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Introducción a la Metrología en el Contexto de la Medición de Agua
Para estos valores se obtiene lo siguiente:
̅= 12 .05 + 11 .98 + 11 .97 + 12 .08
4
= 12 .02
= √ (12 .05 − 12 .02 )
2
+ (11 .98 − 12 .02 )
2
+ (11 .97 − 12 .02 )
2
+ (12 .08 − 12 .02 )
2
= 0.0535
y, para los tiempos medidos, la incertidumbre está
dada por:
( ̅) =
0.0535
√4
= 0.0268
(4.5 )
y entonces, si se quisiera cubrir un 95.45% del área
debajo de la curva de distribución de probabilida-
des, de acuerdo con el
o con la
,
k
= 2, y entonces la incertidumbre expandida
estará dada por:
( ̅) = 2 0.0268 = 0.0535
Lo que indica que el tiempo medido para cada dos
litros de agua entregados es:
= (12 .02 ± 0.0535 )
, con un nivel
de confianza de 95.45%
(4.6 )
Este es un ejemplo de evaluación de la incerti-
dumbre tipo A, ya que se ha calculado a partir
de datos procedentes del proceso de medición..
Lo discutido hasta aquí vale para la evaluación de
incertidumbres, ya sea tipo A o B, para las que la
probabilidad del valor verdadero en relación con
el valor medido se supone que tiene una distribu-
ción normal. La incertidumbre estándar para otras
curvas de distribución de probabilidades más sim-
ples, como la uniforme y la triangular es como se
muestra en el
7
.
4.3.4 Composición de las
contribuciones a la
incertidumbre
Se ha dicho en la sección anterior, que el valor
de la incertidumbre para una medición dada se
determina como una composición de las contri-
buciones particulares de cada una de sus fuentes
de incertidumbre (Véase la
.Ahora bien,
esta composición descansa primordialmente en
tres aspectos fundamentales, a saber: (1) la evalua-
ción numérica de las incertidumbres particulares
de cada una de las fuentes de incertidumbre, (2)
la determinación de la sensibilidad del valor del
mensurando a las variaciones de las variables o
magnitudes de entrada que intervienen en su eva-
luación, y (3) la forma como se combinan las con-
tribuciones para obtener una incertidumbre final
combinada. En los siguientes párrafos se revisarán
brevemente estos conceptos.
7 A diferencia de valores que se comportan con una distribución normal de probabilidades, la incertidumbre
estándar para distribuciones uniformes y triangulares es igual a la desviación estándar teórica o poblacional, en
vez de la desviación estándar experimental de la media.
