かさの表現」に関する新しいISO規格を策定した。