GUIA DE REPASO QUIMICA ANALITICA INSTRUMENTAL

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Finalmente, convidamos a los estudiantes a repasar los conocimientos previamente adquiridos, relativos a la estadística básica aplicada a la química analítica, en particular los conceptos referentes a los siguientes tópicos:

Evaluación del dato analítico:

•Estadística paramétrica y no paramétrica. •Distribución normal o Gaussiana •Medidas de tendencia central •Población •Muestra •Media de la población y media de la muestra •Varianza de la población y varianza de la muestra •Desviación estándar de la población y desviación estándar de la muestra •Desviación estándar relativa •Coeficiente de Variación •Límites de confianza •Exactitud •Precisión •Errores en el análisis cuantitativo •Error sistemático •Error aleatorio •Sesgo •Reproducibilidad •Repetibilidad •Propagación de los errores •Apreciación o resolución instrumental •Presentación de resultados •Cifras significativas •Redondeo del dato analítico •Datos anómalos •Comparación de medias experimentales •Análisis de varianza.

Procesamiento de datos:

•Manejo del apartado estadístico en las calculadoras de “bolsillo” y el uso las hojas de cálculo en PC (Excel, etc).

Patrones y muestra:

•Estequiometria de una sustancia •Factores gravimétricos •Estándar primario •Disolución “madre” •Patrones secundarios •Material de referencia •Material de referencia certificado •Preparación de disoluciones •Factores de dilución y expresiones afines •Unidades de concentración •Molaridad •Normalidad •Composición porcentual, •Partes por millón •Partes por billón •Muestra representativa de la población •Tamaño de la muestra •Estrategia del muestreo •Preparación de las muestras •Tratamiento de las muestras.

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II.- ERROR, EXACTITUD, PRECISIÓN E INCERTIDUMBRE

Al realizar un análisis vía instrumental se debe tener en cuenta que la calidad del mismo no solo depende del analista, bien sea por su destreza operacional o por la manera de manipular la muestra, sino también, de los dispositivos empleados para tal fin (material volumétrico, balanzas, etc), así como de la instrumentación de medida propiamente dicha (equipos de medidas), incluyendo la calibración usada para realizar tales medidas. Consecuentemente, la evaluación de los datos debe realizarse de la forma más rigurosa e integral posible.[pic 7]

En este orden de ideas, todo dato analítico obtenido por cualquier medio de medida, debe ser apropiadamente caracterizado y debe venir acompañado de un valor que nos dé una idea de su calidad, es decir, de un parámetro tangible que caracterice la dispersión del mismo.

Antes de comenzar el desarrollo del concepto de la calidad de la medida, existen una serie de términos relacionados con la misma, como lo son: error, exactitud, precisión e incertidumbre, los cuales deben tratarse con cuidado, evitando su confusión y usarlos de manera consistente. En la mayoría de las ocasiones, cuando se desea evaluar la calidad de los datos, se realiza lo que se ha llamado “estudio de los errores de la medida”, pero, cabalmente puede emprenderse un estudio más amplio y siendo ese el caso, la designación a emplear debe ser “estudio de la incertidumbre de la medida“. Por lo tanto, es importante repasar algunas definiciones, empezando por las formas básicas de caracterizar los datos y en particular, las que emplearemos en la presente guía.

Mensurado.

El propósito de una medición es determinar el valor de una propiedad, llamada el mensurado, es decir, es el atributo sujeto a medición del cuerpo o la sustancia, que puede ser de manera tanto cualitativa como cuantitativa. Por ejemplo, una disolución acuosa puede tener varios mensurados, como la identificación cualitativa de alguno de ellos, la concentración de los mismos, la conductividad iónica, etc. En este curso estamos interesados en mensurados cuantificables.

Un valor particular de un mensurado se suele llamar dato, y es muy frecuente que hagan las siguientes preguntas, ¿de cuantos datos se dispone? o ¿son infinitos los datos? o ¿esos datos corresponden a una fracción de un conjunto mayor de datos?, etc. Por lo tanto, es importante definir población y muestra de los datos de un mensurado determinado.

Población y muestra.

Como es bien conocido, en estadística el concepto de población y muestra va más allá de lo que comúnmente se conoce como tal. La población en estadística se refiere a un conjunto finito o infinito de individuos, objetos, medidas, etc (datos). Cuando hablemos del número de datos de la población lo designaremos con la letra N (mayúscula). Por otra parte, la muestra es un subconjunto de datos fielmente representativo de la población, cuando hablemos del numero de datos de una muestra lo designaremos con letra n (minúscula).

Frecuentemente, en los laboratorios de análisis químico es prácticamente imposible analizar la totalidad de la población (debido a su tamaño), por lo tanto, comúnmente analizaremos una muestra representativa de la población. Para ejemplarizar ello, vamos a disponer de una población constituida por 100 datos de un mensurado, tal y como se muestra en la tabla 1.1.

Tabla 1.1- Conjunto de 100 datos que constituyen una población

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