Siguiendo la propagación de errores (cuadrática), se obtiene una «desviación estándar» del valor medio de la magnitud indirecta, a partir de medidas directas de otras magnitudes experimentalmente accesibles. Pero esa desviación estándar se debe multiplicar por un prefactor que dependerá del nivel de confianza exigido y de los grados de libertad (número de medidas menos 1). Usando la aproximación de Welch-Satterthwaite, es posible calcular el número de grados de libertad efectivo resultante de varias medias de medidas directas. Si este número efectivo es menor que 30, se deberá usar la distribución t-Student con esos grados de libertad para calcular los percentiles oportunos según el nivel de confianza elegido.

Si se tiene una serie de medidas de la misma magnitud en idénticas condiciones, aunque con diferente incertidumbre cada medida (por ejemplo, valores obtenidos de ajustes a una serie de curvas que corresponden a repeticiones, o datos tomados con diferente fondo de escala…), se debe calcular la media artimética ponderada con las inversas al cuadrado de cada incertidumbre y la incertidumbre asociada a esa media será la raíz cuadrada de la normalización de la ponderación anterior.

1. Pesar a la vez el objeto 1 y el objeto 2 y anotar la medida directa (S=A+B).
2. Pesar el objeto 1, tarar, retirar el objeto 1, colocar el objeto 2 y anotar la medida directa (D=B-A).
3. Con álgebra, A=(S-D)/2 y B=(S+D)/2

•  y por propagación de errores accidentales (CUADRÁTICA), error_A=sensibilidad/Sqrt(2) y error_B=sensibilidad/Sqrt(2) pero esto viola el principio de acumulación de errores.
• o por propagación de errores sistemáticos (LINEAL), error_A=sensibilidad y error_B=sensibilidad, como ocurre si se pesan por separado.