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Modèle statistique de l’erreur de mesure
Vocabulaire de l’analyse - Erreurs et incertitudes de mesure
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Modèle statistique de l’erreur de mesure
Vocabulaire de l’analyse - Erreurs et incertitudes de mesure

Auteur(s) : Michèle NEUILLY, Jean-Claude COURTIER

Date de publication : 10 déc. 1997

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Présentation

1 - Grandeur mesurée. Mesurande

  • 1.1 - Valeur d’une grandeur. Mesurage
  • 1.2 - Étalon. Matériau de référence
  • 1.3 - Traçabilité
  • 1.4 - Valeur vraie
  • 1.5 - Erreur d’échantillonnage

2 - Erreurs de mesure. Incertitudes de mesure

  • 2.1 - Définitions générales. Exactitude
  • 2.2 - Dispersion. Incertitudes
  • 2.3 - Fidélité. Répétabilité
  • 2.4 - Reproductibilité. Erreurs aléatoires et systématiques
  • 2.5 - Justesse d’un instrument de mesure

3 - Modèle statistique de l’erreur de mesure

  • 3.1 - Loi de probabilité du résultat
  • 3.2 - Écart-type et incertitude-type de répétabilité
  • 3.3 - Justesse. Erreur systématique totale
  • 3.4 - Écart-type de reproductibilité. Incertitude-type composée
  • 3.5 - Estimations de types A et B d’un écart-type
  • 3.6 - Estimation correcte. Biais

4 - Intervalle de confiance de la valeur vraie. Incertitude élargie

  • 4.1 - Intervalle de confiance de la valeur vraie
  • 4.2 - Intervalle élargi
  • 4.3 - Discontinuité des résultats

5 - Sensibilité

6 - Limite de détection

Sommaire

Présentation

Auteur(s)

  • Michèle NEUILLY : Agrégée de sciences physiques

  • Jean-Claude COURTIER : Ingénieur de l’École supérieure de physique et de chimie industrielles

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INTRODUCTION

Les concepts d’erreur et d’incertitude viennent d’être étudiés en profondeur par plusieurs groupes de travail représentatifs de sept organisations internationales, dont l’Union internationale de chimie pure et appliquée.

Il en est résulté une évolution considérable dans l’approche de ces concepts et les conséquences sont fondamentales dans de nombreux domaines de la mesure. L’analyse chimique fait partie de ces domaines. Le Vocabulaire de l’analyse reprend ici ces différentes notions en les explicitant, pour mettre à la portée de l’analyste les concepts généraux développés par les métrologues.

Pour de plus amples explications, le lecteur se reportera aux références [1, 4].

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3. Modèle statistique de l’erreur de mesure

Compte tenu de leur caractère aléatoire, les erreurs et les incertitudes de mesure ne peuvent être caractérisées qu’à travers une interprétation statistique.

3.1 Loi de probabilité du résultat

Dans les conditions de répétabilité, on admettra que la valeur de l’erreur de mesure obéit à une loi de probabilité bien définie. L’estimation des caractéristiques de cette loi permettra de calculer l’incertitude dans les conditions de répétabilité.

Différents modèles de lois de probabilité peuvent être adoptés, en particulier :

  • une loi normale, si les causes de fluctuation sont nombreuses et si leurs effets sont additifs et du même ordre de grandeur ;

  • une loi log-normale, si l’on peut admettre une loi normale pour les erreurs relatives ;

  • une loi de Poisson, si la grandeur mesurée est un nombre d’événements (désintégration radioactive d’un atome, par exemple) et si la probabilité d’apparition d’un événement est faible ;

  • une loi équiprobable (ou rectangulaire), si les erreurs sont masquées par la discontinuité des résultats liée aux échelles de lecture ou à un arrondissage ultérieur.

HAUT DE PAGE

3.2 Écart-type et incertitude-type de répétabilité

La variance de la loi définie au paragraphe 3.1 est appelée variance (variance) de répétabilité et sa racine carrée, désignée par σr, est appelée écart-type (standard deviation ) de répétabilité.

L’écart-type de l’erreur de mesure est une grandeur de même nature que le résultat et s’exprime avec les mêmes unités. Le rapport de cet écart-type à la valeur moyenne du résultat est appelé écart-type relatif ou coefficient de variation. Il est souvent exprimé en pour-cent.

Lorsqu’une grandeur est mesurée dans les conditions de répétabilité,...

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