HOJA DE TRABAJO
(Reporte de práctica 1)
Lab. Análisis químico 1 sección 1
Fabian Vanegas - 1089221
Joseline Marroquín - 1037021
Ricardo López - 1078921
Bárbara Hernández - 1050521
Ejercicio 7.11.A
Sección 6D
Presentación de los datos calculados
Sección 7.A.1.
Determinación del
intervalo de confianza
Cifras significativas
Cálculos con cifras
significativas
Redondeo de datos
Expresión de resultados
de cálculos químicos
Son todos los
dígitos conocidos más
el primer dígito incierto
Sumas y restas
Redondear por encima del 5 al siguiente decimal
Al conocer la desviación estandar, aplicar métodos de propagación de error y redondear
El 0
Es significativo cuando está entre dos números
Ej. 105
No es cuando solo posiciona el punto decimal
Ej.0.001
Los terminales pueden o no ser.
Ej. 2.0L si es significativo
Ej. 2000L Los dos últimos no son
Productos y cocientes
En la mayoría de casos se redondea al número
de cifras significativas del número con menos
cifras. No en procedimientos de precisión extrema
El resultado debe tener el mismo número de
decimales que el número con menor decimales
Logaritmos y
antilogaritmos
En los Log, dígitos después del punto decimal = cifras significativas del número original
En los antiLog, dígitos después del punto decimal = cantidad de decimales del número original
En caso de un 5 redondear al número par más cercano
El intervalo de confianza es el intervalo en el cual puede que se encuentre la media experimental poblacional con un porcentaje de probabilidad
Se calcula a partir de la desviación estándar muestral
Depende de cuán bien la desviación estándar muestral estima la desviación poblacional
Es el producto de la
desviación estandar
y el valor elegido z
Se encuentra entre -zσ y +zσ donde z es
la desviación relativa de un dato con respecto
a la media y σ es la desviación estandar
Análisis de Ca
mmol Ca/L
Intervalo de confianza al 95%
3.15
3.25
3.26
Utilizando el complemento
de Herramientas para datos,
estadística descriptiva
en Micrososft Excel
Sección 6A Naturaleza de los errores aleatorios
Explicación Figura 8.3
Resumen sección 8D.3
Explicación Figura 8.15
Resumen: Reporte de resultados
Los componentes mayores (o mayoritarios) son aquellos que se encuentran presentes en el intervalo de 1 al 100% en masa.
Los componentes menores (o minoritarios) son las especies presentes en el intervalo de 0.01 al 1%.
Los componentes traza son aquellos presentes en cantidades entre 100ppm (0.01%) y 1ppb.
Los componentes ultrataza son aquellos presentes en cantidades menores a 1ppb.
La Figura 8.3 ilustra un gráfico de “Desviación estándar relativa vs. log concentración”. Permite visualizar el error entre laboratorios como una función de la concentración del analito.
Conforme menor sea la concentración del analito, mayor sea el error (reflejado en el aumento de la desviación estándar relativa).
La desviación estándar relativa (presentada en el eje y) es menor en cantidades mayores del analito (presentado en el eje x). Conforme disminuye la concentración del analito, la gráfica se vuelve creciente y por ende el error aumenta.
Opciones para corregir/minimizar errores de medición
Separaciones: técnicas para limpiar la muestra y eliminar interferentes. (filtración, precipitado, etc.)
Método de saturación: Adicionar interferentes a todas las muestras y estándares para que sus efectos se vuelvan independientes de la concentración original del interferente en la muestra. Riesgo: Degradación de la sensibilidad y detección del analito.
Modificador de matriz: especie química que no es un interferente, mas su adición sí sirve para que los resultados sean independientes de la concentración de aquellas especies interferentes.
Agente enmascarante: Especie que reacciona de manera selectiva con las especies químicas interferentes.
Dilución: Se diluye la muestra para minimizar el efecto de las interferencias.
Igualación de la matriz: Busca duplicar la matriz al añadir sus componentes principales a las disoluciones estándar.
Método estándar interno: Una cantidad conocida de una especie de referencia es añadida a las muestras y estándares. Así, la señal de respuesta no solo es la del analito, sino una proporción de la señal del analito con respecto a la señal de la especie química de referencia. Se acompaña de una curva de calibración.
Una matriz es una parte de la muestra que puede contener especies con propiedades químicas similares a las del analito, lo cual puede dificultar el análisis de la muestra. Así, los métodos son:
Muestra los límites estadísticos de variación considerados aceptables para la característica medida. Estos se conocen como límite superior de control (LSC) y límite inferior (LIC).
Una gráfica de control es una gráfica secuencial de alguna característica que es un criterio de calidad.
La Figura 8.15 ilustra la gráfica de control típico para una balanza analítica.
Con datos de la media poblacional y desviación estándar, fue posible calcular el límite superior y el inferior (líneas horizontales en los extremos verticales de la gráfica).
Cada punto representa una medición de la característica (masa) en un determinado día. La masa media se encuentra entre los límites, por lo que se dice que la balanza está en control estadístico.
Los datos se encuentran dentro de los límites y alrededor de la media, comportamiento esperado y considerado normal.
Se detecta un dato anormal en el día 17 (una desviación sistemática de la media) del cual es necesario investigar su causa.
Consideraciones generales para el reporte de resultados de laboratorio
Los resultados analíticos deben ser reportados como el valor medio y la desviación estándar.
A veces, la desviación estándar de la media se reporta en lugar de aquella del conjunto de datos.
Siempre especificar el valor que se reporta.
Reportar el intervalo de confianza para la media.
Un nivel de confianza del 95% es un equilibrio razonable entre lo inclusivo y los restrictivo.
Reportar el rechazo de datos atípicos junto con el criterio de rechazo.
Reportar resultados con cifras significativas.
Gráficas deben incluir barras de error en cada punto de los datos (incertidumbre).
Reportar la ecuación de regresión y su estadística al usar gráficas.
Media
3.22
Nivel de confianza
±0.1511
Mínimo valor
3.0689
Máximo valor
3.3711
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Pregunta 5.1
Sección 5.A.3 Exactitud
La exactitud indica la cercanía que existe entre el valor real y el valor medido, para expresarla se emplea el error
b) Los errores constantes el error absoluto no varia con el tamaño de la muestra y los errores proporcionales aumentan o disminuyen de acuerdo con el tamaño de la muestra.
Error absoluto
c) El error absoluto está dado por la diferencia entre el valor medido y el valor real y el error relativo de una medición es igual al error absoluto dividido entre el valor real.
d) La media de dos o más mediciones es su valor promedio y la mediana es el valor central de un conjunto de datos que han sido acomodados en orden numerico.
En la medición de una magnitud x está dado por la ecuación
Los errores aleatorios nunca son eliminados totalmente, suelen ser la mayor fuente de incertidumbre en una determinación.
Son causados por las variables que acompañan a cada medición
donde xi es el valor real
El efecto acumulado de las incertidumbres individuales, sin embargo, causa
que las réplicas fluctúen aleatoriamente alrededor de la media del conjunto
Error relativo
Es una cantidad mucho más útil que el absoluto. Este se expresa en porcentaje y se calcula con la siguiente
a) El error alternativo provoca que los datos se distribuyan alrededor de la media y el error sistemático provoca que la media en un conjunto de datos adquiera un valor diferente del valor aceptado.
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Artículo 6.3
Ejemplo 6.8
5A.4 Tipos de error en los datos experimentales
Sección 5B
Fuentes de errores sistemáticos
Errores de método
Errores personales
Errores instrumental
Error Aleatorio (indeterminado)
Resultado de un comportamiento instrumental no ideal
Resultado del comportamiento físico o químico poco ideal
Resultado de la falta de cuidado, la falta de atención o por limitaciones personales por parte del experimentador.
Provoca que los datos se distribuyan de manera relativamente simétrica alrededor de la media
La calibración elimina la mayoría de los errores sistemáticos.
Error sistemático (determinado)
Todos los aparatos de medición son fuentes potenciales de errores sistemáticos.
En una serie de mediciones de las réplicas provoca que todos los resultados sean demasiado altos o demasiado bajos
Ocurre por la lentitud de algunas reacciones, por reacciones incompletas, por la inestabilidad de algunas especies químicas.
Error Bruto (o grueso)
Los errores inherentes a un método son por lo general difíciles de detectar y por lo tanto, son considerados errores sistemáticos más graves de los tres.
Una fuentes universal de los errores personales es el prejuicio o sesgo.
Efecto de los errores sistemáticos sobre los resultados analíticos
Ocurren ocasionalmente por lo general son grandes, y pueden provocar que el resultado sea muy alto o muy bajo
Constantes
Proporcionales
Son independientes del tamaño de la muestra que está siendo analizada.
Disminuyen o aumentan en proporción al tamaño de la muestra.
Por lo común, son el producto de errores humano
s provocan la aparición de datos atípicos, los cuales son aquellos que se observan muy diferentes del resto de los resultados en un conjunto de mediciones de las réplicas.
Detección de errores sistemáticos instrumentales y de errores personales
Es importante llevar la calibración periódica de los equipos ya que la respuesta de muchos instrumentos cambia con el tiempo como resultado de la corrosión, el maltrato o por componentes del equipo que se hacen obsoletos.
Detección de errores sistemáticos de método
Análisis de muestra estándar
Análisis independiente
Materiales que contienen uno o más analitos de concentración conocida. Los materiales estándar de referencia se obtienen de distintas maneras.
Si no se cuenta con una muestra estándar, un segundo analítico independiente y confiable se puede utilizar en paralelo con el método que se está evaluando.
El número de grados de libertad indica la cantidad de resultados independientes que se
utilizan en el cálculo de la desviación estándar. Cuando m no se conoce, dos cantidades deben ser obtenidas a partir de un conjunto de réplicas de datos: x y s. Se utiliza un grado de libertad para establecer x porque, con sus signos conservados, la suma de las desviaciones individuales debe ser cero Por lo tanto, cuando N-1 desviaciones han sido computadas, se conoce la final. En consecuencia, solo N-1 desviaciones proporcionan una medida independiente de la precisión del conjunto. El no utilizar N-1 en el cálculo de la desviación estándar de muestras pequeñas resulta en valores de s que son menores en porcentaje que la
desviación estándar verdadera s.
Determinaciones del blanco
Contiene los reactivos y disolventes que se utilizan en una determinación, pero carece del analito. Se llevan a cabo todos los pasos del análisis en la muestra en blanco. Esta revela errores debidos a contaminaciones de los reactivos o de los recipientes que se emplean en el análisis.
Una muestra de 3.4842g de una mezcla sólida que contiene ácido benzoico, C6H5COOH (122.123 g/mol), fue disuelta y valorada con una base hasta el punto final de la fenolftaleína. El ácido consumió 41.36 mL de NaOH 0.2328 M. Calcule el porcentaje de ácido (HBz) en la muestra.
El artículo se relaciona con el triplicado como número mínimo de repeticiones ya que el número de grados de libertad indica la cantidad de resultados independientes que se utilizan en el cálculo de la desviación estándar siendo