Você alguma vez já questionou as especificações de exatidão e incerteza de seu calibrador favorito? Talvez você tenha recebido um certificado de calibração para seu instrumento e notado que ele menciona algo como “… fator de abrangência k = 2” na parte inferior do certificado? Este artigo é dedicado a ajudá-lo a entender o significado de k = 2 e como ele afeta a validade de uma calibração.
As exatidões do produto WIKA são relatadas com um fator de cobertura de “2”. O caso é o mesmo quando você recebe um certificado de calibração da Mensor, você notará a seguinte declaração: “A incerteza combinada e expandida é relatada em k = 2, fornecendo um nível de confiança de aproximadamente 95%”.
Normalmente, a incerteza nos produtos de calibração é relatada como incerteza expandida. De acordo com o “Guia para a Expressão de Incerteza na Medição (GUM)”, a incerteza expandida é uma medida de incerteza que define um intervalo sobre o resultado da medição dentro do qual o valor do mensurando pode ser afirmado com segurança . A incerteza expandida é obtida multiplicando a incerteza padrão combinada por um fator de abrangência, k.
Aqui está o que este “k” significa, tanto prática quanto estatisticamente: O valor do fator de cobertura, k, é escolhido com base no nível de confiança desejado a ser associado ao intervalo definido pela incerteza expandida.
Como exemplo, os dados de resultados exibidos em um certificado de calibração terão uma coluna chamada “Incerteza”. Este é um cálculo da incerteza – ou potencialmente quanto erro pode haver – nos valores medidos. Cada um dos padrões usados na calibração (conforme listado na seção do certificado – “Padrões de medição usados na calibração”) tem incerteza associada à sua especificação. Uma incerteza total é calculada a partir dessas incertezas individuais para cada ponto de medição realizado, e é isso que é apresentado nesta coluna do certificado.
Para qualquer conjunto de dados estatisticamente válido com uma distribuição normal, também conhecido como distribuição Gaussiana, (traçar as alturas de um número de pessoas selecionadas aleatoriamente é um bom exemplo) resultará em uma curva tipo sino. O cálculo da média e do desvio padrão do conjunto de dados, mostrará que aproximadamente 68% dos pontos de dados estarão dentro da média de um desvio padrão, 95% dos pontos de dados estarão dentro da média de dois desvios padrão e 99,7% deles estará dentro da média de três desvios padrão.
68% de dados dentro da média do desvio padrão
99,7% dos dados dentro da média de três desvios padrão
Os dados de calibração ou medição produzem uma curva de distribuição normal como esta. O fator de cobertura, ou valor ‘k’, determina a confiança nos pontos de dados dentro de um determinado valor de desvio padrão. Para k = 1, há uma confiança de que 68% dos pontos de dados estão dentro de um desvio padrão, enquanto k = 2 significa uma confiança de que 95% dos pontos de dados estariam dentro de dois desvios padrão. Da mesma forma, k = 3 significa um valor de confiança realmente alto de que as leituras de 99,7% estariam dentro de três desvios padrão da média.
Comparação de k = 1, k = 2, e k = 3
Como k = 1 não é um padrão aceitável para aprovar dispositivos em teste, pois deixa um espaço significativo para passar leituras errôneas. Na outra extremidade do espectro, k = 3 realmente deixa uma janela muito estreita de falha dos dispositivos em teste.
95% leituras dentro da média de dois desvios padrão
A declaração de incerteza é relatada com um fator de cobertura de k = 2, que indica um nível confiança aproximada de 95% (na verdade, é 95,4%). Em um nível prático, isso significa que se você fizesse 100 medições, poderia ter certeza de que (pelo menos) 95 delas seriam exatas dentro da incerteza declarada.
Nota
Os laboratórios de calibração WIKA são acreditados pelo CGCRE (RBC/INMETRO) conforme norma ABNT NBR ISO/IEC 17025, nas seguintes grandezas: dimensional, pressão e temperatura. Se você está interessado em nossos serviços, entre em contato em centrodeservico@wika.com.
Saiba mais sobre as diferenças entre calibração, verificação e ajuste em nosso vídeo.
Mais informações podem ser encontradas no site da WIKA. Se você tiver alguma dúvida, seu contato WIKA terá prazer em ajudá-lo.
Existe um limite de incerteza? peguei um laudo como exemplo e na analise microbiologica , coliformes termotolerantes e a informação foi de 6600 de incerteza. O que isso significa?
Bom dia, Marla!
A avaliação da incerteza de medição e o estabelecimento de limites aceitáveis para ela são etapas fundamentais para garantir a qualidade dos resultados das medições. A incerteza de medição é uma medida quantitativa da dispersão dos valores que podem razoavelmente ser atribuídos ao mensurando (a grandeza que está sendo medida) e é expressa com um intervalo de confiança. Em algumas áreas específicas, normas e regulamentos podem especificar critérios para o limite de incerteza aceitável. Quando esses critérios não estão disponíveis, o próprio usuário pode determinar os critérios, analisando a influência da incerteza de medição na validade dos resultados relatados. Esses critérios variam dependendo da natureza da medição e do contexto em que ela é aplicada.
No exemplo fornecido, supondo que os resultados são expressos em NMP (Número Mais Provável) por 100 mL de amostra, a incerteza de medição pode ser relatada como um intervalo de confiança, por exemplo, “a incerteza de medição é de ±XX NMP/100 mL com 95% de confiança”, onde XX seria o valor da incerteza determinado por meio de cálculos estatísticos apropriados. Esse intervalo de confiança representa a faixa de valores dentro da qual se espera que o verdadeiro valor da grandeza esteja contido com uma determinada probabilidade, neste caso, 95% de confiança. Portanto, o valor relatado para coliformes termotolerantes pode variar dentro desse intervalo para mais ou para menos.