Algumas palavras sobre a incerteza na medição

incertezaTodas as medições são contaminadas por erros imperfeitamente conhecidos, de modo que a significância associada com o resultado de uma medição deve considerar esta incerteza, que é um parâmetro associado com o resultado de uma medição, que caracteriza a dispersão dos valores que podem razoavelmente ser atribuídos à quantidade medida. Há problemas associados com essa definição, pois pode-se perguntar o que é a dispersão se o valor verdadeiro não pode ser conhecido? Ela também implica que incerteza é somente relevante se várias medições são feitas e ela falha – por não mencionar valor verdadeiro para invocar o conceito de rastreabilidade. Uma definição mais prática, mais usada porque satisfaz mais as necessidades da metrologia industrial e não é consistente com a anterior, é a seguinte: incerteza é o resultado da avaliação pretendida em caracterizando a faixa dentro da qual o valor verdadeiro de uma quantidade medida é estimado cair, geralmente com uma dada confiança.

Assim, a incerteza padrão é o desvio padrão estimado; a incerteza padrão combinada é o resultado da combinação dos componentes da incerteza padrão; e a incerteza estendida é obtida pela multiplicação da incerteza padrão combinada por um fator de cobertura. Essa é uma exigência para todos os laboratórios credenciados de calibração, ou seja, que os resultados reportados em um certificado sejam acompanhados de uma declaração descrevendo a incerteza associada com estes resultados. É também exigência para os laboratórios de testes, sob as seguintes circunstâncias: onde isto é requerido pelo cliente; onde isto é requerido pela especificação do teste; e onde a incerteza é relevante para validar ou aplicar o resultado, por exemplo, onde a incerteza afeta a conformidade a uma especificação ou limite.

Os laboratórios credenciados devem ter uma política definida cobrindo a provisão de estimativas das incertezas das calibrações ou testes feitos. O laboratório deve usar procedimentos documentados para a estimativa, tratamento e relatório da incerteza. Devem consultar seu corpo de credenciamento para qualquer orientação específica que possa estar disponível para a calibração ou teste. Dessa forma, o objetivo de uma medição é determinar o valor de uma quantidade específica sujeita à medida (mesurando). Para os laboratórios de calibração, isto pode ser qualquer parâmetro da medição dentro de campos reconhecidos da medição – comprimento, massa, tempo, pressão, corrente elétrica. Quando aplicado a um teste, o termo genérico mesurando pode cobrir muitas quantidades diferentes, como a resistência de um material, a concentração de uma solução, o nível de emissão de ruído ou radiação eletromagnética, e a quantidade de microorganismos. Uma medição começa com uma especificação apropriada da quantidade medida, o método genérico de medição e o procedimento específico detalhado da medição.

Nenhuma medição ou teste é perfeito e as imperfeições fazem aparecer erro de medição no resultado. Como conseqüência, o resultado de uma medição é somente uma aproximação do valor da quantidade medida e é somente completa quando acompanhado por uma expressão da incerteza desta aproximação. Realmente, por causa da incerteza da medição, o valor verdadeiro nunca pode ser conhecido. No limite, por causa de alguns efeitos, ele pode mesmo não existir. A incerteza da medição compreende, em geral, muitos componentes. Alguns podem ser calculados da distribuição estatística dos resultados de uma série de medições e pode ser caracterizados por desvios padrão experimentais. Os outros componentes, que podem também ser caracterizados por desvios padrão, são calculados das distribuições de probabilidade assumidas baseadas na experiência ou em outra informação.

Erros aleatórios aparecem das variações aleatórias das observações. A cada momento que a medição é tomada sob as mesmas condições, efeitos aleatórios de várias fontes afetam o valor medido. Uma série de medições produz um espalhamento em torno de um valor médio. Um número de fontes pode contribuir para a variabilidade cada vez que uma medição é tomada e sua influência pode estar continuamente mudando. Elas não podem ser eliminadas mas a incerteza devido a seus efeitos pode ser reduzida, aumentando o número de observações e aplicando análise estatística. Os erros sistemáticos aparecem de efeitos sistemáticos, ou seja, é um efeito no resultado de uma quantidade que não está incluído na especificação da quantiade medida mas que influencia no resultado. Estes erros permanecem constantes quando uma medição é repetida sob as mesmas condições por isso eles não revelados pelas medições repetidas. Seu efeito é introduzir um deslocamento entre o valor da medição e o valor médio determinado experimentalmente. Eles não podem ser eliminados mas podem ser reduzidos, por exemplo, fazendo correções para o tamanho conhecido de um erro devido a um efeito sistematico reconhecido.

Internacionalmente, foi adotado o enfoque de agrupar os componentes da incerteza em duas categorias baseadas em seus métodos de avaliação: Tipo A e Tipo B. Esta classificação de métodos de avaliação, em vez dos componentes em si, evita certas ambiguidades. Por exemplo, um componente aleatório de incerteza em uma medição pode se tornar um componente sistemático em outra medição que tem como sua entrada o resultado da primeira medição. Assim, a incerteza total cotada em um certificado de calibração de um instrumento incluirá o componente devido aos efeitos aleatórios, mas quando este valor total é subsequentemente usado como a contribuição na avaliação da incerteza em um teste usando este instrumento, a contribuição deve ser tomada como sistemática.

A avaliação do Tipo A é feita pelo cálculo de uma série de leituras repetidas, usando métodos estatísticos. A do Tipo B é feita por meios diferentes dos usados no método B. Por exemplo, por julgamento baseado em: dados de certificados de calibração, que possibilita correções a serem feitas e incertezas do Tipo B a serem atribuídas; dados de medições anteriores, por exemplo, gráficos históricos podem ser construídos e podem fornecer informação útil acerca das mudanças dinâmicas. experiência com ou o conhecimento geral do comportamento e propriedades de materiais e equipamentos iguais; valores aceitos de constantes associadas com materiais e quantidades; especificações dos fabricantes; todas as outras informações relevantes. As incertezas individuais são avaliadas pelo método apropriado e cada uma é expressa como um desvio padrão e é referida a uma incerteza padrão.

As incertezas padrão individuais são combinadas para produzir um valor total de incerteza, conhecido como incerteza padrão combinada. Uma incerteza expandida é usualmente requerida para satisfazer as necessidades da maioria das aplicações, especialmente onde se envolve segurança. É recomendado fornecer um intervalo maior acerca do resultado de uma medição quando a incerteza padrão com, consequentemente, uma maior probabilidade do que envolve o valor verdadeiro convencional da quantidade medida. Ela é obtida multiplicando-se a incerteza padrão combinada por um fator de cobertura, k. A escolha do fator é baseada no nível de confiança requerido.

E quais as fontes da incerteza? Uma delas é a definição incompleta do teste – a exigência pode não ser claramente descrita, como a temperatura de um teste pode ser dada como temperatura ambiente. Outra é a 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. Também a amostragem – a amostra pode não ser totalmente representativa. Em algumas disciplinas, como teste microbiológico, pode ser muito difícil obter uma amostra representativa. Outra fonte de erro é o conhecimento inadequado dos efeitos das condições ambientais no processo da medição ou medição imperfeita das condições ambientais.

Uma fonte bastante usual é o erro pessoal de polarização na leitura de instrumentos analógicos, outra a resolução ou limite de discriminação do instrumento ou erros na graduação da escala. Também. Os valores atribuídos aos padrões da medição (de trabalho e de referência) e materiais de referência certificada. As alterações nas características ou desempenho de um instrumento de medição desde a sua última calibração. Os valores de constantes e outros parametros usadas na avaliação dos dados. Por fim, mais duas fontes: as aproximações e hipóteses incorporadas no método e procedimento da medição e as 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, por exemplo, temperatura, umidade e pressão do ar, variabilidade no desempenho do operador que faz o teste.

Essas fontes não são necessariamente independentes e, em adição, os 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 práticas da calibração ou teste 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). A quantificação de outros componentes pode requerer o julgamento, usando toda informação relevante na variabilidade possível de cada fator (Tipo B).

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 podoe requer ajuste de alguns valores da incerteza, de modo que os obtidos dos certificados de calibração e outras fontes, que muitas vezes tem sido expressos com um maior nível de confiança, envolvendo múltiplo do desvio padrão (2 ou 3). As incertezas componentes devem ser combinadas para produzir uma incerteza total usando o procedimento estabelecido em padrões internacionais. 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 tais componentes correlatos, como derivadas parciais.

Em muitos casos, é necessário cotar uma incerteza expandida e a incerteza padrão combinada, sendo portanto necessãria 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 dos fatores relacionados a seguir ou ambos: a ausência de um número significativo de incertezas componentes tendo distribuições de probabilidade bem comportadas, tais como, normal ou retangular; a inclusão de uma incerteza componente dominante. Isto pode causar a incerteza expandida ser maior do se 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. Nessas circunstâncias, um fator de cobertura (kp) deve ser obtido de uma distribuição (t), baseada nos graus de liberdade efetivo (nef) da incerteza padrão combinada.

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O empreendedorismo no Brasil nunca esteve tão em alta, principalmente com as perspectivas de grande impulso econômico no país em função do crescimento da economia perante ao restante do mundo e eventos como a Copa do Mundo e Olimpíadas. Segundo Ricardo M. Barbosa, diretor executivo da Innovia Training & Consulting, além destes eventos, existe também facilidades que o governo brasileiro vem oferecendo como foi o caso do Micro Empreendedor Individual (MEI), que possibilitou que milhares de micros empreendedores saissem da marginalidade e, principalmente, com a recente aprovação da Empresa Individual de Responsabilidade Limitada (Eireli) que permite que uma pessoa física seja titular de todo o capital de uma empresa, devidamente integralizado. “Se por um lado o empreendedorismos está em alta, também há o problema do fechamento rápido das empresas muitas vezes já que as pessoas não possuem todas as características empreendedoras, apenas conhecendo o produto ou serviço que querem ofertar, porém, mesmo nestes casos, é possível se aperfeiçoar e ter uma empresa de sucesso”, conta o diretor executivo da Innovia.

Veja algumas dicas que ele preparou sobre o tema:

Iniciativa e pró-atividade – Em qualquer empresa, ter iniciativa e pró-atividade destacará você dos demais funcionários, mostra que é engajado e quer crescer. O empreendedor, por sua vez, não se preocupará apenas com os demais funcionários, mas com todos os concorrentes que existem no setor de atuação, portanto, agir é imprescindível para fazer os resultados aparecerem;

Autoconfiança – O profissional que quer ter seu empreendimento precisa confiar em si mesmo para tomar decisões, arriscar e buscar novas formas de solucionar um problema que envolve vários setores.

Análise e Planejamento – É importante analisar os concorrentes, a economia, os setores externos que há ligação com a sua empresa, para saber os riscos e as estratégias mais eficazes. Dessa forma é possível antecipar ações e não apenas apagar incêndios.

Conexões e Criatividade – O empreendedor deve estar atento às inovações e mudanças do mundo, e saber aplicar essas inovações ao cotidiano da empresa e ao seu campo de atuação podem levar a um retorno imediato.

Controle – O empreendedor não pode esquecer que ele está no comando, e que é possível e aceitável delegar as funções, mas não é adequado entregar todo o processo nas mãos da equipe, por mais competente e confiável que ela seja. Portanto esteja na frente, crie métodos que possibilite a visibilidade de todos os projetos em andamento, com o bom e velho relatório.

Liderança – Ser líder não é a tarefa mais fácil de todas, porém é importantíssimo que o empreendedor saiba liderar com eficácia, planejar, dividir as funções, reunir e organizar as ações, entre outras atividades que o líder precisa ter para que a equipe esteja, sobretudo, motivada e segura por trabalhar com você .

Persistência e Otimismo – Em várias fases a empresa poderá passar por dificuldades, falta de clientes, crise externa e interna, mas o que fará com que o barco não afunde é o otimismo e a persistência atrelada com o jogo de cintura para driblar os problemas. Nesta hora é preciso ter em mente o seu potencial e suas habilidades e a partir daí iniciar o plano de ação e conquistar seus objetivos.

Aprendizagem Contínua – O bom profissional, sendo ele empreendedor ou não, busca se capacitar, portanto se não possuir algumas das características citadas, aprenda e se especialize para então desenvolvê-las e aprimorá-las com o conhecimento adquirido.

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