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在给定条件下，对同一被测量作n次测量，表征测量结果平均值x可按下式算出：
x??xi?1nin
x：一个样品n个结果的算术平均值。 3.7 实验标准偏差（JJF 1001-2011，5.17）
简称实验标准差(experimental standard deviation)
对同一被测量进行n次测量，表征测量结果分散性的量。用符号s表示。 注1: n次测量中某单个测得值xk。的实验标准偏差:s(xk)可按贝塞尔公式计算:
s?xk??式中:xi—第i次测量的测得值; n—测量次数;
??x?x?ii?1n2n?1
x—n次测量所得一组测得值的算术平均值。 注2： n次测量的算术平均值x的实验标准偏差:s(x)为:
s?x??s?xk?/n 3.8 相对标准偏差（RSD）（JJF 1135-2005，3.13）
实验标准差除以该样本的平均值。常表示为变异系数（CV）。通常表示为百数。
RSD?sx
3.9 测量不确定度(uncertainty of measurement) （JJF 1001-2011，5.18）
简称不确定度（uncertainty）
根据所用到的信息，表征赋予被测量的量值分散性的非负参数。
注1：测量不确定度包括由系统影响引起的分量，例如与修正量和测量标准所赋量值有关的分量以及定义的不确定度。有时对估计的系统影响未作修正，而是当作不确定度分量处理。
注2：此参数可以是诸如称为标准测量不确定度的标准偏差（或其特定的倍数），或者是说明了包含概率的区间的半宽度。
注3：测量不确定度一般由若干个分量组成。其中一些分量可以根据一系列测量的测量值的统计分布按测量不确定度的A类评估，并用实验标准差表征。而另一些分量则可以根据经验或其它信息假设的概率密度函数按测量不确定度的B类评估，也用标准偏差表征。
注4：通常对于一组给定的信息，测量不确定度是相应于所赋予被测量的值的。该值的改变将导致相应的不确定度的改变。
注5：该定义是按2008版VIM 给出，而在GUM中的定义是：表征合理地赋予被
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测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。
3.10 标准不确定度(standard uncertainty) （JJF 1001-2011，5.19）
全称标准测量不确定度(standard uncertainty measurement，standard uraertainty of measurement)。
以标准偏差表示的测量不确定度。
3.11 合成标准不确定度(combined standard uncertainty) （JJF 1001-2011，5.22）
全称合成标准测量不确定度(combined standard measurement uncertainty) 由在一个测量模型中各输入量的标准测量不确定度获得的输出量的标准测量不确定度。
注：在测量模型中，输入量相关的情况下，当计算合成标准不确定度时必须考虑协方差。
3.12 扩展不确定度( expanded uncertainty) （JJF 1001-2011，5.27）
全称扩展测量不确定度(expanded measurement uncertainty) 合成标准不确定度与一个数大于1的数字因子的乘积。
注1：该因子取决于测量模型中输出量的概率分布的类型和所选包含概率。 注2：在本定义中的术语“因子”是指包含因子。 3.13 包含区间 (coverage interval) （JJF 1001-2011，5.28）
基于可获得的信息确定的包含被测量一组值的区间，被测量值以一定概率落在该区间内。
注1：包含区间不一定以所选的测得值为中心。
注2：不应把包含区间称为置信区间，以避免与统计学概念混淆。 注3：包含区间可由扩展测量不确定度导出。
3.14 包含概率 (coverage probability) （JJF 1001-2011，5.29）
在规定的包含区间内包含被测量的一组值的概率。
注1：为避免与统计学概念混淆，不应把包含概率称为置信水平。 注2：在GUM中包含概率又称“置信的水平(level of confidence)\。 注3：包含概率替代了曾经使用过的“置信水准”。 3.15 包含因子 (coverage factor) （JJF 1001-2011，5.30）
为求得扩展不确定度而对合成标准不确定度所乘的大于1的数。 注：包含因子通常用符号k 表示。
3.16 不确定度报告（uncertainty budget）（JJF 1001-2011，5.25）
对测量不确定度的陈述，包括测量不确定度的分类及其计算和合成。
注：不确定度报告应包括测量模型、计算值、测量模型中与各个量相关联的测量不确定度、协方差、所用的概率密度分布函数的类型、自由度、测量不确定度评定类型和包含因子。
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4 测量不确定度评估与表示程序
测量不确定度的评估与测量紧密相关，测量的目标决定被测量的值，并给出该值的不确定度。被测量的值通常取决于其他量的值，被测量的值的不确定度也取决于其他量值，找到这种取决关系就要建立测量模型；建立测量模型后对不确定度作两类评估（A 类评估和B 类评估）；将评估的不确定度合成可得到合成标准不确定度；将合成标准不确定度乘以包含因子可得到扩展不确定度；最后要正确表达不确定度评估结果并给出报告，一般有如下6个步骤：见图1测量不确定度评估的基本流程。
1) 测量目标（被测量）及测量方法概述。 2) 建立测量模型。
3) 测量不确定度来源的识别。
4) 标准不确定度分量的评估（推荐适当分组评估，A 类不确定度和/或B 类不确定度）。
5) 合成标准不确定度及扩展不确定度的评估。
6) 测量不确定度的报告与表示（推荐对评定结果给予应用说明）。
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开始明确被测量Y及其单位简述测试方法，测试条件和过程第一步根据输出量Y 的定义和测试方法，找出输入量Xi建立数学模型第二步识别不确定度来源第三步根据现存数据的将不确定度来源适当分组，以便简化评估量化分组分量，计算并说明获得标准不确定度分量所使用的方法和依据，必要时计算其自由度。第四步量化其他分量列出标准不确定度一览表（各输入量标准不确定度符号、来源、分布、数值、自由度、灵敏系数、合成（组）不确定度分量），审定，如必要，重新评估第五步计算合成标准不确定度，必要时计算有效自由度计算扩展不确定度测量不确定度的报告与表示（推荐给出应用说明）第六步结束
图1测量不确定度评估的基本流程
4.1 测量目标（被测量）及测量方法概述
对测量方法和测量对象进行清晰而准确的描述，明确被测量（Y）及单位、测量
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(/检测)依据、简述测量(/检测)方法、测量(/检测)条件和过程，依据被测量的用途确定是否可省略计算被测量不确定度的自由度。 4.2 建立测量模型
建立满足测量不确定度评估要求的测量模型，即被测量Y和所有各影响量
Xi(i?1,2,...,Xn)间的具体函数关系，一般形式可写成Y?f(X1,X2,...,Xn)。式中，Y
称为被测量或输出量，Xi称为影响量或输入量。若被测量Y的输出估计值为y，输入量Xi的估计值为xi，则有y?f(x1,x2,...,xn)。当输入量只有1个时，建议建立：
Y?X??的测量模型。
原则上，应该用计算测量结果的计算公式来建立模型。不过由于许多情况下测量结果的计算公式都进行了一定程度的近似和简化，建立测量模型时，对测量结果有影响的输入量都应列入到计算公式中。
有些输入量虽然对测量结果有影响，但是，由于信息量不足，不能定量地计算出它们对测量结果影响的大小，或对测量结果的影响很小，这些输入量在计算公式中可能已被省略。最典型的例子就是测量结果重复性引入的不确定度。但是必须考虑它们对测量结果不确定度的影响。
测量结果是由各输入量的最佳估计值代入测量模型或计算公式后得到的，因此输入量的最佳估计值的不确定度会对测量结果的不确定度有影响。 4.3 不确定度的来源的识别 4.3.1 按不确定度来源途径识别
不确定度评估时，应找出不确定度的所有来源，评估出各分量的不确定度，从而算出合成标准不确定度和扩展不确定度。测量中，可能导致测量不确定度的因素很多，分析如下：
4.3.1.1被测量的定义不完整。
被测量定义不完整将导致方法偏差。例如“羊毛细度”这一指标并无完整的定义，使用不同的方法可能得到不同的结果。方法偏差可通过标准物质的测量进行评估。 4.3.1.2 复现被测量的测量方法不理想
测量方法与程序的规定不够严密，执行方法和程序上的差异等。
测量方法可分为：理论方法和经验方法。理论方法是按被测量的定义研究的测量方法，比如：纱线的线密度，长丝的强度等。经验方法是从实践经验出发制定的特定应用领域内，在对测试结果进行相对比较的目的下获得公认的方法。比如机织物的强力，针织产品的起毛起球等，其被测量的大小主要依赖于所使用的方法，获得值不确定度的大小取决于测试方法规定条件的满足程度。
注1：当此类方法用于指定领域时，方法偏差为零。
4.3.1.3 取样的代表性不够，即被测样本不能完全代表所定义的被测量
取样不确定度包括取样的代表性、试样均匀性。
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CNAS-TRL002CNAS技术报告纺织品检测测量不确定度的评估及实例
