Calibracion De Una Pipeta

1.- INTRODUCCION

En análisis cuantitativo los datos están constituidos por medidas de propiedades como peso, volumen, densidad, conductividad eléctrica o absorción de energía radiante. Después de realizadas las medidas, deben estudiarse su veracidad respecto a la cantidad real de sustancia o a la intensidad verdadera de la propiedad medida.

Cada vez que se realiza una medida, se expresa por un valor numérico X1 la estimación de la magnitud de la cual el valor real, desconocido es. La diferencia entre X1 y proviene de causas de error. Así, si se realizan nuevas medidas para la misma magnitud, se obtendrá una serie de valores X1, X2, X3, X4,...... diferentes entre ellos. Teniendo varios valores para una misma cantidad, se debe definir el mejor valor de las medidas.

Los diferentes estadígrafos utilizados generalmente son

a) Media Aritmética = X = Xi

N

Dónde: Xi = valores individuales obtenidos en cada determinación.

N = número de determinaciones.

Así, el promedio es un valor más representativo que el de una sola medida. Es una medida de la tendencia central, por lo tanto, su representatividad está afectada por los valores extremos.

Otro promedio que se emplea es la mediana = que es el valor individual central, cuando los valores de las medidas son ordenados de acuerdo a su tamaño, desde el más alto al más bajo.

La mediana es un promedio de posición y no está afectada por los valores extremos, mientras que la media aritmética es un promedio calculado.

b) Media

Es la media aritmética de todos los valores medidos. La representamos por X.

Media = X= X1 + X2+X3+.... = Xi

N N

Dónde: Xi = valores individuales obtenidos en cada determinación.

N = número de determinaciones.

c) Mediana

Es el valor medio posicional de una serie de determinaciones. Se determina con más facilidad colocando los valores de Xi en una secuencia ascendente o descendente y eligiendo el valor central.

Cuando N es un número par, la mediana es el promedio de los dos valores centrales de la serie. La mediana la representaremos por M.

d) Moda

Es el valor de Xi que se presenta con más frecuencia en la serie. En una distribución estadística verdadera, en que N es muy grande, la mediana y la moda son idénticas.

e) Desviación

Es la diferencia entre un valor y la media, expresada en valor absoluto.

Desviación= D = (Xi - X)

f) Desviación media

Es el promedio calculado de las desviaciones de los valores individuales alrededor de la media aritmética.

Depende de cada uno de los valores individuales de la serie.

= Xi - X

N

g) Desviación standard

Es una medida de la desviación media alrededor de la media aritmética.

Si N= grande = (Xi - X)2

N

Si N=pequeña = (Xi - X)2

N - 1

h) Varianza

Es el cuadrado de la desviación standard; s = 2

i) Desviación probable

Es una desviación tal que hay iguales probabilidades de hallar desviaciones mayores o menores que p.

p = 0,067

2. APLICACIÓN DE LOS ESTADÍGRAFOS EN LA VERACIDAD DE LOS DATOS OBTENIDOS EN EL

LABORATORIO.

Muestra la concordancia entre los valores numéricos obtenidos de la misma manera. Puede ser expresada de diferentes maneras:

2.1 Desviación Absoluta

La reproductibilidad de una medida se expresa por su desviación (D), que es simplemente la diferencia entre un valor experimental (X1, X2, X3,....sin considerar el signo) y la media aritmética (X) de todas las medidas.

Desviación absoluta = D = Xi - X

Donde las barras verticales significan que se toma la diferencia sin tener en cuenta su signo. La media aritmética de la desviación absoluta puede utilizarse para expresar la precisión o reproductibilidad de la serie de medidas.

Ejemplo:

Medida Valor Desviación absoluta

1 24,39 0,10

2 24,20 0,09

3 24,28 0,01

______________________________

Media 24,29 0,07

La primera medida tiene una desviación de 0,10 con respecto a la media aritmética, en tanto que la media de las desviaciones es de 0,07.

2.2 Desviación relativa

A veces es más cómodo

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