En un laboratorio de análisis, el analista puede enfrentarse a dos tipos de preguntas al trabajar con una muestra desconocida. Una es de carácter cualitativo (¿qué compuestos existen en esta muestra?) y otra cuantitativa (¿qué concentración tienen estos compuestos?). El segundo tipo de preguntas suele ser la más demandada e importante y lleva implícita un resultado numérico. 

Este resultado (el resultado de la medida cuantitativa) suele llevar asociado un error. Como dicen Miller y Miller (2009), “no existen resultados cuantitativos de interés si no van acompañados de alguna estimación de los errores inherentes a los mismos”. 

Por lo tanto, los errores analíticos se pueden clasificar en tres grandes grupos:


  1. Groseros o accidentales
  2. Aleatorios
  3. Sistemáticos 


El primero de ellos es fácilmente identificable (ejemplo: cuando se rompe algún instrumento, se pierde alguna disolución, etc.). Los otros dos, los aleatorios y sistemáticos, se diferencian en que los últimos muestran cierta tendencia o comportamiento repetido (ejemplos: una pipeta que siempre alícuota de menos, un analista que siempre pesa por exceso, etc.) y los aleatorios no. 

Además de estos, existen otros conceptos importantes que un analista tiene que tener en cuenta: 

  • - Precisión: describe los errores aleatorios. Hace mención a la dispersión de los datos con respecto al valor real. En el caso de las distribuciones normalizadas de datos, haría referencia a la anchura de la campana gaussiana siendo más ancha cuanto más dispersos están los datos y viceversa. 
  • - Exactitud: es la proximidad al verdadero valor de una medida individual o un valor promedio (ejemplo: una pipeta mide teóricamente 50 ml y experimentalmente como media obtenemos 49,9 ml, por lo que sería bastante exacta). Está afectada por los errores aleatorios y sistemáticos. 
  • - Reproducibilidad: es la capacidad de obtener los mismos resultados en un análisis independientemente de las condiciones usadas (laboratorio, analista, fecha, material, etc.). 
  • - Repetibilidad: capacidad de obtener los mismos resultados en un análisis en las mismas condiciones usadas (laboratorio, analista, fecha, material, etc.). 
  • - Incertidumbre: intervalo dentro del cual es razonablemente verosímil que se encuentre el verdadero valor de la magnitud. Hace referencia a la expresión de un resultado analítico con su error inherente (aleatorio y sistemático). 


A continuación se muestra una figura aclaratoria de la relación entre precisión y exactitud de un análisis cuantitativo: 
Quimiometría 2013. Metabolismo del nitrógeno


Nota: el verdadero valor está situado en el centro de cada circunferencia y las cruces corresponden a cada repetición del análisis

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