Quimiometria

QUIMIOMETRÍA

DISCIPLINA QUÍMICA QUE UTILIZA MATEMÁTICAS, ESTADÍSTICA Y LÓGICA FORMAL PARA (a) DISEÑAR O SELECCIONAR PROCEDIMIENTOS EXPERIMENTALES OPTIMIZADOS, (b) PROPORCIONAR INFOMACIÓN QUÍMICA RELEVANTE ANALIZANDO DATOS QUÍMICOS, Y (c) OBTENER CONOCIMIENTOS SOBRE SISTEMAS QUÍMICOS (MASSART)

CIENCIA QUE RELACIONA MEDIDAS HECHAS SOBRE UN SISTEMA O PROCESO QUÍMICO, CON EL ESTADO DEL SISTEMA MEDIANTE LA APLICACIÓN DEMÉTODOS ESTADÍSTICOS O MATEMÁTICOS (International Chemometrics Society)

EL ARCO DEL CONOCIMIENTO

CONOCIMIENTO

Creatividad Inteligencia química

DEDUCCIÓN HIPÓTESIS INFORMACIÓN INDUCCIÓN

(SÍNTESIS) (ANÁLISIS)

Diseño Datos

EXPERIMENTOS

QUIMIOMETRÍA Y CALIDAD

No siempre está implicada en la obtención de conocimiento

Muchas técnicas se utilizan para mejorar procesos y/o productos y para controlar la calidad

Hoy día se trata de igualar CHEMOMETRICS Y QUALIMETRICS

Las herramientas quimiométricas son fundamentales en la espiral de la calidad y en las políticas de CALIDAD y de QUALITY ASSURANCE

Relación con el entorno

PROBLEMA PROBLEMA PROCESO

ECONÓMICO ANALÍTICO ANALÍTICO

SOCIAL

Etapas generales para el planteamiento y resolución de un problema analítico

Si

No

Determinación analítica

Obtención de información Regresión, Métodos multivariantes

ERRORES EN QUÍMICA ANALÍTICA

1 Introducción

1.1 Poblaciones y muestras

1.2 Variables

1.3 Histogramas y distribuciones

2 Estadística descriptiva

2.1 Promedio y medidas de centralización

2.2 Medidas de dispersión

2.3 Medidas de la forma de la distribución

3 Medida de la calidad

3.1 Calidad y errores

3.2 Errores sistemáticos y aleatorios

4 Precisión y bias de las medidas

5 Otros tipos de error

6 Propagación de errores

7 Distribución normal o gaussiana

7.1 Propiedades de la distribución normal

7.2 Distribución normal estandarizada

7.3 Tablas de distribución normal estandarizada

7.4 Funciones EXCEL

8 Teorema del límite central y distribución de medias muestrales

8.1 Enunciado

8.2 Intervalos de confianza de la media

8.3 Muestras pequeñas y distribución t

8.4 Funciones EXCEL

8.5 Pruebas de normalidad

9 Otras distribuciones

9.1 Distribución binomial

9.2 Distribución de Poisson

9.3 Distribución 2 o de Pearson

9.4 Distribución t de Student

9.5 Distribución F de Fischer

10 Bibliografía

ERRORES EN QUÍMICA ANALÍTICA

INTRODUCCIÓN

Poblaciones y muestras

Dentro del contexto de un laboratorio, la población consiste en todas las posibles determinaciones que puedan llevarse a cabo, mientras que la muestra es solo una pequeña parte, es decir las determinaciones que realmente se llevan a cabo.

Las poblaciones pueden ser muy grandes e incluso infinitas. Aunque algunas pruebas estadísticas hacen distinciones entre poblaciones finitas o infinitas, casi siempre se puede considerar una población como consistente en un número infinito de individuos, objetos o determinaciones, de la cual se toma una muestra finita (y de tamaño mucho más reducido). A partir del estudio de la muestra, se extraen conclusiones acerca de toda la población.

Hay un problema de terminología en lo que respecta al término "muestra". La IUPAC propone que en química se emplee la palabra muestra solo cuando ésta última sea una porción de un material seleccionado a partir de una cantidad más grande de material, lo cual es consistente con la terminología estadística. Esto uso implica también la existencia de un error de muestreo, cuando la muestra no refleja exactamente el contenido de la cantidad más grande dela que procede. Si los errores de muestreo son despreciables, por ejemplo cuando se parte de un líquido y se toma una pequeña porción, la IUPAC sugiere el uso de porción de prueba (test portion), alícuota o espécimen.

Variables

Las variables pueden definirse como propiedades respecto de las que los elementos individuales de una muestra difieren de alguna forma mensurable. Pueden medirse en diferentes escalas:

Escala nominal: los objetos se describen con palabras. Las variables medidas de esta forma se denominan cualitativas, categóricas o atributos.

Escala ordinal: las variables se ordenan según una gradación, p.e. de muy malo a muy bueno. Las variables medidas así se denominan variables ordenadas (ranked)

Escalas cuantitativas o de medida. En ellas cada valor se expresa con un número. Si el cero no tiene sentido y es arbitrario (p.e. º C), la escala se llama de intervalo. Si el cero tiene significado (p.e. ºK, o cualquier concentración química) la escala se denomina a veces de razón (ratio), si bien este nombre no suele emplearse.

Otra clasificación divide las variables en continuas y discretas. Estas últimas suelen ser el resultado de conteo (nº de bacterias, nº de defectos de un material) y sus únicos valores son entonces números enteros. Es peligroso confundir las variables discretas con las medidas con una escala ordinal. Dependiendo del número de variables, la estadística se denomina univariada o multivariada.

Histogramas y distribuciones

Cuando se dispone de muchos datos y se quieren describir, resulta útil agruparlos en clases y visualizar su distribución con un histograma. El rango es el intervalo entre el mayor y el menor, y el número de clases debe fijarse de

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