A类不确定度的概念与计算原理
A类不确定度是通过对一组观测数据进行统计分析来评定的标准不确定度。其核心思想是，在重复性条件下对同一被测量进行多次独立观测时，测量结果的分散性反映了随机效应的影响。计算A类不确定度的基本方法是先计算这组数据的算术平均值作为最佳估计值，然后计算其标准偏差，最后用平均值的标准偏差（即标准偏差除以测量次数的平方根）来表征A类不确定度。这是实验科学和精密测量中量化随机误差的关键步骤。
针对给定数据的计算过程
您提供的数据为：13.99, 15.07, 13.98, 14.12, 14.（假设最后一个数据为14.00）。首先，计算算术平均值：x̄ = (13.99+15.07+13.98+14.12+14.00)/5 = 14.232。接着，计算单次测量的实验标准偏差s：先求各数据与平均值之差的平方和，即Σ(xi - x̄)² = (13.99-14.232)² + (15.07-14.232)² + (13.98-14.232)² + (14.12-14.232)² + (14.00-14.232)² ≈ 0.0586 + 0.7022 + 0.0635 + 0.0125 + 0.0538 = 0.8906。则s = √[0.8906/(5-1)] = √0.22265 ≈ 0.4719。最后，计算平均值的A类标准不确定度uA：uA = s/√n = 0.4719/√5 ≈ 0.4719/2.236 ≈ 0.211。
结果解读与应用要点
根据计算，该组测量值的A类标准不确定度约为0.21。这意味着，测量结果的最佳估计值为14.232，其随机误差导致的分散性可用0.211来表征。在实际报告中，通常将结果表示为：平均值 ± A类不确定度，例如 (14.23 ± 0.21)（单位）。需要注意的是，A类评定适用于有足够多次重复观测的情况，通常要求测量次数n不宜过少（如n≥6更佳），本例中n=5，结果仅供参考，在实际严谨的评定中可能需要更多数据或考虑其他因素。此外，完整的测量不确定度评定还需考虑B类不确定度（由仪器精度、环境等因素引起），并与A类分量合成得到总不确定度。