📋 实验流程
全流程一览，产品可直接加购1
测量模型建立
2 h明确测定的数学模型及所有输入量
💡 技巧 列出各影响量
⚠️ 注意 正确区分输入与输出量
🧪 这一步需要的耗材（点「去选购」到产品页选规格/品牌）
2
识别不确定度来源
3 h用鱼骨图列出标准、称量、稀释、仪器等来源
💡 技巧 全面但不遗漏
⚠️ 注意 避免重复计入
🧪 这一步需要的耗材（点「去选购」到产品页选规格/品牌）
3
A 类评定
4 h由重复测量统计计算标准不确定度
💡 技巧 用重复性标准偏差
⚠️ 注意 样本量足够
🧪 这一步需要的耗材（点「去选购」到产品页选规格/品牌）
4
B 类评定与合成
4 h按分布评定标准、仪器等B类分量并合成
💡 技巧 按证书/说明书给分布
⚠️ 注意 正确选取包含因子
🧪 这一步需要的耗材（点「去选购」到产品页选规格/品牌）
5
扩展不确定度与报告
3 h乘包含因子 k 得扩展不确定度并附于结果
💡 技巧 常用 k=2 (95%)
⚠️ 注意 报告需注明包含因子
🧪 这一步需要的耗材（点「去选购」到产品页选规格/品牌）
⚠️ 新手常犯的 5 个错误（避坑指南）
- ① 不确定度来源遗漏
- ② A/B 类评定混淆
- ③ 包含因子选取错误
- ④ 分量重复或漏计
- ⑤ 报告未标注不确定度
❓ 常见问题（做坏了怎么办）
+A 类和 B 类有何区别？
A 类用统计，B 类用分布/经验。
+为什么用 k=2？
涵盖约 95% 置信区间，广泛采用。
+不确定度越大越好吗？
不是，应真实反映测量可靠程度。