Source: https://jmrplens.github.io/phonometry/es/guides/sections/calibration-uncertainty/ Un nivel impreso por un programa no es todavía una medición. Dos cosas separan lo uno de lo otro: saber qué significan **físicamente** las muestras digitales, y saber cuánto podría razonablemente **equivocarse** el resultado. Esta sección cubre ambas, y aplican transversalmente a todas las demás páginas de la documentación. [Calibración y dBFS](/phonometry/es/guides/calibration/) se ocupa de la primera. phonometry trabaja en dos marcos de referencia: los **dB SPL** físicos, establecidos a partir de un tono de calibrador grabado (el ritual de campo de IEC 60942) o de una sensibilidad de micrófono conocida, y los **dBFS** digitales, niveles relativos al fondo de escala, apropiados cuando no existe referencia física o cuando se caracteriza la propia cadena digital. La página explica cómo se configura cada modo y, no menos importante, qué magnitudes tienen sentido en cada marco. [Incertidumbre de medida (GUM y Monte Carlo)](/phonometry/es/guides/gum-uncertainty/) se ocupa de la segunda, implementando la *Guía para la expresión de la incertidumbre de medida* (**ISO/IEC Guide 98-3:2008**) y su **Suplemento 1** de Monte Carlo. La ruta GUM propaga las incertidumbres típicas analíticamente, a través de los coeficientes de sensibilidad, hasta una incertidumbre combinada y expandida, con los grados de libertad efectivos de Welch-Satterthwaite; la ruta de Monte Carlo propaga numéricamente las distribuciones de probabilidad completas y produce intervalos de cobertura que siguen siendo honestos cuando el modelo es no lineal o las entradas distan de ser gaussianas. La página muestra ambas sobre los mismos modelos, incluyendo dónde divergen y por qué. [Calificación de datos](/phonometry/es/guides/data-qualification/) guarda la puerta delante de ambas: todo promedio - un Leq, una PSD de Welch, un presupuesto de incertidumbre - supone que el registro es estacionario, y los tests de inversiones de orden y de rachas de Bendat y Piersol lo deciden objetivamente a partir de medias cuadráticas por segmento, con las regiones de aceptación del propio libro. La misma página trae las estadísticas de Rice de cruces por nivel y de picos - frecuencia aparente, tasas de picos, el factor de irregularidad - que caracterizan un registro gaussiano calificado y criban el que no lo es. La misma disciplina se extiende al dominio de la frecuencia: las páginas de [Señales y espectros](/phonometry/es/guides/sections/signals-spectra/) aplican el análisis de error de Bendat y Piersol a las estimaciones espectrales de Welch, de modo que cada PSD lleva su número efectivo de promedios, su error aleatorio normalizado y un intervalo de confianza chi-cuadrado. Las páginas se encuentran en la práctica: un presupuesto de incertidumbre de una medición acústica casi siempre contiene un término de calibración, y varias normas implementadas en otras partes de la biblioteca (ISO 9612, ISO 12999-1) traen presupuestos de incertidumbre que son especializaciones de la maquinaria GUM descrita aquí. ## Páginas de esta sección - [Calibración y dBFS](/phonometry/es/guides/calibration/): calibración SPL física desde un tono de calibrador o una sensibilidad conocida, y el modo digital de fondo de escala. - [Incertidumbre de medida (GUM y Monte Carlo)](/phonometry/es/guides/gum-uncertainty/): la ley de propagación de la incertidumbre y el método de Monte Carlo, incertidumbre expandida e intervalos de cobertura. - [Calificación de datos](/phonometry/es/guides/data-qualification/): los tests de estacionariedad por inversiones de orden y por rachas sobre estadísticas de segmento, y las estadísticas de Rice de cruces por nivel y de picos con el factor de irregularidad.