其实说起来误差和不确定度，确实是灰常容易混淆的指标。学霸们可能还依稀记得，估计不常接触的亲们基本都忘了。下面帮大家温习一下：
误差实际上是指测量值与真值之差，一般来说我们认为误差是可以被修正掉的。比如误差的两大组成部分系统误差和随机误差，系统误差可以从理论、改进实验装置、测试方法等修正掉；随机误差可以通过增加测量次数、重复测量的算术平均值等消除。
而不确定度是表征被测量量值分散性的情况，形象来说不确定度理论认为真值是无法通过测量得到的，因此每一次测量中都会存在一部分不确定性，这里面包含了各种因素，也就是不确定度分量，只有无穷次测量的平均值才能无限趋近于真值，公式中的无论是测得值，真值，标称值实际上都不能真正得到，得到的只是一个近似值，参见咱们量子力学中著名的“测不准原理”。看晕了的筒子们可以直接看下表：
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类型 |
测量误差 | 测量不确定度 |
| 含义 | 表明测试结果偏离真值的程度 | 表明被测量值的分散性 |
| 分类 | 按性质分为随机误差和系统误差两类 | 按评定方法分为A，B两类 |
| 主客观性 | 客观存在，不以人的认知度而改变 | 与对被测量、影响量及过程的认知有关 |
| 置信概率 | 不需要且不存在 | 需要且存在 |
| 与分布的关系 | 无关 | 有关 |
表一、测量误差和不确定度的区别
总而言之，误差都是可以修正掉的，但是不确定度是个概率事件，是无法修正掉的。
关于不确定度的详细理解，大家可以参考下面的一张图：
图一、不同不确定度测量值的比较
A和B为两个相等的测试值，但是A的不确定度小，B的不确定度大。我们可以认为加上测试不确定度后，A的真值区间比较小，B的真值区间比较大。因此，A相对于B来讲，超标的概率更低，测试结果更加可信。
上述的不确定度分布区间，一般来说，我们在做不确定度分析的时候，采用比较多的都是统计因子等于2，为95%的一个置信概率。测试不确定度在测试中最常见的领域是校准，有些非常严谨的测试系统建立的时候也会评估其不确定度，除此以外别的领域也见得不多。
那肿么神秘的测量不确定度是怎么算出来的呢？一般国际通行的是用GUM（全称Guide to the Uncertainty in Measurement，简称GUM）。下面的具体步骤一般筒子可以省略，科学帝们可以继续J
1. 明确被测量。
2. 测量方程：将被测量与其他相关参量进行数学建模，得到测量方程。
3. 不确定度方程：对测量方程进行推导，考虑各项不确定度来源在其中的贡献，得到不确定度方程。
4. 不确定度：将各个参量的数值带入测量方程和不确定度方程，求得测量不确定度。
步骤是不是很复杂？嘿嘿，算不确定度可是个高级职位，英文名Metrologist，中文名计量学家，估计在电子行业的地位类似于保险精算师，这份钱可不是白拿的。肿么样，又长见识了吧？哈哈。
所以呢，一般来讲，在比较靠谱的校准实验室，最后出的校准报告是长这个样子的（借用前A家现K家的美美滴测试报告）：
所以亲们可以回去看一下啊，你的仪表校准报告带不确定度了么J
这期测量误差和不确定度的大坑就给大家补到这里，咱们节后继续哦！