测量不确定度评定主要取决于熟悉程度，对于既熟悉测量不确定度评定，又熟悉相关校准方法的同志来说，评定起来不是很困难。本文是笔者在分析和评定测量不确定度的实践中积累的一些经验，有些是书本上的东西，现总结摘录下来供大家参考。
1.抓住主要分量。对于某一测量和校准工作，其中对测量结果产生影响的不确定度分量有很多，理论上应该列出所有分量，然后对这些分量进行分析评定。但是在进行不确定度评定一段时间以后，笔者发现有些分量对最后结果没有任何影响，或者说影响很小，可以忽略不计。那么，我们就可以抓住诸多分量中的对最后结果影响大的分量进行评定，把那些对合成不确定度影响不到1/10(所谓差数量级)的分量忽略掉。
2.对于分量尽可能采用B类方法进行评定。不确定度评定的A类方法也就是统计学方法，是既直观又有效的评定方法，但是需要大量的实验数据作为评定支持。这样可能要花一定的时间和精力去做大量实验，才能对分量进行有效评定。而日常大量的工作是不可能都给出重复性条件下测得的数据，不可能每次都做不确定度评定，所以A类方法对于校准人员来说很不实用。A类不确定度评定方法含义广泛，涵盖了测量程序、人员、仪器、环境条件等诸多因素，从总体效果看，这项不确定度分量实际上包含了多项可以用B类方法评定的不确定度分量。那么最好的办法是，利用过去同类测量中的测量结果或不确定度评定结果，也可以利用技术规范中所给出的测量方法的不确定度，方法的重复性、重复性限、复现性限等；还可以在期刊或技术文献中查找相应的资料。这样不确定度的分量是可以固定下来的，虽然有可能结果会比A类评定方法所得结果大，但是在满足最大允许误差条件下，这个结果会更加保险，更具实际意义。
3.评定测量参数扩展不确定度Up时，一般不必去评定各分量的自由度，因为目前一般按惯例取包含因子k=2。一方面，各个实验室在做比对时如果包含因子不一致会造成结果差异太大，所以一般都要固定包含因子。另一方面，在评定不确定度时计算自由度工作量太大，往往经过大量计算，算出有效自由度后，在计算不确定度时所得结果非常接近2，或者修约后和取2所得结果一致，那么就没有必要再计算自由度。而且不确定度表示中也可以有这种表示方法。只有在合成不确定度的有效自由度很小时，如自由度小于6，才有必要计算包含因子kp。如果要求有较大的自由度，一般不小于10就行了，不必太大。
4.当出现输入量估计值有可能相关时，可以估计为强相关的情况下，相关系数r可取+1或-1；弱相关情况下，可取+0.5或-0.5。当输入量与输出量间的函数关系呈非线性时，可采用相对标准不确定度来合成而不必求偏导数。或者在不知道其相关性时，统统设为相关，那么计算时会省去很多麻烦。
5.对于重复性实验的不确定度分量，一般测量6次就够了。所得的数据应该先进行统计处理，然后删除粗大差，这样评定出的分量更符合真实情况。当然数据应尽量贴近实际情况，因为有时重复性带来的分量是所有分量中贡献很大的量。
6.报告不确定度后，需要检查以下评定结果是否满足最大允许误差的条件，如果不满足还要重新评定一次，减少不确定度分量所带来的影响，最后得到满意的结果。这个步骤很重要，应该回顾一下整个评定过程，对合成不确定度贡献大的分量，其操作步骤是在今后的测量中需要注意的环节，或叫测量中的关键步骤。最后可以附加文字说明，以提醒自己和别人在整个实验过程中加以关注。如果结果远小于最大允许误差条件的话，那么要看是使用标准过高，还是评定当中有漏项。
在评定示值误差的不确定度(U)时，要根据U与最大允许误差绝对值(MPEV)之比是否为1/3，来判别和指出检定的可行性。
总之，对于不确定度评定仁者见仁、智者见智，每个人都会有不同看法和评定方法，只要科学合理就可以。测量不确定度是为结果服务的，每一个测量结果都会对应一个测量不确定度，怎样既科学有效、又节省工作时间的评定测量不确定度，是以后工作的重点。
