Presupuestos de incertidumbre
¿Qué son los Presupuestos de Incertidumbre?
Un presupuesto de incertidumbre es una tabla detallada de los componentes que contribuyen a la incertidumbre en los resultados de una medición.
Revela información importante que identifica, cuantifica y caracteriza cada fuente de incertidumbre. En cuanto a la calidad de la medición, es una herramienta esencial que utilizan los metrólogos para realizar el análisis de incertidumbre.
El objetivo de un presupuesto de incertidumbre es calcular eficazmente la incertidumbre de la medición mediante un enfoque bien organizado y estructurado (normalmente siguiendo el método GUM). La ventaja es que proporciona al laboratorio un registro formal del proceso de análisis de incertidumbre, que puede compartirse con otros profesionales que puedan validar los resultados que se van a presentar en la Tabla CMC del Laboratorio.
1. Elementos que conforman un presupuesto de incertidumbre
En esta sección exploraremos los componentes clave de un presupuesto de incertidumbre. Dado que este tipo de análisis exige una gran cantidad de información, es fundamental que el presupuesto esté completo y bien estructurado para reflejar todas las fuentes significativas de incertidumbre.
- Descripción del modelo matemático y los parámetros involucrados en la medición junto con el rango de medición.
Todo presupuesto de incertidumbre debe comenzar con una sección que describa el modelo matemático y los parámetros que influyen en el mismo. Se debe indicar el nombre o título del servicio de calibración y el rango de medición cubierto por el presupuesto de incertidumbre.
- Definir los valores mínimo y máximo del rango en el que se realizará la estimación de incertidumbres.
Un presupuesto de incertidumbre también debe incluir información sobre el punto de prueba evaluado como parte del análisis de incertidumbre.
- Identificar las fuentes de incertidumbre.
Lo más importante es que los presupuestos de incertidumbre incluyan las fuentes de incertidumbre que contribuyen a la incertidumbre en la medición. En la imagen a continuación, verá una lista de factores que contribuyen a la incertidumbre en la medición en un ejemplo de presupuesto de incertidumbre.
- Coeficientes de sensibilidad.
Los coeficientes de sensibilidad son un componente fundamental en la formación sobre evaluación de la incertidumbre de medición, ya que permiten expresar las incertidumbres en unidades de medida iguales al mensurando y ajustarlas a niveles de magnitud comparables.
Si deseas conocer en detalle cómo calcularlos y comprender mejor su importancia en el proceso de evaluación, puedes consultar el artículo sobre evaluación de la incertidumbre disponible en este blog.
- Cuantificar y clasificar las fuentes de incertidumbre.
Una vez identificadas las fuentes de incertidumbre, deberá cuantificarlas e incluirlas en su presupuesto de incertidumbre con su unidad de medida asociada.
- Caracterizar las incertidumbres con sus respectivas funciones de distribución de probabilidades.
El primer paso para caracterizar los factores que contribuyen a la incertidumbre es seleccionar el tipo de incertidumbre. Para esto se clasifican en tipo A y tipo B.
El segundo paso para caracterizar los factores que contribuyen a la incertidumbre es seleccionar la distribución de probabilidad.
Existen muchos tipos de distribución de probabilidad, pero algunas de las más utilizadas son:
- Distribución normal
- Distribución rectangular
- Distribución triangular
Normalmente, la mayoría de las personas solo utilizan distribuciones normales y rectangulares. Observe la imagen a continuación para ver las distribuciones de probabilidad en un presupuesto de incertidumbre.
- Incertidumbres estándar.
La incertidumbre estándar es el resultado de expresar una fuente de incertidumbre como una desviación estándar equivalente, lo que implica esta forma de representar la incertidumbre es que permite comparar y combinar diversas contribuciones bajo un mismo criterio estadístico.
Una vez que todas las fuentes de incertidumbre han sido convertidas a incertidumbres estándar —es decir, normalizadas a desviaciones estándar se procede a realizar la estimación de la incertidumbre combinada. Puede consultar más información en la pagina del BIPM de la Guía de incertidumbre de medida.
- Grados de libertad.
Los grados de libertad pueden ser un elemento importante de su análisis de incertidumbre si determina su factor de cobertura utilizando la tabla t de Student. De lo contrario, probablemente no le importe si solo utiliza un factor de cobertura de k=2. No obstante, puede utilizar los grados de libertad para evaluar la calidad de sus datos de factores contribuyentes a la incertidumbre y su análisis de incertidumbre.
- Porcentaje de impacto
Es importante saber qué fuentes de incertidumbre contribuyen más a su incertidumbre expandida, especialmente si planea mejorar su incertidumbre de medición estimada. Esto le permite saber qué factores contribuyentes a la incertidumbre son significativos y cuáles no. Esta información es fundamental para mejorar sus resultados de medición y evitar perder tiempo optimizando factores contribuyentes incorrectos.
- Grados efectivos de libertad y factor de cobertura
Los grados de libertad efectivos son un promedio ponderado aproximado de los grados de libertad asociados a las fuentes de incertidumbre. Se calculan mediante la ecuación de aproximación de Welch-Satterthwaite. Si utiliza la tabla t de Student para calcular el coeficiente de expansión, este valor será importante. Si solo utiliza un factor de cobertura de k=2, conocer los grados de libertad efectivos es opcional.
La formula en excel para determinar el valor de k a partir de la formula Welch-Satterthwaite de los grados efectivos de libertad es la siguiente:
- Incertidumbre expandida.
La incertidumbre expandida resulta de multiplicar la incertidumbre combinada por el coeficiente de expansión deseado. Es el resultado final del análisis de incertidumbre, que se utilizará para describir la incertidumbre de los resultados de la medición (es decir, resultado de la medición ± incertidumbre expandida).
2. Modelos de presupuestos de incertidumbre
Aunque existe una estructura común para los presupuestos de incertidumbre, como la que se presenta en este artículo, cada laboratorio puede organizarla de manera distinta. En muchos casos, estas variaciones responden a los requisitos establecidos en guías técnicas o a las políticas de incertidumbre de la entidad de acreditación.
¿Qué otras formas o enfoques existen para elaborar un presupuesto de incertidumbre, además del método recomendado por la GUM?
Como metrólogos, buscamos comprender en qué medida las incertidumbres asociadas a las variables involucradas en nuestro modelo matemático influyen en el resultado final. Una forma de abordar esta evaluación es mediante un presupuesto de incertidumbre estructurado según se muestra en la siguiente imagen.
Al comparar este presupuesto de incertidumbre, con el enfoque tradicional presentado en la imagen más abajo, se observa que ambos conducen al mismo resultado final. Sin embargo, el uso del enfoque matricial permite no solo calcular la incertidumbre combinada, sino también estructurar y visualizar de forma más clara el impacto de cada fuente de incertidumbre dentro del modelo matemático. Este tipo de representación facilita una comprensión más profunda y organizada del proceso de propagación de incertidumbres.
Nuestro servicio de asesoría especializada en presupuestos de incertidumbre te ayuda a construir y documentar esta herramienta clave de forma clara, completa y conforme a las metodologías reconocidas como el enfoque GUM. Te acompañamos paso a paso para identificar y cuantificar todas las fuentes de incertidumbre, optimizando la calidad de tus resultados preparándote para auditorías y procesos de acreditación.
Conclusión
El presupuesto de incertidumbre es mucho más que una simple tabla: es una herramienta fundamental para garantizar la confiabilidad de los resultados de medición. Al identificar y cuantificar cada fuente de incertidumbre, permite a los laboratorios evaluar de forma sistemática la calidad de sus mediciones y demostrar la trazabilidad de sus resultados. Además, al seguir metodologías reconocidas como el enfoque GUM, se facilita la validación externa por parte de organismos de acreditación. En resumen, un presupuesto de incertidumbre correctamente estructurado no solo mejora la solidez técnica del laboratorio, sino que también respalda su transparencia y confiabilidad frente a organismos de evaluación
Referencias
JCGM/WG1. (2008). JCGM 100:2008 – Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement. Sèvres: BIPM.
ILAC-G4:1994 Guidelines on Scopes of Accreditation.
ILAC-P14:01/2013 Policy for Uncertainty in Calibration.
