DETERMINACION Y CLASIFICACIÓN DE ERRORES

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LABORATORIOS DE QUÍMICA ORGÁNICA

INFORMES ESCRITOS

DETERMINACION Y CLASIFICACIÓN DE ERRORES

EXPERIMENTALES

RESUMEN

El presente documento sirve de guía para la presentación de trabajos. Se solicita que el resumen no sea mayor a un párrafo. No se aceptarán trabajos que carezcan de alguna de las secciones aquí citadas, ni aquellos que no completen por lo menos el espacio de dos páginas. En el resumen se da una breve descripción de lo que se hizo en la práctica, como se hizo y qué se obtuvo.

Palabras clave: media poblacional, intervalo de confianza, clasificación de errores.

INTRODUCCIÓN

En el análisis experimental de muestras, las medidas pueden verse afectadas por una incertidumbre. La incertidumbre, es un error asociado a la medida real de la muestra, generado comúnmente por los instrumentos de medición, pero también pueden darse por otros tipos de errores que pueden presentarse. Hay errores sistemáticos, pueden ser constantes en todo el proceso de medición, afectando a cada una de las muestras, están dados por errores instrumentales, como una balanza mal calibrada, también por errores personales, como problemas en la visión, y errores metodológicos, como medir una muestra con un instrumento incorrecto. También hay errores accidentales, aquellos que se deben a las pequeñas variaciones que aparecen entre observaciones repetitivas por el mismo observador y en las mismas condiciones. [1] 

Los análisis de datos son una base fundamental para una investigación científica, ya que permiten acercarnos a los valores reales de una muestra. Para realizar estos análisis, se deben hacer algunos cálculos predeterminados, con medidas tomadas de la menor manera posible. Estos cálculos son: 

1. Media: Conocida como el promedio. Determina la tendencia general de un conjunto de datos. [2]

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Figura 1. Fórmula para calcular la media

2. Desviación estándar: Es la medida de una dispersión de datos alrededor de la media. [2]

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Figura 2. Fórmula para calcular la desviación estándar.

3. Intervalos de confianza: Corresponde a un rango de valores en el cual hay mayor probabilidad de que se encuentre el dato real. [2]

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Figura 3. Fórmula para calcular el intervalo de confianza.

4. Prueba z: Es la prueba de 1 muestra que evalúa la media de una población. [3]

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Figura 4. Fórmula para calcular la prueba z. 

5. Prueba Q: Permite determinar los datos atípicos, si pueden aceptarse o rechazarse. [4]

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Figura 5. Fórmula para calcular la prueba Q.

Estos son algunos cálculos que permiten obtener los datos estadísticos para un correcto análisis de una investigación. Con esta información se realizó estudio de un caso hipotético presentado por el Banco de la República, la cual informa que la densidad de las monedas de cien ha sido adulterada por su proveedor.

METODOLOGÍA

Se realizó un muestreo de 12 monedas de 100 pesos colombianos (viejas), cada una fue enumerada para mejor organización. Inicialmente con el pie de rey (Fig.1) se calculó diámetro y altura de cada moneda. Luego se pesó cada una en una Gramera (Fig.2) y luego en una balanza analítica (Fig.3). Finalmente se halló el volumen mediante el principio de Arquímedes. En grupos de 6 monedas se añadieron a una probeta llena de agua, el desplazamiento que provocó permite hallar el volumen teniendo en cuenta que la Vf - Vi nos dará un valor general, este luego fue divido entre 6, el cual era el total de monedas que se habían introducido.

Luego con Los datos obtenidos se hallaron diferente paramentos como:

Media muestral y poblacional ([pic 7][pic 8] - μ)

[pic 9][pic 10] = [pic 11][pic 12]

μ = [pic 13][pic 14]

Desviación estándar muestral y poblacional (s – σ)

s = [pic 15][pic 16]

σ = [pic 17][pic 18]

Intervalos de confianza

Ic para μ:  [pic 19][pic 20]

Ic para μ:  [pic 21][pic 22]

Volumen

V= π r2 h

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Fig.1 Pie de rey

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Fig. 2 Gramera

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Fig. 3 Balanza Analitica

RESULTADOS

Tabla 1. Resultado de las mediciones (Muestral)

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1, 2, 3, 4 Datos tomados para [pic 28][pic 29]2

MEDIDAS DE MASA

Media de la masa [pic 30][pic 31]1

Media de la masa  [pic 32][pic 33]2: Tercera parte 

Desviación estándar S

Intervalos de confianza [pic 34][pic 35]1

Intervalos de confianza [pic 36][pic 37]2

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