ГОСТ ISO Guido 35—2015
используя определенный статистический метод или оценку по типу В). Для многих статистических ме
тодов предполагается, например, что данные распределены нормально. Это предположение также ле
жит в основе значительной части статистики, представленной в этом стандарте. Для большинства
результатов измерений состава эта аппроксимация справедлива, хотя для других измерений, таких как,
например, подсчет малого числа данных, это предположение может быть недействительно.
Анализ регрессии и анализ дисперсии основаны на допущении о нормально распределенных
данных. Тем не менее эти статистические инструменты хорошо подходят для данных, имеющих уни
модальную функцию распределения, если они используются для оценки дисперсий (см., например,
разделы 7 и 8 и [21]).
Общеизвестная проблема возникает в тех случаях, когда экспериментальное распределение
данных характеризации показывает многочисленные максимумы. В худшем случае это означает, что
образец не может быть сертифицирован (аттестован) из-за отсутствия согласованности результатов,
полученных различными лабораториями и/или методами измерений. Приписывание отдельного зна
чения параметра целесообразно лишь при согласованности методов и/или лабораторий. Незначитель
ные расхождения могут быть устранены путем введения дополнительной составляющей неопределен
ности. учитывающей этот эффект. При наличии согласованности между результатами, полученными
лабораториями, использующими определенный метод измерений, можно рассмотреть проведение
сертификации (аттестации), зависящей от метода, в результате которой будут получены зависящие от
метода значения параметров. При отсутствии согласованности между лабораториями и невозможности
решить проблему путем группирования по методам результаты характеризации не подходят для уста
новления значений параметров.
6.5 Использование отношений
Потенциальная проблема существует при использовании отношений, например, при исследова
ниях стабильности [16]. Следует отметить, что отношение двух нормально распределенных величин не
обязательно является также нормально распределенным [17]. Действительное распределение отноше
ния двух переменных зависит как от распределений двух переменных, так и от действительных значе
ний параметров функций этих распределений. В частности, в тех случаях, когда значение параметра
может быть равно нулю, как, например, при некоторых измерениях цвета, использование отношений
может привести к проблемам, так как при этом отношения будут следовать распределению Коши [17].
Это распределение не имеет моментов, что означает, что дисперсию невозможно оценить. Как след
ствие. на основе приписанного распределения вероятности невозможно оценить неопределенность
измерений.
Составляющие случайной погрешности измерений можно также уменьшить до минимума, пра
вильно применяя закон распределения неопределенности, включая необходимые члены ковариации
между двумя переменными, образующими отношение. Такое «уменьшение неопределенности» явля
ется желательным эффектом, который достигается при использовании отношений [16]; использование
закона распределения неопределенности по полученным данным имеет преимущество для артефак
тов в отношении функции распределения отношений, и одновременно это ведет к желаемому эффекту
«подавления составляющих случайной погрешности» [18].
6.6 Выбор коэффициента охвата
Коэффициент охвата, используемый в этапе д) подхода, описанного в 6.1. определяется на основе
функции распределения, принятого для значения параметра (чаще всего нормального распределения) и
уровня доверия (чаще всего 95 %). Как следствие, на этой основе часто приписывается коэффициент
охвата к = 2 (нормальное распределение. 95 % уровень доверия). Когда (эффективное) число степе ней
свободы считается низким, для приписывания коэффициента охвата можно взамен использовать /-
распределение Стьюдента.
П р и м е ч а н и е — В тех случаях, когда приписанное распределение значения параметра считается асси-
метричным. как. например, результат расчета, следующий распределению Пуассона, необходимо указывать до
верительный интервал, а не расширенную неопределенность с коэффициентом охвата.
6.7 Повторная сертификация (аттестация)
С течением времени реальное значение параметра ССО (АСО) может отклониться от серти
фицированного (аттестованного) значения. Если значение параметра ССО (АСО) выходит за рамки
13