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Este post muestra el paso a paso del análisis estadístico en R, sobre los laboratorios de ensayos acreditados hasta agosto de 2022

En un post anterior revisamos cómo estimar la incertidumbre de la concentración de una muestra problema, cuando ésta ha sido obtenida interpolando la señal instrumental en una curva de calibración lineal.

He vuelto a postear, después de una gira que me llevó por los cinco… mentira, fue por pura pega. El famoso efecto matriz, algo tan etéreo como el criterio analítico.

En un post anterior vimos cómo evaluar la hipótesis de linealidad de una curva de calibración. Propusimos dos tests estadísticos formales: El test de Mandel (ISO 8466-1) El test de carencia de ajuste (lack-of-fit) (ISO 11095) los cuáles nos permiten concluir (o no) que el modelo lineal es adecuado o razonable para nuestros datos de calibración.

En el post anterior describimos brevemente en qué consiste el método de Monte Carlo y cómo utilizarlo para estimar la incertidumbre de medición. Finalizamos comparando la estimación de acuerdo a la guía GUM con el método de Monte Carlo siguiendo estrictamente las directrices del test de diferencias numéricas propuesto por el Suplmento 1 de la GUM.

De acuerdo al numeral 8.1 del Suplemento 1 de la guía GUM, el método de Monte Carlo es un método general para estimar la incertidumbre de medición y puede, bajo ciertas directrices, validar los cálculos realizados con el método GUM.

Bueno, aquí va la primera piedra: No existen datos experimentales normales Sus datos obtenidos en el laboratorio no “siguen” ninguna distribución de probabilidad. La naturaleza no “sigue” ninguna distribución de probabilidad.

En este post presentaremos dos métodos estadísticos para establecer la máxima diferencia tolerable entre duplicados de análisis. Este criterio de aceptación nos dará una una base para la construcción de cartas control de precisión

En este post intentaremos derribar el mito del coeficiente de correlación con “muchos” 9’s como prueba de linealidad. Además, presentaremos dos test formales para evaluar el modelo de calibración lineal en química analítica.

Ok, este es el segundo post. Advierto que aún está en rodaje… esto del copywriting no es nada fácil. ¿Qué es y cómo estimar la incertidumbre de una curva de calibración?