ความไม่แน่นอนในการวัด (Measurement Uncertainty) คือ ช่วงค่าโดยประมาณที่บ่งบอกว่าค่าจริงของสิ่งที่วัดอาจแตกต่างจากค่าที่วัดได้มากน้อยเพียงใด โดยค่านี้จะระบุเป็นบวกเสมอ และมักแสดงในรูปแบบของการกระจายทางสถิติ เช่น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) การประเมินความไม่แน่นอนในการวัดเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ทราบถึงคุณภาพและความน่าเชื่อถือของการวัดนั้นๆ
ความหมายและความสำคัญ
- บ่งบอกความสมบูรณ์ของปริมาณที่วัด: ความไม่แน่นอนจะบอกลักษณะการกระจายค่าของปริมาณที่ถูกวัด ทำให้เรารู้ว่าค่าที่แท้จริงของสิ่งที่เราวัดน่าจะอยู่ในช่วงไหน
- จำเป็นสำหรับกระบวนการวัด: กระบวนการวัดจะสมบูรณ์ได้ก็ต่อเมื่อมีการระบุค่าความไม่แน่นอนในการวัดไว้ด้วย
- เพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือ: การแสดงค่าความไม่แน่นอนจะช่วยเพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือในการวัด ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจในอุตสาหกรรมและการใช้งานต่างๆ
ประเภทของความไม่แน่นอน
ความไม่แน่นอนในการวัดสามารถแบ่งได้ 2 ประเภทหลัก ตามวิธีการประเมิน:
ความไม่แน่นอนในการวัดสามารถแบ่งได้ 2 ประเภทหลัก ตามวิธีการประเมิน:
- ความไม่แน่นอนประเภท A (Type A Uncertainty): ได้มาจากการวิเคราะห์ทางสถิติของชุดข้อมูลการวัดที่ทำซ้ำๆ กัน เช่น ข้อมูลจากผลการควบคุมคุณภาพ
- ความไม่แน่นอนประเภท B (Type B Uncertainty): ได้มาจากข้อมูลอื่นที่ไม่ใช่การวิเคราะห์ทางสถิติของการวัดที่กำลังทำ เช่น ข้อมูลจากใบรับรองการสอบเทียบ (calibration certificate) หรือข้อมูลอ้างอิงจากวัสดุมาตรฐานที่ผ่านการรับรอง
แหล่งที่มาของความไม่แน่นอน
ความไม่แน่นอนในการวัดเกิดจากหลายปัจจัย เช่น:
ความไม่แน่นอนในการวัดเกิดจากหลายปัจจัย เช่น:
- ขีดจำกัดของเครื่องมือวัด: ความไวและความแม่นยำของเครื่องมือวัดเอง
- ปัจจัยภายนอก: เช่น อุณหภูมิ การสั่นสะเทือน ที่อาจส่งผลต่อผลการวัด
- ข้อผิดพลาดในการอ่านค่า: เช่น ข้อผิดพลาดพารัลแลกซ์ (Parallax error) ที่เกิดจากการมองค่าสเกลผิดมุม
- ความคลาดเคลื่อนเชิงระบบ (Systematic error): เป็นความคลาดเคลื่อนที่มีลักษณะเฉพาะและไม่ทราบสาเหตุที่แน่ชัด
- ความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม (Random error): เป็นความคลาดเคลื่อนที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญ ทำให้ค่าที่ได้จากการวัดแต่ละครั้งแตกต่างกันเล็กน้อย