4. Les concepts et outils fondamentaux

4.3. Estimation des incertitudes, types A et B

https://sisu.ut.ee/measurement/33-and-b-type-uncertainty-estimates

Effectuer plusieurs fois la même opération de mesure et calculer l'écart-type des valeurs obtenues est l'une des pratiques les plus courantes en matière d'estimation de l'incertitude de mesure. La mesure complète, ou seulement certaines parties, peuvent être répétées. Dans les deux cas, des informations utiles peuvent être obtenues. L'écart-type obtenu (ou l'écart-type de la moyenne, expliqué à la section 3.4) est alors l'estimation de l'incertitude type.

Les estimations d'incertitude obtenues sous forme d'écarts-types de résultats de mesure répétés sont appelées estimations d'incertitude de type A.

Si l'incertitude est estimée en utilisant une autre méthode que le traitement statistique des résultats de mesures répétées, les estimations obtenues sont appelées estimations de l'incertitude de type B. Les autres moyens peuvent être, par exemple, certificats de matériaux de référence, spécifications ou manuels d'instruments, estimations basées sur une longue expérience, etc.

 

 Estimation des incertitudes, types A et B

http://www.uttv.ee/naita?id=18165

In very broad terms there are two ways of estimating measurement uncertainty components : the A type and the B type uncertainty estimates. And let us see what these terms mean. A-type uncertainty estimates are obtained from repeated the measurement results. So, whenever we repeat measurement several times and then make our calculations we do A type uncertainty estimation or uncertainty estimation of the type A. And usually, the data treatment means calculating the standard deviation. So the most common A type measurement uncertainty is a standard deviation. Secondly all such uncertainty estimates that happened without the use of repeated measurements are called B type or type B uncertainty estimates. And here we can bring as examples, for example, concentrations of standard solutions whereby the uncertainty of the concentration is obtained from the certificate in standard solution or some data from the instrument documentation or educated guesses or expert opinions, which in chemistry, are quite important. Those also qualify as B type uncertainty estimates. So, for example, a person working with a certain instrument during long long time can easily say that this instrument will not be off systematically by more than some magnitude. And this then would be called a B type uncertainty estimates. How do A type and B type uncertainty estimates relate to the random and systemic effects that we have looked ? There is a relation and there are some similarities between random effects and type A uncertainty estimation systemic effects and type B but these are not synonymous. Let us see. Random effects most usually are estimated by type A estimates. So all the repeatabilities within lab long-term reproducibilities and so on… are typical type A uncertainty estimates. Now, random effects can also sometimes evaluate in by type B estimation. And these are all those cases where we do not have the separate measurement data but we have either some summary characteristics or we get the data from some data source which does not provide to us the original data but only the eventual findings, the eventual uncertainty estimates. Let us look now at the systemic effect. Systemic effects typically are evaluated using type B evaluation or type B estimation. However, in certain cases, certain systemic effects can also be evaluated by type A uncertainty values. And these are all those cases when the effect is a systemic effect in the short term but in the long term can become a random effect In such a case type a evaluation is possible and this is what is typically done done in within lab long term reproducibility calculation which we see later on in this course.   En termes très généraux, il existe deux façons d'estimer les composantes de l'incertitude de mesure : les estimations d'incertitude de type A et de type B. Voyons ce que signifient ces termes. Les estimations d'une incertitude de type A sont obtenues à partir des résultats de mesure répétés. Ainsi, à chaque fois que nous répétons la mesure plusieurs fois, et que nous effectuons ensuite nos calculs, nous faisons une estimation d'incertitude type A ou une estimation de l'incertitude de type A. Et généralement, le traitement des données signifie calculer l’écart-type. Ainsi, l'incertitude de mesure de type A la plus courante est donc un écart-type. Deuxièmement, toutes ces estimations d'incertitude qui se sont produites sans utiliser de mesures répétées sont appelées de type B ou estimations de l'incertitude de type B. Et ici, nous pouvons apporter comme exemples, par exemple, des concentrations de solutions étalons par lesquelles l'incertitude de la concentration est obtenue à partir du certificat en solution étalon ou de certaines données de la documentation de l’instrument ou de déduction logique ou d'opinions d'experts qui, en chimie, sont assez importantes. Celles-ci sont également qualifiées d'estimations d'incertitude de type B. Ainsi, par exemple, une personne travaillant avec un certain instrument pendant très longtemps peut facilement dire que cet instrument ne sera pas éloigné systématiquement de plus d'une certaine ampleur. Et cela serait alors appelé une estimation de l'incertitude de type B. Comment les estimations d'incertitude de type A et de type B sont-elles liées aux effets aléatoires et systémiques que nous avons examinés ? Il existe une relation et il existe certaines similitudes entre les effets aléatoires et et les effets systémiques d'estimation de l'incertitude de type A et de type B, mais ceux-ci ne sont pas synonymes. Voyons, les effets aléatoires sont généralement estimés par des estimations de type A. Ainsi, toutes les répétabilités pour les études de reproductibilité sur le long terme au sein d'un laboratoire et ect... sont des estimations typiques de l’incertitude de type A. Maintenant, les effets aléatoires peuvent également parfois être évalués par une estimation de type B. Et ce sont tous ces cas où nous n'avons pas les données de mesure distinctes mais nous avons soit certaines caractéristiques résumées, soit nous obtenons les données d'une source de données qui ne nous fournit pas les données d'origine mais uniquement les conclusions éventuelles, les estimations de l'incertitude éventuelle. Voyons maintenant l'effet systémique. Les effets systémiques sont généralement évalués à l'aide d'une évaluation de type B ou d'une estimation de type B. Cependant, dans certains cas, certains effets systémiques peuvent également être évalués par des valeurs d'incertitude de type A. Et ce sont tous ces cas où l'effet est un effet systémique à court terme mais qui peut, à long terme, devenir un effet aléatoire. Dans un tel type de cas, une évaluation est possible et c'est ce qui est généralement fait dans le calcul de reproductibilité à long terme en laboratoire que nous verrons plus tard dans ce cours.