Documento Básico SE Seguridad Estructural 
 
SE - 22 
4 
Las incertidumbres estadísticas están asociadas con la evaluación estadística de los resultados de 
ensayos, mediciones u otras observaciones, y pueden ser debidas a: 
a) 
la falta de identificación y de distinción entre diferentes poblaciones estadísticas; 
b) 
un número limitado de resultados que conduce a incertidumbres en la obtención de los pará-
metros estadísticos (por ejemplo del valor medio o de la desviación típica); 
c) 
la no consideración de las variaciones sistemáticas de las variables analizadas (por ejemplo de 
parámetros climáticos); 
d) 
una extrapolación excesiva de la información estadística; 
e) 
la no consideración de posibles correlaciones; 
f) 
el empleo de distribuciones estadísticas para la descripción de incertidumbres cuyo origen sólo 
en parte es estadístico. 
Normalmente, las incertidumbres estadísticas se pueden reducir a través de un mayor número de 
ensayos u observaciones.  
C.2.2 Obtención de datos básicos 
1 
Los valores numéricos de los parámetros que caractericen un modelo y sus incertidumbres se pue-
den obtener por las siguientes vías: 
a) 
mediciones u observaciones; 
b) 
análisis; 
c) 
adopción de decisiones. 
Con frecuencia, los valores numéricos de los parámetros se obtienen combinando datos obtenidos 
por diferentes vías. La resistencia a tracción del hormigón se puede determinar a partir de la medi-
ción de su resistencia a compresión y un análisis mediante una función de conversión; la sobrecar-
ga de un puente grúa se establece mediante decisión y las fuerzas dinámicas adicionales se pue-
den determinar mediante análisis; las sobrecargas en edificios se pueden determinar mediante ob-
servación en combinación con una hipótesis sobre la evolución futura. 
2 
Las variables básicas que tengan en cuenta las incertidumbres se caracterizarán mediante paráme-
tros tales como el valor medio, la desviación típica, las correlaciones con otras variables y el tipo de 
distribución estadística. En los casos en los que los valores numéricos de estos parámetros se de-
terminen de acuerdo con C.2.2(1a) o C.2.2(1b), el procedimiento incluirá un análisis estadístico de 
los datos y los resultados se representarán en términos estadísticos.  
Si por el contrario los valores numéricos de los parámetros de las variables básicas se determinan 
de acuerdo con C.2.2(1c) no es posible, normalmente, una representación directa en términos esta-
dísticos. No obstante, a efectos de la aplicación de los métodos probabilistas, también a estas va-
riables se les deben asignar parámetros estadísticos.  
3 
Las incertidumbres debidas a errores tales como los errores de medición o los efectos de escala, se 
evitarán mediante la adopción de medidas adecuadas como por ejemplo una gestión eficaz de la 
calidad del proceso de obtención de los datos básicos.  
C.2.3 Selección de distribuciones estadísticas 
1 
En muchos casos, el número reducido de datos disponibles no permite determinar de manera 
inequívoca una función de distribución estadística. Por este motivo, se seleccionará una distribución 
que tenga unas características apropiadas en relación con la variable básica considerada, teniendo 
en cuenta el posible sesgo.  
2 
Para las acciones permanentes se puede adoptar una distribución normal, siempre y cuando la 
posibilidad de que se produzcan valores negativos no resulte contradictoria con otras hipótesis y no 
pueda ser la causa de resultados erróneos. En caso contrario, resultará más conveniente adoptar 
una distribución del tipo logarítmica normal, Weibull, Gamma, o de valores extremos. 
Para las acciones variables, resulta más conveniente adoptar una distribución del tipo logarítmica 
normal, Weibull, Gamma, o de valores extremos, particularmente si la distribución debe representar 
un valor máximo en un determinado periodo de tiempo. 
3 
Para las propiedades de los materiales y para las dimensiones, suele ser adecuada una distribución 
del tipo normal o logarítmica normal. Si, debido a motivos físicos u otras circunstancias, no se pue-
den producir valores negativos, resulta preferible una distribución logarítmica normal.