ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS EN CADA

 ANEXO ANEXO 1 11 COCHRANE LIBRARY VITAMIN AND
ANEXO XII MODELO DE GARANTIA DE PERFORMANCE (ENGLISH
ANEXO I – CASOS DE USO PILOTO

0 COMITÉ ECONÓMICO Y SOCIAL EUROPEO ANEXO
11 ANEXO II DEFINICIONES PARA LA INTERPRETACIÓN
12 ANEXO II TABLAS ADUANERAS DEL SISTEMA

EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS

ANEXO 1

ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA


EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS


En cada una de las prácticas los resultados finales del análisis se expresarán de la siguiente forma:


Valor medio de la determinación; DER (ó C.V.) en % (nº de determinaciones)


Dónde:

- Valor medio de la determinación: Media estadística de los valores obtenidos bien por el grupo de prácticas o por el laboratorio. Se calcula a partir de la expresión:


ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA

ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA


(éste, es el mejor estimador de la concentración del analito -una vez estudiada la no existencia de errores sistemáticos-)


- Desviación estándar relativa (DER) en % o coeficiente de variación (C.V.): Se define como:

ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA




a su vez “s” -desviación estándar de la muestra estadística- viene dada por:


ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA




RECHAZO DE RESULTADOS


Se llevará a cabo en el caso de que se observen “datos anómalos”. Para comprobar la necesidad de rechazar dichos datos se utilizará un test estadístico denominado “Prueba de la Q” (R.B. Dean y W.J. Dixon, Anal. Chem., 1951, 23, 636). Dicho test se lleva a cabo de la siguiente manera:


(1) Se ordenan los datos a estudiar en orden ascendente para seleccionar el valor discordante, x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6 (supuesto discordante),


(2) Se calcula la diferencia d = x6 - x5 y la dispersión completa de la serie w = x6 - x1,


(3) El valor absoluto de “d” se divide entre la dispersión de la serie para obtener el valor de Qexp.


(4) En la tabla dada a continuación se busca el valor de Qcrit para un intervalo de confianza dado (se asumirá un 95%).


El criterio para rechazar el dato discordante es Qexp > Qcrit


P = 0.90

P = 0.95

P = 0.98

P = 0.99

P = 0.995

n

= 0.10

= 0.05

= 0.02

= 0.01

= 0.005

3

0.396

0.941

0.976

0.988

0.994

4

0.679

0.765

0.846

0.889

0.926

5

0.567

0.642

0.729

0.780

0.821

6

0.482

0.560

0.644

0.698

0.740

7

0.434

0.507

0.586

0.637

0.680

8

0.399

0.468

0.543

0.590

0.634

9

0.370

0.437

0.510

0.555

0.598

10

0.349

0.412

0.483

0.527

0.568

11

0.332

0.392

0.460

0.502

0.542

12

0.318

0.376

0.441

0.482

0.522

13

0.305

0.361

0.425

0.465

0.503

14

0.294

0.349

0.411

0.450

0.488

15

0.285

0.338

0.399

0.438

0.475

16

0.277

0.329

0.388

0.426

0.463

18

0.265

0.313

0.370

0.407

0.442

20

0.252

0.300

0.356

0.391

0.425

25

0.230

0.277

0.329

0.362

0.393

30

0.215

0.260

0.309

0.341

0.372





Valores de la variable Q de Dixon


EL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS PARA OBTENER FUNCIONES DE CALIBRACIÓN


Debido a los errores indeterminados del proceso de medida, no todos los datos de un calibrado se sitúan exactamente sobre la función de calibración (supondremos que es una línea recta), por tanto debe tratarse de obtener la “recta” que, a partir de los valores experimentales “represente mejor a la función de calibración”.

Con tal finalidad, se utiliza una técnica estadística denominada análisis de regresión. En nuestro caso sólo se considerará el proceso de regresión más simple: el método de mínimos cuadrados.

Cuando se utiliza este método hay que hacer dos suposiciones:


a) Que existe realmente una relación lineal entre la variable medida (señal analítica) y la concentración de analito, que se expresa cómo: y = a + bx (a = ordenada en el origen y b = pendiente).


b) Que cualquier desviación de los puntos experimentales respecto de la recta es debida a errores de medida, es decir, se supone que no hay error en los valores de las concentraciones (se asume que se conocen las concentraciones exactas de los patrones).


Ambas suposiciones son aceptables en la mayoría de los métodos analíticos.


La línea generada por mínimos cuadrados es aquella que minimiza la suma de los cuadrados de los residuos de todos los puntos (residuo o residual: Desviación vertical de cada punto de la recta), además aporta el mejor ajuste entre los puntos experimentales y la línea recta.


A efectos prácticos, nos interesa conocer las expresiones que nos van a permitir sacar toda la información útil desde el punto de vista analítico:

La ecuación es de la forma:

y = a + b x


- Pendiente de la línea:


ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA



ANEXO 1 EXPRESIÓN DE LOS RESULTADOS  EN CADA

NOTA: En las prácticas que necesiten hacer uso de la función de calibración, el procedimiento para dar los resultados será:


A) Hacer la representación gráfica de los datos de cada pareja o grupo.


B) Estimar visualmente si “todos los puntos” se ajustan a la recta, en caso negativo eliminar los puntos discrepantes.


C) Realizar el ajuste por mínimos cuadrados de los puntos experimentales, comprobando que existe buena correlación entre los pares de datos (para ello el coeficiente de correlación “r”, dado normalmente por la calculadora, tiene que tener un valor muy próximo a la unidad (» 0.999).


D) Obtener el valor de la concentración de analito buscada a partir de la función de calibración, considerando que, evidentemente hay que despejar “c” de la misma.


E) Obtener los valores para las muestras analizadas y expresar el resultado tal y como se indica en el apartado correspondiente del ANEXO I.



Anexo I-2




2 ANEXO 1 CONSTITUCIÓN CAPÍTULO I
3 LEGSGOCO3505034510 ANEXO ÚNICO EL PROGRAMA DESARROLLO
79 ANEXO 3 LISTA DE BIENES


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