測定値の不確かさは、測定を繰り返して値の標準偏差の推定値に到達することによって決定できる。その場合、単一の値には、標準偏差に等しい不確実性がある。ただし、値が平均化されている場合、平均測定値の不確かさははるかに小さく、平均の標準誤差は標準偏差を測定数の平方根で割ったものである。ただし、この手順では系統誤差を無視する。 
この文脈では、不確かさは測定機器の正確度と精度の両方に依存する。機器の精度と精度が低いほど、測定の不確かさが大きくなる。精度は、多くの場合、特定の値の繰り返し測定の標準偏差として決定される。つまり、測定の不確実性を評価するために上記と同じ方法を使用する。ただし、この方法が正しいのは、機器が正確な場合のみである。不正確である場合、不確実性は反復測定の標準偏差よりも大きく、不確実性が機器の精度だけに依存していないことは明らかである。
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「不確定性は、システムとその相互作用のすべてのパラメーターが完全にわかっているわけではない状況に当てはまると大まかに言えるが、無知は、何がわからないのかわからない状況を指す。」科学に存在するこれらの未知数、不確定性と無知は、問題をより扱いやすくするために一般に報告されると不確実性に「変換」されることがよくある。逆に、不確実性は一般的に無知と解釈される。不確定性と無知性の不確実性への変換は、不確実性を無知と誤解する国民の誤解に関連している可能性がある。 
ジャーナリストは、「科学者の慎重に選択された暫定的な表現を排除し、これらの警告を失うことにより、情報が歪んで、実際よりも確実で決定的なものとして提示される」ことにより、不確実性を軽視する場合がある。また、単一のソースのあるストーリー、または以前の研究のコンテキストがないストーリーは、目前の主題が実際よりも決定的で確実なものとして提示されることを意味する。科学ジャーナリズムには、不確実性の軽視を助長する「プロダクトオーバープロセス」アプローチがよくある。最後に、特にこの調査では、科学が勝利の探求としてジャーナリストに囲まれている場合、不確実性は誤って「削減可能で解決可能」と見なされる。