En Estadística, la propagación de incertidumbre (o propagación de errores) es el efecto de variables de incertidumbre (o errores) en la incertidumbre de una función matemática basada en ellos. Cuando las variables son los valores de mediciones experimentales tienen incertidumbre debido a la medición de limitaciones (por ejemplo, instrumento de precisión), que se propagan a la combinación de variables en la función;
La incertidumbre es normalmente definida por el error absoluto. La incertidumbre también puede ser definida por el error relativo Δx/x, que usualmente es escrito como un porcentaje. 
Más comúnmente, el error en una cantidad, Δx{\displaystyle \Delta x}, está dado por la desviación estándar, σ{\displaystyle \sigma }. La desviación estándar es la raíz cuadrada positiva de la varianza, σ2{\displaystyle \sigma ^{2}}. El valor de una cantidad y su error son, a menudo, expresados como x±Δx{\displaystyle x\pm \Delta x}. Si la distribución de probabilidad estadística de la variable es conocida o puede ser asumida, es posible derivar el intervalo de confianza para describir la región dentro de la cual el valor verdadero de la variable puede ser encontrado. Por ejemplo, el intervalo de confianza de 68% de una variable perteneciente a una distribución normal es ± una desviación estándar del valor, esto es, existe un 68% de probabilidad que el valor verdadero se encuentre en la región x±σ{\displaystyle x\pm \sigma }. Si las variables están correlacionadas, entonces la covarianza debe ser tomada en cuenta.