公称值或示值作为被测物理量的约定真值，看被检仪器的测量结果与此约定真值之间的偏差是否符合被检仪器的准确度指标，并做出被检仪器合格或不合格的结论。在这中间，测试不确定度比是一个极其重要的参数。它表明检定所使用的标准是否合格及检定结论是否可靠。所谓测试不确定度比Rtu是指被检仪器的测量不确定度uuut和标准的测量不确定度一般认为，当Rtu在3141时，近年来，一些进口仪器的测量不确定度uuut越来越小，厂家给出的仪器的准确度指标限Ls也随之越来越小Ls=kuuut其中，k为与指标置信度对应的覆盖因子。所谓的仪器准确度指标限是指厂家对用户的一种承诺：仪器的示值将落在被测量真值两侧Ls范围内，也就是说，被测量真值将落在仪器的示值两侧Ls范围内。如果仪器的计量特性是高斯的，k=2相应于上述承诺具有95.45%的置信度，而k=3相应于上述承诺有99.70%的置信度。在检定时，实验室一般不考虑这些因素。只要被检仪器的示值和标准的示值之间的偏差小于Ls，将判定被检仪器为合格，因为这符合厂家的承诺；反之为不合格。目前国内不少校准实验室普遍遇到测试不确定度比达不到31或41的尴尬局面。勉强给出的检定结论不可避免含有用户风险Cr，即把原本不合格的仪器误判为合格的风险；或厂家风险Cp，即把原本合格的仪器误判为不合格的风险。其中用户风险Cr又可按大量检定结论这一总体或单个检定结论这一个体进一步细分为总体用户风险Crp和单个检定结论的用户风险Crs.已有不少文章对总体用户风险进行了论述，但对单个检定结论的用户风险则鲜有相关的论述。本文针对后者进行研究，并给出相应的解决办法。

　　单台仪器检定结论的用户风险所谓单台仪器检定结论的用户风险Crs，是指通过检定把某一台原本不合格的仪器误判为合格的可能性。是其产生原因的示意图。其中假设标准和被检仪器的计量特性均是高斯的，即被测量的真值将以高斯变量的形式落在示值的两侧，这符合大多数仪器或标准的实际情况。t为检定中标准的示值和被检仪器的示值之差。为了方便起见，图中将被检仪器的示值设置为零，这样Ls就代表被检仪器的准确度极限。此外，还可将中的横坐标看作是用被检仪器的不确定度uuut为单位进行了分度。进行了uuut=1这样的归一化处理后，图形更具简洁性和一般性就成为量纲为一的归一化示值差式中：a代表标准的示值；b代表被检仪器的示值；uut是被检仪器计量特性曲线的标准差，一般情况下它也等于被检仪器的标准不确定度uuut.

　　量纲一规一化测量法单次检定结论的用户风险产生原因示意被测量的真值x位于Ls之外，仪器应判定为不合格。但因为检定过程中实际得到的t值位于Ls之内，所以仪器将被误判为合格，用户风险由此产生。这就是说，用户风险产生于两个事件的共同出现：被测量的真值x落在UUT示值两侧的Ls之外（事件A），即|x|>Ls或|x|>k；检定过程中实际得到的那个STD和UUT的归一化示值差t落在Ls之内，亦即tk（事件B）。用户风险对应于这两个事件的联合概率。由概率知识可知，事件A和事件B的联合概率，等于事件A的概率，乘以事件A存在条件下事件B的概率，亦即条件概率。单台仪器检定结论的厂家风险所谓单台仪器检定结论的厂家风险Rps，是指通过检定把一台原本合格的仪器误判为不合格的可能性。是其产生原因的示意图。与类似，中将被检仪器的示值设置为零，这样Ls就代表被检仪器的准确度极限。其中t为标准和被检仪器的归一化示值差，即用被检仪器的不确定度uuut归一化处理后的示值差。如图所示，被测量的真值x位于Ls之内，仪器应判定为合格。但因为检定过程中实际得到的t值位于Ls之外，所以仪器将被误判为不合格，厂家风险由此产生。量纲一规一化测量法单次检定结论的厂家风险产生原因示意图由于对用户和计量实验室来说，最关心的是用户风险而不是厂家风险。所以下面将集中考察与用户风险有关的问题。

　　典型条件下的用户风险及相关分析为了进一步直观地了解用户风险和Rtu以及归一化示值差t之间的关系，6列出了k=2，即准确度指标对应于95.45%置信度时各种典型条件下的用户风险值。如果归一化示值差t落在离被检仪器的准确度指标极限不远处，即如果tk，则用户风险较大。此时原则上不应轻易将仪器判定为合格。如果UUT的分布是高斯的，情况要好得多。同等条件下的用户风险明显要小。即便在最恶劣的t=k的情况下，用户风险也不到50%.特别是，Rtu越小，这一现象越明显。在UUT的分布属高斯型时，还可以发现，t较小（t1.6）时，Rtu越大，用户风险越小；t较大（t>1.8）时，Rtu越大，用户风险越大。正是由于被积函数的这种移动和偏倚，使得它下面的xk也就是图中的x2那一部分面积亦即用户风险减小了。移动和偏倚越大，减小越多。

　　由此可以得出结论：只要UUT的分布是高斯的，即使归一化示值差t靠近被检仪器的准确度指标极限，用户风险也不会很大。而Rtu较小时，这一现象更为明显。由于绝大多数仪器的计量特性遵循高斯分布，而且目前计量标准所能达到的Rtu也确实较小，因此上述结论对仪器用户和检定人员是有利的。限制用户风险的方法许多情况下，一个用户最自然的想法往往是希望将检定过程的用户风险限定在某个可以接受的范围内。为了满足用户的这一要求，计量实验室首先要和用户协商选择一个控制的目标（最大允许的用户风险值），然后再确定实施控制的具体方案。这里，作者建议把仪器出厂时的超差率Poot作为用户风险的控制上限，即以作为目标，并以此为基础来考虑实施控制的方案。对刚出厂的仪器来说，如果厂家用k=2标明准确度极限Ls，就意味着同一批出厂仪器的超差概率将是4.55%.这么多不合格的仪器被厂家当作合格的售出，当然也就有可能被用户当作合格的接收。也就是说，Poot实际上是检定前就存在的用户风险，即事前的用户风险。用这样一种风险作为参照对象，使事后风险亦即检定的用户风险Crs与之相当，应该说是恰当的选择。为了使检定的用户风险不大于某个预定的数值，一般采用所谓的保护带方法.具体做法是：不把仪器原始准确度极限Ls作为仪器是否合格的参比对象，而是选择某个新的测试限（实际测试限）Lt，该测试限要窄于原始准确度极限。

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