Calibracion

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ANALISIS INSTRUMENTAL Calibración y Límite de Detección en Técnicas Instrumentales.
Objetivos Aprender la metodología para la determinación de la concentración de un analito a partir de los datos obtenidos por técnicas instrumentales. Evaluar el error involucrado en dicha determinación. Estimar el límite de detección de técnicas instrumentales. Obtener las herramientas para la correctaconfección de informes. Conocimientos previos Se considera que términos como exactitud, precisión, error aleatorio, error sistemático, población, muestra, media de la población (µ), desviación estándar de la población (σ), varianza de la población (σ2), media de la muestra ( x ), desviación estándar de la muestra (s), varianza de la muestra (s2), distribución normal de error, ANOVA son conocidos por elalumno. Información sobre su significado puede encontrarse en D.A. Skoog, J.J. Leary, Análisis Instrumental, 4ta. Edición, Apéndice 1. Límites de confianza. La media de la población o media verdadera (µ) de una medición es una constante que es siempre desconocida. Sin embargo, en ausencia de errores sistemáticos, pueden estimarse ciertos límites dentro de los cuales cabe esperar que caiga la media dela población con una cierta probabilidad. Los límites así obtenidos se llaman límites de confianza de la media muestral. Los límites de confianza derivan de la desviación estándar de la muestra, s y dependen de la certidumbre con que se la conozca. Si ésta desviación estándar se obtiene a partir de una buena cantidad de réplicas, será una buena aproximación de la desviación estándar de lapoblación, σ, y entonces los límites de confianza serán mas estrechos que si la estimación de s se basa en sólo dos o tres mediciones. La Figura 1 muestra una curva de distribución normal de error en la que la abscisa representa la desviación respecto de la media en unidades de desviación estándar de la población. La columna de números del centro de la Figura indica el tanto por ciento del área total de lacurva incluída entre los valores indicados de -z y +z. Por ejemplo, el 80% del área de cualquier curva gaussiana (distribución normal) está entre incluida entre -1,29σ y + 1,29σ. El 80% de las mediciones caerán en este intervalo y en este caso se dice que el nivel de confianza es del 80% y el intervalo de confianza para una nueva señal es ± zσ = ± 1,29σ. El límite de confianza de la mediamuestral para N mediciones repetidas se calcula como: zσ µ= x± (1) N donde x es el valor promedio de la muestra y µ la media de la población. Los límites de confianza basados en la ecuación (1) son válidos en ausencia de errores sistemáticos, es decir, cuando las mediciones son exactas. La Tabla I da los valores de z para distintos niveles de confianza. En la mayoría de las situaciones experimentales, serealizan pocas réplicas y por lo tanto, no es verificable que la distribución de probabilidad de las señales sea Normal, o pueda aproximarse a una Normal. Por este motivo, se esta lejos de tener una estimación exacta de σ y el valor de s calculado a partir de un conjunto pequeño de datos puede estar sujeto a una incertumbre considerable; y el límite de confianza debe ampliarse. En este caso no seutiliza el parámetro estadístico z de la distribución Normal sino que se utiliza el parámetro estadístico t denominado de la distribución t de Student y la ecuación (1) se transforma en:
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ts (2) N El valor de t depende tanto del valor de N-1, que se conoce como grados de libertad asi como del nivel de confianza requerido. La Tabla II muestra los valores de t para varios nivelesde confianza. La distribución de probabilidad de las señales se utiliza en la determinación del Límite de detección, como veremos luego. µ= x±

Figura 1: Distribución Normal de Probabilidad.

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Calibración de Instrumentos utilizados en el Análisis Químico Instrumental. Calibración. Se entiende por calibración al conjunto de operaciones que establece, bajo condiciones...
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