كيفية العثور على المساهمين المهمين في عدم اليقين في القياس

مقدمة

هل تساءلت يومًا ما هي العوامل التي تساهم بشكل كبير في عدم اليقين في القياس؟

هل تقوم بإجراء تحليل عدم اليقين وتتساءل عن المكونات التي يجب تضمينها في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك؟

ربما أشار إليك أحد المُقيّمين بنقصٍ ما، وأوصى بتضمين المزيد من مصادر عدم اليقين في ميزانياتك. بعد ذلك، قدّم لك قائمةً طويلةً بالمساهمين المهمين.

ربما كنت تريد تقليل عدم اليقين في القياس من خلال استهداف أكبر المساهمين لديك.

إذا كانت إجابتك على أي من العبارات السابقة هي "نعم"، فهذا الدليل مناسب لك.

اليوم، سأعرض لكم كيفية العثور على المساهمين المهمين من خلال حساب قيمة المقياس الذي أطلق عليه "الأهمية".

بالإضافة إلى ذلك، سوف تتعلم كيفية إضافة هذا الحساب إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك في Microsoft Excel، حتى تتمكن من أتمتة الحساب في كل مرة تقوم فيها بتقدير عدم اليقين.

خلفية

قبل عدة سنوات، كنت في الاجتماع السنوي لجمعية القياس الأمريكية في ماريلاند لمناقشة عدم اليقين في القياس والمساهمين المهمين مع مجموعة من الخبراء الفنيين (على سبيل المثال، علماء القياس والمقيمين والمستشارين).

كان أحد مواضيع المحادثة يتعلق بتقييم مكونات عدم اليقين لمعرفة مدى مساهمتها في عدم اليقين في القياس.

ذكر ديليب شاه، رئيس شركة E=mc3 Solutions ، طريقة لتحديد مقدار التأثير الذي يساهم به عنصر عدم اليقين في عدم اليقين الإجمالي.

أتذكر تحديدًا أنه قال إنه لا يمكن حساب نسبة الانحرافات المعيارية. قال إنه يجب تحويل الانحرافات المعيارية إلى تباينات قبل حساب النسب.

الآن ، أتذكر تعلمت عن هذه الطريقة في الكلية ، ولكن ليس فيما يتعلق بتحليل عدم اليقين. ومع ذلك ، عندما ذكرها ديليب ، علمت أنها ستكون أداة رائعة لتقييم تقديراتي لعدم اليقين في القياس والتحقق من صحتها.

لذلك ، أضفت الحساب إلى قوالب ميزانية عدم اليقين الخاصة بي في تلك الليلة في الفندق. كنت أرغب في اختبار الوظيفة لمعرفة ما يمكنني تعلمه من استخدامها في حاسبة عدم اليقين.

بعد بضعة أسابيع، أدركتُ أنها كانت قيّمة للغاية. لقد سمحت لي بسرعة؛

• العثور على المساهمين المهمين،
• العثور على المساهمين الذين لا يمكن إهمالهم،
• تقييم نتائجي، و
• العثور على الأخطاء.

ساعدني وجود هذه البيانات في ميزانيات عدم اليقين على التحقق من صحة نتائجي بشكل أسرع. في هذه المرحلة، لم أستطع حساب عدم اليقين بدونها.

لذلك، أضفتُه إلى جميع حاسبات عدم اليقين التي أنشأتها. واليوم، أواصل استخدامه وأنصحكم بتجربته.

في هذا الدليل ، ستتعلم كل ما تحتاج لمعرفته حول حساب الأهمية والعثور على مساهمين مهمين في عدم اليقين في القياس. سأوضح لك حتى كيفية إضافتها ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك.

وفيما يلي قائمة بالمواضيع التي سيتم تناولها في هذا الدليل؛

1. ما هو المساهم المهم
2. ما هي الأهمية
3. كيفية حساب الأهمية
4. كيفية حسابها في Excel
5. كيفية إضافته إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك
6. كيفية التحقق من صحة نتائجك
7. ابحث عن أكبر المساهمين المهمين
8. ابحث عن المساهمين الأقل أهمية
9. التقييمات المشتركة

ما هو المساهم المهم؟

إن المساهم الرئيسي هو مصدر عدم اليقين في القياس الذي يزيد من عدم اليقين في CMC بنسبة خمسة بالمائة أو أكثر.

وفقًا لـ A2LA، فهو "المساهم الذي تزيد مساهمته من CMC بنسبة خمسة بالمائة (5٪) أو أكثر".

انظر المقتطف من منشور A2LA R205 أدناه؛

"مهم (A2LA): "مهم" يعني أيضًا المساهم الذي تزيد مساهمته من CMC بنسبة خمسة بالمائة (5٪) أو أكثر."

الآن، المساهم المهم ليس مصطلحًا رسميًا مُحددًا في المفردات في علم القياس ؛ ولكنه مصطلح يُستخدم بشكل متكرر في العديد من الوثائق الرئيسية؛

• تنص GUM على ما يلي: "... عنصر مهم لعدم اليقين في نتيجة القياس ".
• ينص معيار ISO / IEC 17025: 2005 على ما يلي: "... المصادر الرئيسية لعدم اليقين".
• ينص معيار ISO / IEC 17025: 2017 على "... جميع المساهمات ذات الأهمية".

ومع ذلك، لا يحدد أي من هذه الوثائق "ما هو" المساهم المهم أو يضع المتطلبات لتحديد ما إذا كان أحد المكونات مساهمًا مهمًا في عدم اليقين أم لا.

لذلك، أُفضّل الرجوع إلى التعريف الوارد في وثيقة A2LA R205. فهي الوثيقة الوحيدة التي تُحدّد متطلبات الأهمية.

إذا كان من المقرر تقييم ميزانيات عدم اليقين الخاصة بالمختبرات لإدراج المساهمين المهمين، فسيكون من الأفضل الاعتماد على المتطلبات بدلاً من الآراء.

عندما يُسمح لخبير فني باتخاذ قرار بناءً على آراء ذاتية بدلاً من المتطلبات والحقائق، فستكون هناك مشاكل.

الآن بعد أن تعرفت على المساهم المهم، ربما تتساءل عن كيفية العثور عليه في تحليل عدم اليقين الخاص بك.

حسنًا، الأمر سهل جدًا. كل ما عليك فعله هو حساب مُعامل أُسميه "الدلالة".

ما هي الأهمية

الأهمية هي نسبة مئوية من إجمالي عدم اليقين الذي يساهم به أحد المكونات في عدم اليقين في CMC.

رغم أن هذا ليس مصطلحًا إحصائيًا فعليًا، فهو مصطلح استخدمته لوصف حجم التأثير عند تقييم المساهمين المهمين في عدم اليقين في القياس.

ومع ذلك، فهي طريقة إحصائية مشتقة من تحليل التباين (ANOVA). وتعتمد تحديدًا على تحليل نسبة التباين أو نسبة التباين الكلي .

أنا أحب هذه الطريقة!

أستخدمه دائمًا لتقييم تحليلاتي لعدم اليقين. في الواقع، أدرجه في كل حاسبة ميزانية عدم اليقين التي أستخدمها.

من المفيد حقًا تقييم ميزانيات عدم اليقين للعثور على؛

• المساهمين الأكثر أهمية،
• المساهمين الأقل أهمية،
• المساهمين الذين لا يذكرون، و
• الأخطاء.

كيفية حساب الأهمية

حساب أهمية عنصر عدم اليقين ليس صعبًا. تتم العملية في أربع خطوات فقط.

لحساب الأهمية ، قم بتحويل مكونات عدم اليقين من الانحرافات المعيارية إلى التباينات. بعد ذلك ، احسب مجموع مربعات جميع مكونات عدم اليقين. بعد ذلك ، احسب نسبة مكون واحد من مكونات عدم اليقين إلى المجموع الكلي للمربعات لجميع مكونات عدم اليقين.

معادلة

انظر إلى المعادلة أدناه لحساب الأهمية.

تعليمات

لحساب الأهمية، ما عليك سوى اتباع هذه التعليمات خطوة بخطوة؛

1. حدد مكون عدم اليقين ،
2. تربيع مكون عدم اليقين القياسي لتحويله إلى تباين ،
3. احسب مجموع المربعات لجميع مكونات عدم اليقين ،
4. اقسم النتيجة في الخطوة 2 على النتيجة في الخطوة 3.

مثال

لإظهار كيفية حساب الأهمية، ألقي نظرة على المثال أدناه.

تخيل أن لديك ثلاثة مكونات من عدم اليقين؛

• عدم اليقين في CMC،
• قرار UUT، و
• إمكانية تكرار UUT.

يتم توفير قيمة كل مكون أدناه باعتبارها درجة عدم يقين قياسية؛

• عدم اليقين في CMC: 0.16 مللي فولت
• دقة UUT: 0.577 مللي فولت
• إمكانية تكرار UUT: 0.55 مللي فولت

الآن، دعونا نرى إلى أي مدى ساهم قرار UUT في إجمالي حالة عدم اليقين المجمعة.

إذا كنت تريد أن تحسب المعادلة بنفسك، فإن أهمية كل عنصر من عناصر عدم اليقين مدرجة أدناه؛

• عدم اليقين في CMC: 3.9%
• دقة UUT: 50.4%
• إمكانية تكرار UUT: 45.7%

كيفية حساب الأهمية في Excel

يمكن حساب الدلالة الإحصائية باستخدام مايكروسوفت إكسل. إنها طريقة سريعة وسهلة لتقييم تقديراتك لعدم اليقين في القياس.

إذا كنت تستخدم برنامج إكسل لحساب عدم اليقين، يمكنك بسهولة إضافة هذه الدالة إلى حاسبة عدم اليقين. ستحسب هذه الدالة تلقائيًا أهمية مكونات عدم اليقين في كل مرة تُقدّر فيها عدم اليقين.

في الخطوات التالية، سوف تتعلم كيفية إضافة هذه الوظيفة إلى حاسبة عدم اليقين الخاصة بك.

1. مربع مكون عدم اليقين القياسي

لحساب دلالة مُكوِّن عدم اليقين، يجب أولًا تربيع قيمة مُكوِّن عدم اليقين المعياري. سيؤدي هذا إلى تحويل الانحراف المعياري إلى تباين مُكوِّن عدم اليقين.

2. احسب مجموع المربعات لجميع مكونات عدم اليقين القياسية

بعد ذلك، سوف تقوم بحساب مجموع المربعات لجميع مكونات عدم اليقين.

في الأساس، سوف تقوم بتحويل كل مكون من مكونات عدم اليقين إلى تباين وإضافتها كلها معًا.

في Microsoft Excel، سوف تستخدم دالة مجموع المربعات، أو "SUMSQ"،

3. قسّم النتيجة في الخطوة 1 على النتيجة في الخطوة 2

الآن، قسّم الدوال المعطاة في الخطوة 1 على الدالة في الخطوة 2. يجب أن تبدو دالتك مشابهة للمثال أدناه؛

=الخلية 1^2/SUMSQ(الخلية 2: الخلية 3)

أين،
الخلية 1 = مكون عدم اليقين القياسي
الخلية 2 = مكون عدم اليقين القياسي الأول
الخلية 3 = آخر مكون عدم يقين قياسي

كيفية التحقق من صحة نتائجك

في كل مرة تقوم فيها بحساب الأهمية، من المهم التحقق من عملك والتحقق من صحة نتائجك.

التحقق من صحة حسابات الدلالة الإحصائية سهل للغاية. ما عليك سوى جمع جميع حسابات الدلالة الإحصائية معًا. ستكون النتيجة ١٠٠٪.

إذا لم تصل نتائجك إلى 100%، فهناك مشكلة ويجب عليك العودة للتحقق من معادلتك بحثًا عن الأخطاء.

في المثال السابق، حُسبت الدلالة الإحصائية لثلاثة مكونات لعدم اليقين، وكانت قيمها 3.9%، و50.4%، و45.7%.

وعندما نجمعهما معًا، فإن مجموعهما يساوي 100%.

نظرًا لأن القيم تساوي 100%، فقد تم التحقق من صحة الحساب.

كيفية إضافتها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك

إن إضافة حسابات الأهمية إلى ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك يمكن أن تكون أداة مفيدة للغاية لتقييم مكونات عدم اليقين الخاصة بك.

في الواقع، أُضيف هذه الدالة إلى جميع ميزانيات عدم اليقين الخاصة بي. فهي تُمكّنني من تقييم حسابات عدم اليقين بسرعة.

في هذا القسم ، سأوضح لك كيفية إضافة هذه الوظيفة إلى حاسبة عدم اليقين الخاصة بك ؛ إذا كنت تستخدم Microsoft Excel. العملية سهلة. ما عليك سوى اتباع الخطوات المذكورة أدناه ؛

1. اختر عمودًا فارغًا بجوار ميزانية عدم اليقين الخاصة بك

ابحث عن عمود فارغ بجوار ميزانية عدم اليقين أو أدخل عمودا جديدا في ميزانية عدم اليقين. أفضل استخدام العمود الأخير على يمين حاسبة عدم اليقين.

سيتم استخدام هذا العمود لحساب أهمية مكونات عدم اليقين الخاصة بك.

2. أضف دالة Excel التالية إلى خلية لكل مكون من مكونات عدم اليقين

قم بتحديد الخلية الموجودة في نفس الصف مثل مكون عدم اليقين الأول وأضف وظيفة Excel في الصورة أدناه.

بعد ذلك، كرر العملية وأضف الدالة إلى كل صف يحتوي على مكون عدم اليقين.

3. تحويل النتائج إلى نسبة مئوية

بعد ذلك، عليك تحويل القيم إلى نسب مئوية. سيساعدك هذا على مقارنة النتائج وتقييمها.

قم بتحديد الخلايا التي تحتوي على حسابات الأهمية الخاصة بك وانقر على زر النسبة المئوية في علامة التبويب "الصفحة الرئيسية".

يمكنك أيضًا الضغط على Ctrl+Shift+% في نفس الوقت لتحويل القيم إلى نسب مئوية.

بعد ذلك، يجب أن تبدو نتائجك مشابهة لتلك الموجودة في الصورة أدناه.

4. إضافة رأس وتنسيق

لمساعدتك في تحديد حساباتك، أضف رأسًا أعلى الحساب مباشرةً.

ثم قم بإضافة أي تنسيق ضروري لمساعدتها على الاندماج مع ميزانية عدم اليقين أو الآلة الحاسبة الخاصة بك.

5. احسب مجموع القيم

من المهم التحقق من صحة نتائجك. يجب أن يكون مجموع حسابات الدلالة الإحصائية 100%.

لذا، أضف وظيفة Excel التالية أسفل حسابات الأهمية الخاصة بك.

6. تأكد من أن النتيجة 100٪

أخيرًا، تأكد من أن مجموع جميع حسابات الدلالة يساوي ١٠٠٪. إذا كان كذلك، فقد تأكدت من صحة حساباتك.

إذا لم تكن النتيجة 100%، فهناك خطأ. راجع كل دالة وأصلح أي أخطاء.

ابحث عن المساهمين الأكثر أهمية

إن أعظم فائدة من حساب الأهمية هي تحديد مكونات عدم اليقين التي تساهم بشكل أكبر في تقدير عدم اليقين الخاص بك.

عندما تحدد المكونات التي لها التأثير الأكبر على عدم اليقين في القياس، يمكنك تقليل عدم اليقين في القياس عن طريق تقليل تلك المكونات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تقييم أكبر المساهمين لديك للتأكد من أنك لم تبالغ في تقدير عدم اليقين فيما يتعلق بمكون معين.

بعض الأسئلة الجيدة التي يمكنك أن تسألها لنفسك هي؛

• هل قيمة مكون عدم اليقين صحيحة؟
• هل قيمة معامل الحساسية صحيحة؟
• هل اخترت توزيع الاحتمالات والقاسم الصحيحين؟
• هل تم حساب الأهمية بشكل صحيح؟
• هل يعتبر هذا عادة مساهما مهما؟

ابحث عن المساهمين الأقل أهمية

بعد تقييم المساهمين الأكبر لديك، يجب عليك أيضًا مراجعة المساهمين الأصغر لديك.

قد لا يكونوا قادرين على مساعدتك في تقليل عدم اليقين في القياس، ولكن يمكنك التأكد من أنك لم تقلل من شأن عدم اليقين.

من الشائع جدا أن تقلل المختبرات من شأن عدم اليقين. إذا كان لديك مكون عدم يقين له أهمية قليلة أو معدومة ، فيمكنك تقييمه لتحديد ما إذا كان ضئيلا أم لا.

من ناحية أخرى ، يمكنك تقييم المكونات التي تعتبر مساهمين مهمين لتحديد ما إذا كانت موجودة في تحليلك أم لا. إذا كان المساهم المهم المعروف لديه قيمة صغيرة من حيث الأهمية، فقد تحتاج إلى إعادة تقييم تقديراتك للتحقق من عدم وجود خطأ.

بعض الأسئلة الجيدة التي يمكنك أن تسألها لنفسك هي؛

• هل قيمة مكون عدم اليقين صحيحة؟
• هل قيمة معامل الحساسية صحيحة؟
• هل اخترت توزيع الاحتمالات والقاسم الصحيحين ؟
• هل تم حساب الأهمية بشكل صحيح؟
• هل يعتبر هذا عادة مساهما مهما؟

التقييمات الشائعة للمساهمين المهمين

بعد إجراء الآلاف من تحليلات عدم اليقين ، لاحظت بعض الاتجاهات الشائعة التي تحدث عند تقدير عدم اليقين في القياس. من خلال حساب الأهمية ، تمكنت من تحديد المشكلات وفرص التحسين.

وفيما يلي بعض الاتجاهات الأكثر شيوعًا التي لاحظتها.

عندما يكون لدى المختبرات تقديرات كبيرة أو مبالغ فيها لعدم اليقين، فإن الأسباب الأكثر شيوعًا هي:

• عدم اليقين في معيار مرجعي كبير
• عدم يقين كبير من النوع أ
• تحيز كبير

عدم اليقين في معيار مرجعي كبير

عندما تكتشف أن عدم اليقين في معيار المرجع هو العامل المساهم الأكبر، فعادةً ما يكون السبب هو إرسال معداتك إلى مختبر معايرة يحتوي على قدر كبير من عدم اليقين في معيار CMC.

والأسوأ من ذلك أنك قد تجد أن عدم اليقين في المعيار المرجعي أكبر من دقة معداتك.

أرى هذا في كثير من الأحيان.

يمكن أن يكون عدم اليقين في معيار المرجع الكبير علامة على؛

• استخدام معدات غير مناسبة،
• استخدام أساليب غير سليمة،
• استخدام موظفين غير مهرة أو غير مدربين بشكل جيد،
• الظروف البيئية غير المرغوب فيها، أو
• كل ما سبق.

لحل هذه المشكلة، أرسل معداتك إلى مختبر معايرة ذي درجة عدم يقين CMC أقل. ابحث في قاعدة بيانات هيئة الاعتماد لديك للعثور على مختبر ذي درجة عدم يقين تلبي متطلباتك.

إذا لم تكن متأكدا ، فاتصل بالمختبر واطرح الأسئلة. يمكنك أيضا إضافة كشوف إلى طلبات الشراء الخاصة بك لمعايرة معداتك وفقا لبيانات عدم اليقين المعلن عنها في نطاق اعتماد المختبر.

إن تقليل عدم اليقين في معايرة معداتك قد يكون له تأثير كبير على تقديرك لعدم اليقين في القياس.

عدم اليقين الكبير من النوع أ

إذا لاحظت أن القدرة على التكرار و(أو) إمكانية إعادة الإنتاج تساهم بشكل كبير في عدم اليقين المقدر، فقد يكون السبب هو أن أحد الفنيين أو أكثر يفتقرون إلى المهارة اللازمة لتحقيق نتائج قياس قابلة للتكرار.

لإصلاح ذلك ، قم بتوفير تدريب إضافي لموظفي المختبر لضمان تنفيذ ممارسات القياس الجيدة. قم بتدريب موظفيك على إجراء عمليات القياس بنفس الطريقة تماما لتقليل مقدار التباين في نتائج القياس الخاصة بهم.

إن تخصيص ما بين 10 إلى 30 دقيقة للتدريب يمكن أن يكون له تأثير كبير على نتائج القياس الخاصة بك.

بالإضافة إلى ذلك، راجع أساليب و/أو إجراءات القياس لديك بحثًا عن فرص للتحسين. خطوة إضافية واحدة قد تُحسّن نتائج قياسك بشكل كبير.

راقب موظفيك أثناء إجراء عملية القياس مع اتباع الإجراءات. ابحث عن فرص لإضافة قيمة وتحسين العملية.

علاوة على ذلك ، اسأل موظفيك عن النصائح والحيل التي يستخدمونها عند تنفيذ العملية وفكر في إضافتها إلى إجراءاتك. إذا فتحت طريقة أو إجراء ووجدت ملاحظات مكتوبة بخط اليد ، فقد يكون مؤشرا جيدا على أنه يجب عليك تحديث إجراءاتك.

من خلال تحسين مهارات المشغل وطرق القياس، يمكنك تقليل التباين وعدم اليقين في نتائج القياس.

التحيز الكبير أو الخطأ المنهجي

إذا قمت بتقييم ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك واكتشفت أن التحيز هو المساهم الأكثر أهمية ، فقد تكون لديك مشكلة.

ألقِ نظرة على تقارير المعايرة. قد تجد أن جهاز القياس الخاص بك مطابق للمواصفات، ولكنه يعمل ضمن حدود التسامح المسموح بها.

عندما يحدث هذا، فإنك لا تخاطر فقط بالحصول على تقديرات غير مؤكدة كبيرة، بل قد تتعرض أيضًا لخطر الإبلاغ عن نتائج سيئة في الاختبارات و(أو) المعايرات اللاحقة.

إذا لم تكن متأكدًا مما أشير إليه، فراجع هذه المقالة حول الامتثال للمواصفات .

لإصلاح هذه المشكلة، قم بضبط معدات القياس الخاصة بك أثناء المعايرة لتقليل التحيز.

في عمليات المعايرة الداخلية، حدد حدًا أقصى لإجراء التعديلات. على سبيل المثال، يمكنك تحديد حد أقصى لتعديل المعدات عندما يتجاوز أداء القياس 70% من المواصفات.

إذا أرسلت معداتك إلى مختبر آخر للمعايرة، فتأكد من أنك تطلب، كتابيا، أنك تريد تعديل أجهزتك إذا تجاوزت نسبة مئوية محددة من المواصفات.

تحدث إلى المختبر أثناء عملية مراجعة العقد لمعرفة الخيارات التي قد تكون قادرة على توفيرها والتأكد من حصولك على متطلباتك كتابيا. مكان جيد لكتابته هو في عرض أسعار المختبر وفي أمر الشراء الخاص بك.

من خلال تقليل التحيز، قد تتمكن من تقليل تقديراتك لعدم اليقين في القياس بشكل كبير.

اخلاء المسؤوليه: هذا يتعلق فقط بتحليلات عدم اليقين التي تحتوي على تقديرات التحيز. إذا كنت تستخدم قيما مرجعية من شهادات المعايرة الخاصة بك للمقارنة مع نتائج القياس اللاحقة ، فلن تحتاج إلى مراعاة التحيز في تحليل عدم اليقين الخاص بك. ومع ذلك ، إذا افترضت أن القيمة الاسمية صحيحة ولم تقم بتصحيح الخطأ ، فيجب عليك تضمين تقدير للتحيز في ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك.

خاتمة

إن العثور على المساهمين المهمين في عدم اليقين في القياس يعد طريقة رائعة لتقييم ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك.

أفضل طريقة للعثور على مساهمات مهمة هي حساب معامل أُسميه "الأهمية". حساب الأهمية سهل نسبيًا، ويمكن أن يساعدك على تقييم حسابات عدم اليقين بسرعة.

إذا قمت بحساب عدم اليقين باستخدام Microsoft Excel، فيمكنك إضافة الوظيفة إلى ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك لحساب الأهمية تلقائيًا.

استخدم الإرشادات والنصائح الواردة في هذا الدليل لحساب الدلالة الإحصائية والعثور على العوامل المساهمة المهمة. سيساعدك هذا الدليل على تقييم حساباتك وتحسين تقديراتك لعدم اليقين في القياس.

ثم اترك تعليقًا وأخبرني إن كان قد ساعدك في تقييم تحليلات عدم اليقين لديك. إن لم يكن كذلك، فأخبرني كيف تُقيّم عدم اليقين في القياس.