La autoevaluación y la evaluación entre pares en el análisis envolvente de datos (DEA) son medios efectivos para reflejar de manera integral las eficiencias de las unidades de toma de decisiones (DMUs). Sin embargo, cuando algunos de los insumos y resultados de las DMUs no pueden ser observados con precisión, los métodos de evaluación tradicionales pierden su aplicabilidad. Este documento intenta tratar los insumos y resultados imprecisos como variables inciertas basadas en la teoría de la incertidumbre y, por lo tanto, proponer un nuevo modelo DEA incierto para la evaluación de eficiencia cruzada a través de la evaluación tanto de la eficiencia propia como de la eficiencia entre pares. Además, se presentan la forma equivalente y la prueba del nuevo modelo para un cálculo preciso. Finalmente, se proporciona un ejemplo numérico para ilustrar los resultados de la evaluación.