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Coletânea Série Atmosferas Explosivas
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Fontes de incerteza da medição
Há várias fontes possíveis de incerteza. Como elas dependem da disciplina técnica envolvida, não é possível dar recomendações detalhadas. Porém, os seguintes pontos gerais se aplicam a muitas áreas de calibração e ensaio:
1. Definição incompleta do ensaio – a exigência pode não ser claramente descrita, como a temperatura de um teste pode ser dada como temperatura ambiente.
2. Realização imperfeita do procedimento de teste, mesmo quando as condições de teste estão claramente definidas pode não ser possível produzir as condições teóricas, na prática, devido as imperfeições inevitáveis nos materiais ou sistemas usados.
3. Amostragem – a amostra pode não ser totalmente representativa. Em algumas disciplinas, como teste microbiológico, pode ser muito difícil obter uma amostra representativa.
4. Conhecimento inadequado dos efeitos das condições ambientais no processo da medição ou medição imperfeita das condições ambientais.
5. Erro pessoal de polarização na leitura de instrumentos analógicos.
6. Resolução ou limite de discriminação do instrumento ou erros na graduação da escala.
7. Valores atribuídos aos padrões da medição (de trabalho e de referência) e materiais de referência certificada.
8. Alterações nas características ou desempenho de um instrumento de medição desde a sua última calibração.
9. Valores de constantes e outros parametros usadas na avaliação dos dados.
10. Aproximações e hipóteses incorporadas no método e procedimento da medição.
11. Variações nas leituras repetidas feitas sob condições parecidas mas não idênticas – tais como efeitos aleatórios podem ser causados, por exemplo, ruído elétrico em instrumentos de medição, flutuações rápidas no ambiente local, eg, temperatura, umidade e pressão do ar, variabilidade no desempenho do operador que faz o teste.
Estas fontes não são necessariamente independentes e, em adição, efeitos sistemáticos não reconhecidos podem existir que não podem ser levados em conta mas contribuem para o erro. É por esta razão que os laboratórios credenciados encorajam – e muitas vezes insistem em – participação em comparações interlaboratoriais, auditorias de medição e cross checking interno de resultados por diferentes meios. Em consequência, a incerteza total de uma medição é uma combinação de um número de incertezas componentes. Mesmo uma única leitura do instrumento pode ser influenciada por vários fatores. A consideração cuidadosa de cada medição envolvida na calibração ou teste é necessária para identificar e listar todos os fatores que contribuem para a incerteza total. Este é um passo muito importante e requer um bom entendimento do equipamento de medição, os princípios e as práticas da calibração ou ensaio e a influência do ambiente O próximo passo é quantificar as incertezas componentes por meios apropriados. Uma quantificação aproximada inicial pode ser valiosa em possibilitar que alguns componentes sejam reconhecidos como desprezíveis e não necessitam de uma avaliação mais rigorosa.
Em muitos casos, uma definição prática de desprezível pode ser um componente que não é maior do que um quinto do tamanho do maior componente. Alguns componentes podem ser quantificados pelo cálculo do desvio padrão de um conjunto de medições repetidas (Tipo A) como detalhado no Guide. A quantificação de outros componentes pode requerer o julgamento, usando toda informação relevante na variabilidade possível de cada fator (Tipo B). Para estimativas do Tipo B, o conjunto de informações pode incluir alguns ou todos os fatores já listados. Os cálculos subsequentes se tornam mais simples se, quando possível, todos os componentes são expressos do mesmo modo, como a percentagem, ou ppm ou mesma unidade de engenharia usada para o resultado reportado.
A incerteza padrão é definida como um desvio padrão. O potencial para erros em um estágio posterior da avaliação pode ser minimizado expressando todas as incertezas componentes como um desvio padrão. Isto pode requerer ajuste de alguns valores da incerteza, de modo que os obtidos dos certificados de calibração e outras fontes, que muitas vezes têm sido expressos com um maior nível de confiança, envolvendo múltiplo do desvio padrão (2 ou 3). Contudo, as incertezas componentes devem ser combinadas para produzir uma incerteza total usando o procedimento estabelecido no Guide. Em muitos casos, isto reduz a tomar a raiz quadrada da soma dos quadrados das incertezas padrão componentes (método da raiz da soma dos quadrados). Porém, alguns componentes podem ser interdependentes e podem, por exemplo, se cancelarem entre si ou se reforçarem entre si. Em muitos casos, isto pode ser facilmente visto e os componentes interdependentes podem ser somados algebricamente para dar um valor final. Porém, em casos mais complexos, podem-se usar métodos matemáticos mais complexos para tias componentes correlatos, como derivadas parciais
Em muitos casos, é necessário cotar uma incerteza expandida e a incerteza padrão combinada portanto necessita ser multiplicada por um fator de cobertura apropriado. Isto deve refletir o nível de confiança requerido e, em termos estritos, será ditado pelos detalhes da distribuição de probabilidade caracterizado pelo resultado da medição e sua incerteza padrão combinada. Porém, as computações extensivas requerida para combinar as distribuições de probabilidade são raramente justificadas pelo tamanho e confiabilidade da informação disponível. Em muitos casos, uma aproximação é aceitável, ou seja, a distribuição da probabilidade pode ser assumida como normal e que um valor de 2 para o fator de cobertura define um intervalo tendo um nível de confiança de aproximadamente 95%, ou, para aplicações mais críticas, que um valor de 3 define um intervalo tendo um nível de confiança de aproximadamente 99%.
As exceções a estes casos precisam ser tratados em uma base individual e devem ser caracterizados por um ou ambos dos seguintes fatores: a ausência de um número significativo de incertezas componentes tendo distribuições de probabilidade bem comportadas, tais como, normal ou retangular; e a inclusão de uma incerteza componente dominante. Isto pode causar que a incerteza expandida seja maior do que as contribuições individuais da incerteza fossem somadas aritmeticamente e é claramente uma situação pessimista. Deve também ser notado que se erros de incertezas do Tipo A em um sistema de medição são comparáveis aos do Tipo B, a incerteza expandida pode ser uma subestimativa, a não ser que um grande número de leituras repetidas tenha sido feito. Nestas circunstâncias, um fator de cobertura kp deve ser obtido de uma distribuição t, baseada nos graus de liberdade efetivo, vef, da incerteza padrão combinada.
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