1 第一步：规定被测量
清楚地写明需要测量什么，包括被测量和被测量所依赖的输入量（例如被测量、常数、校准标准值等）的关系。只要可能，还应当包括对已知系统影响的修正。这些信息应在标准操作程序（SOP）或其他方法描述中给出。2 第二步：识别不确定度的来源
列出不确定度的可能来源。包括步骤一所规定的关系式中所含参数的不确定度来源，也可以有其他的来源。必须包括那些由化学假设所产生的不确定度来源。附录D以框架形式给出了一般步骤。3 第三步：不确定度分量的量化
即评估识别出的每一个潜在的不确定度来源相关的不确定度分量的大小。可以使用方法确认研究的数据、QC数据等来评估与大量独立来源有关的不确定度的单个分量。使用这些数据可以大大减少不确定度评估的工作量，因为它利用实际的实验数据，可以使不确定度的评估结果可信度更高。另外很重要的是：需考虑现有的数据是否足以反映所有的不确定度来源，是否需要安排其它的实验和研究来确保所有的不确定度来源都得到了充分的考虑。4 第四步：计算合成不确定度
第三步所述
清楚地写明需要测量什么，包括被测量和被测量所依赖的输入量（例如被测量、常数、校准标准值等）的关系。只要可能，还应当包括对已知系统影响的修正。这些信息应在标准操作程序（SOP）或其他方法描述中给出。2 第二步：识别不确定度的来源
列出不确定度的可能来源。包括步骤一所规定的关系式中所含参数的不确定度来源，也可以有其他的来源。必须包括那些由化学假设所产生的不确定度来源。附录D以框架形式给出了一般步骤。3 第三步：不确定度分量的量化
即评估识别出的每一个潜在的不确定度来源相关的不确定度分量的大小。可以使用方法确认研究的数据、QC数据等来评估与大量独立来源有关的不确定度的单个分量。使用这些数据可以大大减少不确定度评估的工作量，因为它利用实际的实验数据，可以使不确定度的评估结果可信度更高。另外很重要的是：需考虑现有的数据是否足以反映所有的不确定度来源，是否需要安排其它的实验和研究来确保所有的不确定度来源都得到了充分的考虑。4 第四步：计算合成不确定度
第三步所述