生物环境试验是评估生物样本或产品在特定环境（如温湿度、振动、腐蚀、辐射等）下性能变化的关键手段，其结果的可靠性直接影响科研结论或产品质量判定。而不确定度评估作为衡量试验结果质量的核心工具，能系统识别并量化影响结果的各类因素，为试验结果的解释和应用提供科学依据。本文结合生物环境试验的特点，详细阐述其结果不确定度的评估方法及步骤。

生物环境试验不确定度的基本概念与内涵

不确定度是表征合理赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。与误差不同，不确定度反映的是结果的可疑程度，而非真实值与测量值的差值。在生物环境试验中，不确定度的内涵更具特殊性——不仅包含传统物理试验的仪器、环境等因素，还需考虑生物样本的变异性（如个体差异、代谢波动）、生物反应的非线性特征等。例如，在药物安全性评价的高温环境试验中，小鼠的体温调节能力差异会导致同一环境下的心率变化不同，这种生物变异性是生物环境试验不确定度的重要来源。

明确不确定度的基本概念是评估的前提，需区分“标准不确定度”（用标准差表示的不确定度）、“扩展不确定度”（标准不确定度乘以包含因子后的结果，用于表示高置信概率的区间）及“包含因子”（对应特定置信概率的系数，如k=2对应95%置信概率）等关键术语，避免概念混淆。

评估前的准备工作

评估前需明确试验的核心信息，为后续步骤奠定基础。首先，明确试验目的与依据——例如，是依据GB/T 14926.5-2001《实验动物 环境及设施》进行的小鼠饲养环境试验，还是依据ISO 10993-1《医疗器械生物学评价 第1部分：风险管理过程中的评价与试验》进行的医疗器械生物相容性试验，不同的标准会影响不确定度的来源识别。

其次，确定被测量——被测量是试验中需定量的具体参数，如“某药物在40℃、75%RH环境下放置30天后的降解率”“小鼠在振动环境下的皮质醇浓度变化量”。被测量的定义需清晰、具体，避免模糊表述（如“药物的稳定性”应细化为“药物中有效成分的保留率”）。

最后，收集试验相关数据——包括原始试验数据（如重复测量的生物指标值）、仪器设备的校准证书（如温湿度箱的校准报告）、试验操作记录（如样本处理时间、人员操作步骤）、生物样本的背景信息（如小鼠的品系、年龄、体重分布）等。这些数据是识别和量化不确定度来源的基础。

不确定度来源的全面识别

不确定度来源的识别是评估的关键步骤，需覆盖试验的全流程。在生物环境试验中，常见的来源包括以下几类：

1、仪器设备：如温湿度箱的温度控制精度（±0.5℃）、pH计的校准误差、天平的称量精度等。例如，在微生物腐蚀试验中，pH计的校准不确定度会影响腐蚀液pH值的测量结果，进而影响微生物生长速率的计算。

2、试验环境：除了设定的环境参数（如温度、湿度），环境的波动（如昼夜温差、湿度漂移）也会影响结果。例如，在植物抗逆性试验中，夜间温度突然下降会导致叶片电解质渗漏率的异常波动，成为不确定度的来源。

3、生物样本：生物样本的个体差异（如性别、年龄、健康状况）、预处理方法（如样本保存时间、解冻方式）是生物环境试验特有的来源。例如，在细胞毒性试验中，同批次细胞的活力差异会导致MTT法测量的吸光度值变异，需纳入不确定度评估。

4、操作过程：人员的操作手法（如样本接种的均匀性）、操作时间（如样本从环境箱取出到测量的时间间隔）也会影响结果。例如，在昆虫耐热性试验中，操作人员转移昆虫的时间差异会导致昆虫暴露在高温环境的时间不同，进而影响死亡率的测量结果。

5、数据处理：计算模型的选择（如线性回归 vs 非线性回归）、统计方法的应用（如平均值的标准差计算）也会引入不确定度。例如，在生物降解试验中，用一级动力学模型计算降解率时，模型的拟合误差需作为不确定度分量。

不确定度分量的量化评定

识别出所有来源后，需对每个不确定度分量进行量化，分为A类评定和B类评定两类。

A类评定是通过统计分析试验数据得到的不确定度，适用于可重复测量的来源。例如，对某生物指标进行n次重复测量，计算其样本标准差s，再除以√n得到标准不确定度u_A = s/√n。例如，在小鼠体重变化试验中，重复测量10只小鼠的体重，得到标准差为0.2g，则u_A = 0.2/√10 ≈ 0.063g。

B类评定是通过非统计方法（如经验、文献、仪器说明书）得到的不确定度，适用于无法重复测量或缺乏统计数据的来源。例如，仪器说明书标注的最大允许误差为±0.1℃，若假设误差服从均匀分布，包含因子k=√3，则标准不确定度u_B = 0.1/√3 ≈ 0.058℃。再如，根据文献报道，生物样本的预处理时间差异导致的不确定度为0.5%，若取k=2（对应95%置信概率），则u_B = 0.5%/2 = 0.25%。

量化时需注意：每个分量的评定需有明确的依据，如A类评定需说明重复测量的次数和统计方法，B类评定需说明信息的来源（如仪器说明书编号、文献出处），避免主观臆断。

标准不确定度的合成

标准不确定度的合成是将所有量化后的分量合并为合成标准不确定度u_c。合成时需考虑各分量之间的相关性——若两个分量相互独立（如仪器精度和生物样本差异），则用方和根法合成：u_c = √(u_1² + u_2² +..、+ u_n²)；若两个分量相关（如环境温度波动和生物样本代谢率变化），则需加入协方差项：u_c = √(u_1² + u_2² + 2ρu_1u_2)，其中ρ为相关系数（ρ=1表示完全正相关，ρ=-1表示完全负相关，ρ=0表示独立）。

例如，某药物降解试验的不确定度分量包括：仪器温度的u_1=0.058℃（B类）、重复测量的u_2=0.063%（A类）、生物样本差异的u_3=0.25%（B类），假设各分量独立，则合成标准不确定度u_c = √(0.058² + 0.063² + 0.25²) ≈ 0.26%。

合成时需注意：仅当各分量的单位一致时才能合成，若单位不同，需转换为与被测量相同的单位（如将温度的不确定度转换为对降解率的影响）。

扩展不确定度的计算与表示

扩展不确定度U是合成标准不确定度u_c乘以包含因子k得到的，用于表示测量结果在一定置信概率下的区间。包含因子k的选择需根据试验的置信要求——通常取k=2（对应95%置信概率），若需更高置信概率（如99%），则取k=3。

例如，上述药物降解试验的u_c=0.26%，取k=2，则扩展不确定度U=0.26%×2=0.52%。

扩展不确定度的表示需清晰，应包含被测量、测量结果、扩展不确定度及包含因子。例如：“某药物在40℃、75%RH环境下放置30天的降解率为12.3%，扩展不确定度U=0.52%（k=2）”。

不确定度评估的验证与应用

评估完成后需验证结果的合理性，避免错误。常见的验证方法包括：

1、对比法：将本试验的不确定度与同类试验的不确定度结果对比，若差异过大，需检查来源识别或量化是否有误。例如，若同类药物降解试验的不确定度通常在0.5%左右，而本试验的U=0.52%，则结果合理；若U=2.0%，则需重新检查生物样本差异或操作过程的量化是否正确。

2、重复评估法：用不同的评估人员或方法对同一试验进行不确定度评估，若结果一致，则可靠性高。例如，用A类评定和B类评定分别计算某分量的不确定度，若结果接近，则说明量化合理。

3、一致性检查：检查不确定度分量的大小是否与来源的实际影响一致。例如，若生物样本差异的不确定度分量远大于仪器的分量，而实际试验中生物样本差异确实是主要影响因素，则结果合理。

不确定度评估的结果需应用于试验结果的解释——例如，若试验结果的差异小于扩展不确定度，则说明差异无统计学意义；若差异大于扩展不确定度，则说明差异是真实存在的。例如，两种药物的降解率分别为12.3%±0.52%和13.0%±0.55%，两者的区间重叠（11.78%-12.82%与12.45%-13.55%），则差异不显著；若降解率为12.3%±0.52%和13.5%±0.55%，区间无重叠（11.78%-12.82%与12.95%-14.05%），则差异显著。