In uno studio pubblicato su The European Physical Journal D , Alexander Kramida, del National Institute of Standards and Technology nel Maryland, negli Stati Uniti, spiega ora un nuovo approccio statistico per stimare l'incertezza associata alle misurazioni della spettroscopia atomica. Discute come questo approccio può essere applicato sia alle misurazioni delle lunghezze d'onda delle linee spettrali, sia ad altre proprietà atomiche che sono indirettamente determinate da esse.

Le misurazioni della lunghezza d'onda delle linee spettrali atomiche sono intrinsecamente eterogenee, anche quando si utilizzano le stesse apparecchiature e metodi. Esistono da tempo ricette statistiche per descrivere le incertezze associate. Ma nessun approccio statistico è adatto a tutti gli scenari e gli sviluppi della teoria statistica nell'ultimo decennio hanno portato a strumenti più solidi.

Il nuovo approccio statistico sostenuto da Kramida si basa su un concetto noto come incertezze oscure. Individua correttamente misurazioni errate come colpevoli di disaccordo tra più risultati.

L'approccio è stato perfezionato per consentire un facile rilevamento di lunghezze d'onda devianti in modo anomalo, anziché suggerire quali misurazioni dovrebbero essere rianalizzate o rimosse. Può essere utilizzato non solo nei confronti diretti di diverse misurazioni della stessa riga spettrale, ma anche nei confronti tra le lunghezze d'onda osservate e quelle derivate dalle transizioni.

Kramida ha sviluppato uno strumento numerico che implementa questo approccio statistico. Descrive anche metodi per valutare l'accuratezza dei calcoli teorici delle proprietà atomiche che, dice, spesso differiscono per ordini di grandezza. Il confronto dei risultati ottenuti con diversi approcci computazionali può fornire mezzi per una stima affidabile delle incertezze.

I nuovi strumenti dovrebbero incoraggiare i ricercatori a effettuare e includere stime sull'incertezza nelle loro pubblicazioni.