Ogni misurazione fisica nella ricerca e nell’industria comporta un certo grado di incertezza. Anche piccole oscillazioni delle condizioni ambientali possono influenzare la misurazione e portare a scostamenti che rendono inaffidabile il risultato della misurazione. La conoscenza dell’incertezza associata ai risultati è essenziale per ottenere dati di misura significativi.
L'incertezza di misura quantifica l'insufficienza di conoscenza del valore vero del misurando. È un parametro [u=uncertainty] assegnato al risultato della misurazione in forma percentuale, che indica la dispersione dei valori ragionevolmente attribuibili al misurando sulla base delle informazioni disponibili. In altre parole, è un intervallo all'interno del quale si trova il valore vero del misurando, con un determinato grado di probabilità.
Esistono diversi metodi standardizzati ISO per determinare l'incertezza di misura. Le distribuzioni di probabilità costituiscono la base del metodo analitico/computazionale secondo la ISO/IEC Guide 98-3. Esso si basa su informazioni quantitative e anche su parametri non statistici, come valori empirici o dati di un certificato di taratura. Il calcolo dell'incertezza di misura dipende dal compito di misura e dal principio di misura, nonché dal processo di misurazione, e tiene conto di tutte le grandezze di ingresso rilevanti che potrebbero influenzare la misurazione. È quindi il risultato della combinazione di tutti i fattori di influenza delle rispettive grandezze di ingresso. Quanti più elementi comprende una catena di misura, tanto più complesso diventa determinare l'incertezza di misura.
Un altro metodo per determinare l'incertezza di misura è la procedura dello studio collaborativo (o “round robin”) secondo la ISO 21748. In essa più laboratori analizzano provini identici con gli stessi metodi di misura. Segue un confronto tra le misurazioni all'interno di un laboratorio e quelle tra i diversi laboratori, da cui risulta un'incertezza tipo per il misurando in esame.
La mancanza di informazioni sull'incertezza del risultato di misura può causare interpretazioni errate. In ambito industriale ciò può portare a decisioni sbagliate con costi inutili, danni di immagine e persino richieste di risarcimento o procedimenti penali.
Una determinazione affidabile dell'incertezza di misura consente di definire tolleranze più strette, aumentando così l'efficienza del processo.