ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE LA MEDICIÓN CON MÉTODOS NORMALIZADOS (ESTIMATION OF MEASUREMENT UNCERTAINTY WITH STANDARDIZED METHODS)

Resumen

Resumen
El artículo presenta la comparación de dos métodos para estimar la incertidumbre en la medición, el Método de la ley de propagación de las incertidumbres y el Método Monte Carlo, para ello, se realizó la calibración de un calibrador digital comparando su indicación contra un Bloque Patrón de longitud igual a 100 mm y se calcularon las incertidumbres del mensurando, utilizando ambos métodos.
Se aplicó el Error Normalizado como herramienta estadística para demostrar la consistencia en los resultados, en este caso, el Método Monte Carlo proporcionó una incertidumbre más baja, lo que puede deberse a la mayor flexibilidad del método para manejar variables complejas.
Ambos métodos son complementarios y la elección entre uno y otro depende de la complejidad del sistema de medición y los recursos disponibles, el Método de propagación de incertidumbres es más rápido y fácil de implementar en sistemas sencillos, mientras que el Método Monte Carlo es más adecuado para escenarios más complejos o cuando se requieren mayores simulaciones para estimar la incertidumbre.
Palabras Clave: Calibrador, Incertidumbre, Medición, Método, Metrología.

Abstract
The article presents the comparison of two methods to estimate the uncertainty in the measurement, the Method of the law of propagation of uncertainties and the Monte Carlo Method, for this, the calibration of a digital caliper was carried out by comparing its indication against a Standard Block of length equal to 100 mm and the uncertainties of the measurand were calculated, using both methods.
The Normalized Error was applied as a statistical tool to demonstrate consistency in the results; in this case, the Monte Carlo Method provided a lower uncertainty, which may be due to the greater flexibility of the method to handle complex variables.
Both methods are complementary and the choice between one and the other depends on the complexity of the measurement system and the available resources. The Uncertainty Propagation Method is faster and easier to implement in simple systems, while the Monte Carlo Method is more appropriate for more complex scenarios or when larger simulations are required to estimate uncertainty.
Keywords: Calibrator, Measurement, Method, Metrology, Uncertainty.