PRÁCTICA No. 2. Calificación de Analistas

UVM México Campus Chapultepec                                        Escuela de Ciencias de la Salud

Universidad del Valle de México

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PRÁCTICA No. 2. Calificación de Analistas

Ayala Uriostegui Brisa Itzel

 Pichardo Zalpa Sahira Guadalupe

 Sandoval Rojas José Antonio

 Villafaña García Montserrat.

Lezama López a Paula

Asignatura: Desarrollo analítico

QFB: Javier Araiza Santibañez

OBJETIVOS

1. Calificar al analista de acuerdo con la exactitud en las mediciones que realiza en un determinado análisis.

INTRODUCCIÓN

La precisión es una medida de la reproducibilidad de un resultado. Si se mide una cantidad varias veces exactamente de la misma manera y los valores obtenidos se aproximan mucho entre sí, se dice que la medida es precisa. Si los valores varían mucho entre sí, se dice que la medida no es precisa. La exactitud describe la proximidad del valor medido respecto al valor “verdadero” o “aceptado”. Si se dispone de un estándar conocido, por ejemplo un material de referencia certificado, la medida será exacta si el valor obtenido es próximo al valor certificado (Hernández, 2017).

Tipos de error

Los análisis químicos se ven afectados al menos por dos tipos de errores: sistemáticos y aleatorios.

Error sistemático o Determinado: Son los que ocasionan que la medida de una serie de datos sea distinta al valor aceptado. Poseen un valor definido, una causa conocida y la magnitud no varía de una medición a otra. Los errores sistemáticos afectan a la exactitud de una medida (Garbán, 2015).

Tipos:

• Los que se deben al instrumento de medida y aquellos debidos a aparatos y reactivos: balanzas, aparatos volumétricos no calibrados, recipientes y utensilios, reactivos (impurezas)
• Los errores del método: Estos tienen su origen en las propiedades químicas y fisicoquímicas del sistema analítico. Algunas fuentes de errores de método son: aplicación de una reacción no cuantitativa, precipitación de otra sustancia con el reactivo utilizado, coprecipitación y post precipitación, reacciones inducidas y laterales, solubilidad de un precipitado en la solución en que se precipita o en el líquido de lavado.
• Los errores personales: se originan en la inhabilidad constitucional de un individuo para realizar ciertas observaciones con exactitud (Ruiz, 2002).

Error aleatorio: También llamado error indeterminado, se deben a limitaciones naturales para realizar las mediciones. Resultan en la obtención de distintos valores cuando se efectúan mediciones repetidas (bajo las mismas condiciones). Los errores aleatorios afectan a la precisión de una medida (Garbán, 2015).

Causas:

• Error del operador o sesgo
• Condiciones experimentales fluctuantes
• Variabilidad inherente en los instrumentos de operación

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Figura 1. Errores aleatorios y errores sistemáticos.

Índice de concordancia

El coeficiente o índice kappa (k) se basa en comparar la concordancia observada en un conjunto de datos, respecto a la que podría ocurrir por mero azar, y puede ser calculado en tablas de cualquier dimensión, siempre y cuando se contrasten dos observadores.

La máxima concordancia posible corresponde a κ = 1. El valor κ = 0 se obtiene cuando la concordancia observada es precisamente la que se espera a causa exclusivamente del azar.

El coeficiente kappa se construye en base a un cociente, el cual incluye en su numerador la diferencia entre la sumatoria de las concordancias observadas y la sumatoria de las concordancias atribuibles al azar, mientras que su denominador incluye la diferencia entre el total de observaciones y la sumatoria de las concordancias atribuibles al azar.

FUNDAMENTOS

El cálculo de datos estadísticos en ensayos científicos permite demostrar la exactitud y precisión de los datos obtenidos en este, permitiendo saber si los resultados son confiables.
La media de un conjunto de datos se encuentra al sumar todos los números en el conjunto de datos y luego al dividir entre el número de valores en el conjunto, dando como resultado el promedio de los datos.
La desviación estándar es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de los datos, cuanto menor es la dispersión mayor la precisión. Una medida común de la variabilidad es la desviación estándar de las mediciones y la precisión se puede estimar como una función de ella.
El coeficiente de variación permite comparar las dispersiones de dos distribuciones distintas, siempre que sus medias sean positivas. Se calcula para cada una de las distribuciones y los valores que se obtienen se comparan entre sí. La mayor dispersión corresponderá al valor del coeficiente de variación mayor.

MATERIALES

1 Vaso con capacidad de volumen de 250 mL.

1 taza medidora, mamila, probeta, o algún elemento para medir volúmenes de 250 mL

1 Marcador

1 Balanza de cocina

METODOLOGÍA

A.- Medición de volumen de 150 mL

1A .- Pesar el vaso limpio y seco y registrar el peso

2A .- Agregar 150 mL de agua al vaso y pesarlo nuevamente.

3A .- Vaciar el agua.

4A.- Repetir el paso 2A y 3A diecinueve veces más.

5A.- En caso de no contar con un instrumento medidor de volúmenes, llenar el vaso hasta ¾ partes de su volumen total con agua, marque el límite con un marcador.

6A.- Vaciar el agua.

7A.- Repetir los pasos 5A y 6A, diecinueve veces más.

8A .- Complete las tablas

9A .- Calcule DS  y CV.

10A .- Compare los resultados con los otros miembros de su equipo

B.- Medición de volumen de 200 mL.

1B .- Pesar el vaso limpio y seco y registrar el peso

2B .- Agregar 200 mL de agua al vaso y pesarlo nuevamente.

3B .- Vaciar el agua.

4B.- Repetir el paso 2B y 3B diecinueve veces más.

5B.- En caso de no contar con un instrumento medidor de volúmenes, llenar el vaso hasta casi el borde de su volumen total con agua, marque el límite con un marcador.

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