Muestreo y Quimiometría
El muestreo y la quimiometría abarcan cómo se obtienen y preparan muestras representativas y cómo se calibran, validan e interpretan estadísticamente los datos analíticos.
Definition
El muestreo y la quimiometría son la rama de la química analítica que se ocupa de obtener muestras representativas, prepararlas y aplicar métodos estadísticos y matemáticos para calibrar, validar e interpretar mediciones químicas.
Scope
Esta área cubre las partes del proceso analítico que rodean la medición en sí: la obtención de una muestra representativa y su preparación para el análisis, la calibración de instrumentos y la validación de métodos, y el tratamiento estadístico y quimiométrico de los datos resultantes. Trata el error de muestreo, la preparación y extracción de muestras, las figuras de mérito de un método, las estrategias de calibración y adición estándar, el error y la incertidumbre, y el análisis de datos multivariados.
Sub-topics
Core questions
- ¿Cómo se obtiene una muestra representativa y cómo contribuye el muestreo al error total?
- ¿Cómo se calibran los instrumentos y se validan los métodos para garantizar la exactitud y la fiabilidad?
- ¿Cómo se cuantifican los errores aleatorios y sistemáticos y la incertidumbre de la medición?
- ¿Cómo extraen información de datos complejos los métodos multivariados y quimiométricos?
Key theories
- Error, calibración y figuras de mérito
- Los resultados analíticos conllevan errores aleatorios y sistemáticos que se caracterizan estadísticamente; la calibración relaciona la respuesta del instrumento con la concentración, y las figuras de mérito como la exactitud, la precisión, la sensibilidad, el límite de detección y el rango lineal definen el rendimiento de un método y sustentan su validación.
- Quimiometría multivariada
- Los métodos quimiométricos, como el análisis de componentes principales y la calibración multivariada, extraen información química de muchas mediciones simultáneas, modelando espectros u otros datos de alta dimensión para clasificar muestras y predecir concentraciones más allá de lo que permiten las mediciones individuales.
Mechanisms
Un resultado analítico fiable requiere que todo el proceso esté controlado, no solo la lectura del instrumento. Se toma una muestra representativa utilizando un plan de muestreo sólido, luego se prepara —disuelve, extrae o limpia— a una forma que el método pueda medir. El instrumento se calibra, a menudo con estándares externos o adiciones estándar, y el método se valida según las figuras de mérito. El tratamiento estadístico cuantifica el error aleatorio y la incertidumbre y prueba el sesgo, mientras que los modelos quimiométricos interpretan datos multivariados.
Clinical relevance
Estos principios rigen la calidad de los datos en toda la práctica analítica: el control de calidad y la validación de métodos en laboratorios clínicos, el monitoreo ambiental donde el muestreo puede dominar la incertidumbre, la validación regulatoria y farmacéutica, y la interpretación quimiométrica de datos espectroscópicos y cromatográficos en muchos campos.
History
El tratamiento estadístico de los datos analíticos creció con el desarrollo más amplio de la estadística y el control de calidad en el siglo XX. La quimiometría surgió como una disciplina distinta en la década de 1970, con Svante Wold acuñando el término y Bruce Kowalski entre sus fundadores, a medida que la computación económica hizo práctica el análisis multivariado de datos instrumentales.
Key figures
- Svante Wold
- Bruce Kowalski
- W. Edwards Deming
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Frequently asked questions
- ¿Por qué se considera el muestreo parte del análisis?
- Una medición es tan buena como la muestra sobre la que se realiza; si la muestra no representa el material completo, incluso una medición perfecta da un resultado engañoso, por lo que el error de muestreo a menudo domina la incertidumbre general.
- ¿Qué es la quimiometría?
- La quimiometría es el uso de métodos estadísticos y matemáticos para diseñar experimentos y extraer información química de los datos, especialmente métodos multivariados que interpretan muchas mediciones a la vez, como espectros completos, para clasificar muestras o predecir concentraciones.