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「不確かさ」はじめの一歩

不確かさ算出手順

不確かさ算出の手順



不確かさ算出のはじめの一歩である不確かさの要因抽出とその検討方法について


● 測定プロセスの明確化
はじめに、測定対象である測定量と測定方法及び測定手順を明確にします。測定量とは、ある条件下で測定される量のことであり、先の例の「10Vレンジの校正」だけでは不十分で、できるだけ詳細に条件を示し測定量を定義しなければなりません。
GUMにおいては、測定方法とは、"一般的に記述され、測定の実行に用いられる論理的な一連の作業[注2]"と、測定手順とは、"具体的に記述され、ある方法にしたがって特定の測定を実行する際に用いられる一連の作業[注3]"と定義されており、「文書に記録され、かつ作業者が追加情報なしに測定を実行するために、十分詳細であること」が求められています。あいまいで作業者の考えが入り込む余地のある手順書では認められません。測定の際の環境条件も手順書に明記される必要があります。
このように、測定量や測定方法及び測定手順を厳密に定義することにより、不確かさの要因抽出が容易になり、その影響を正確に見積もることが可能になります。

[注2] GUM章番号 B-2-7 [注3] GUM章番号 B-2-8

● 測定 - 測定結果の取得
測定に最も大切なことは、測定量を測定手順に従い、正しく測定し、その結果である最良推定値を求めることです。不確かさの解析に注目するあまり、この当たり前のことがおろそかにされることがありますが、どんなに精密な不確かさの解析を行っても、測定結果に間違いがあったら全く意味をなしません。測定結果の取得には最大限の注意を払いましょう。


● 不確かさの要因抽出
計測における不確かさの要因にはいろいろなものが考えられます。要因の抽出にあたっては、考えつくものをできるだけ列挙することが大切です。抽出にあたっては、
1)測定量に起因する成分、
2)測定器に起因する成分、
3)周囲環境に起因する成分 に分けると考えやすいです。

● 分類と評価
抽出した要因をタイプ別に分類し評価を行います。評価にあたっては、測定値に対して影響が小さいと考えられるものや、他の要因に含まれるものは不確かさのダブルカウントになるので無視します。「無視」という行為は、不確かさ評価ではないと思われるかもしれませんが、こうしたことが、測定に携わる人の理解と鑑識眼を示す不確かさの解析なのです。分類は、繰り返し測定による測定値のような複数のデータを統計的に解析することが可能な要因をAタイプとし、そうでないものをBタイプとします。