5A Algunos conceptos importantes 83
disolución acuosa con una concentración “conocida” de 20.00 ppm de hierro(III) se analizaron exactamente de la misma manera.2 Es importante notar que los resultados se encuentran en un intervalo definido por un valor bajo de 19.4 ppm y un valor alto de 20.3 ppm de hierro. El porcentaje, o media, x , de los datos es de 19.78 ppm, el cual se redondea a 19.8 ppm (véase la sección 6D.1 para estudiar el redondeo de números y la convención sobre cifras significativas). Toda medición está bajo la influencia de un gran número de incertidumbres, las cuales se combinan para producir una dispersión en los resultados, como se muestra en la figura 5.1. Dado que es imposible eliminar por completo las incertidumbres de una medición, los datos de dicha medición únicamente nos pueden dar un estimado del valor “real” o “verdadero”. Sin embargo, con frecuencia se puede evaluar la magnitud probable del error en una medición. Así, es posible definir los límites entre los que se encuentra el valor real de una magnitud medida con un determinado nivel de probabilidad. Es de suma importancia estimar la confiabilidad de los datos experimentales cada vez que se obtienen resultados en el laboratorio, ya que los datos de calidad desconocida carecen de valor. Por otro lado, algunos resultados que parecen poco precisos pueden resultar muy valiosos si se conocen los límites de incertidumbre. Desafortunadamente, no existe un método simple y de aplicación universal para determinar con absoluta certeza la confiabilidad de los datos de un análisis. A menudo, estimar la calidad de los resultados experimentales puede requerir la misma cantidad de esfuerzo que obtener los datos. La confiabilidad se puede evaluar de diferentes maneras. Se pueden realizar experimentos diseñados para hacer evidente la presencia de errores. Se pueden analizar disoluciones estándar de composición conocida y después comparar los resultados del análisis con dicha composición. Pasar unos minutos consultando referencias bibliográficas puede ser de gran utilidad. La calidad de los datos generalmente mejora cuando se calibran los equipos de medición. Finalmente, se pueden aplicar pruebas estadísticas a los datos. Ya que ninguna de las opciones anteriores es perfecta, se debe emitir por último juicios con respecto a la posible exactitud de los resultados. Estos juicios tienden a volverse más severos y menos optimistas a medida que se acumula experiencia. En la sección 8E.3 se discute más en profundidad la manera de asegurar la calidad de los métodos analíticos y las maneras de validar y reportar resultados. Una de las primeras preguntas que se deben contestar antes de empezar un análisis es: “¿Cuál es el error máximo que se puede tolerar en el resultado?” La respuesta a esta pregunta determina tanto el método de elección como el tiempo requerido para completar el análisis. Por ejemplo, los experimentos para determinar si la concentración de mercurio en una muestra de agua de río excede un determinado valor se pueden hacer más rápido que aquellos que se necesitan para determinar la concentración específica de mercurio en dicha muestra de agua. Incrementar la exactitud de una determinación por un factor de diez puede requerir horas, días e incluso semanas de trabajo. Nadie puede perder tiempo generando datos que son más confiables de lo requerido por el trabajo en cuestión.
x– = 19.8
19.2
19.6 20.0 ppm hierro(III)
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xt = 20.0
20.4
El símbolo ppm quiere decir partes por millón; esto significa que hay 20.00 partes de hierro(III) por cada millón de partes de disolución. Para una disolución acuosa, 20 ppm = 20 mg/dL.
incertidumbres durante ❮ Las la medición provocan que
los resultados de las réplicas varíen.
Figura 5.1 Resultados de seis determinaciones repetidas de hierro en muestras acuosas provenientes de una disolución estándar que contenía 20.00 ppm de Fe(III). El valor de la media de 19.78 se redondeó a 19.8 ppm (véase el ejemplo 5.1).