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Dra. Marcela Pinto 2º Semestre 2015
Análisis Instrumental BIO 368
Programación
Solemne I 33%, Solemne II 34% Solemne III 33%.
Primera Prueba Solemne : 09 /09/ 2015 Segunda Prueba Solemne : 13 /10/ 2015 Tercera Prueba Solemne : 17 /11/ 2015 Examen : 2 de Diciembre 2015
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• Nota de presentación: 70% • Nota de Examen: 30% • Nota Final. 100%
• El curso se aprueba con una nota final de 4,0 según lo
entregado por el sistema intranet de la UNAB.
Programación
Evaluaciones
1. Constarán de preguntas de selección múltiple y desarrollo.
2. En caso de existir una inasistencia a solemne (debidamente justificada), el alumno deberá rendir el examen. La calificación obtenida en éste representará la nota de examen propiamente tal, así como también suplirá la nota de la solemne pendiente.
3. En caso de existir dos inasistencias a solemnes (debidamente justificadas), el alumno deberá rendir el examen y la calificación obtenida en éste representará la nota de examen propiamente tal, así como también suplirá la nota de la primera solemne pendiente. La segunda inasistencia será evaluada mediante un examen oral extraordinario, ante una comisión previamente asignada por el coordinador a cargo.
4. Las justificaciones deben ser presentadas a la Escuela dentro de los plazos establecidos. La ausencia no justificada será calificada con nota 1.
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Bibliografía:
• R. Switzer; L. Garrity. Experimental Biochemistry. W. H. Freeman, 3ª edición, 1999. Este libro se halla en la biblioteca del edificio V1 en Viña del Mar y existen 8 copias de esta edición.
• K. Wilson; H.Walker. Principles and Techniques of Biochemistry and Molecular Biology. Cambridge University Press., 6ª edición, 2005. Este libro se halla en la biblioteca del edificio V1 en Viña del Mar y existen 8 copias de esta edición.
• D. Skoog; Principios de análisis instrumental. Mc Graw-Hill. Quinta edición. 2001. Versión electrónica.
• Unidades y análisis instrumental.
• Cifras significativas.
• Algunos elementos de estadística.
• Presentación de datos experimentales.
• Errores en la presentación de datos. Errores sistemáticos.
• Regresión lineal
INTRODUCCIÓN AL CURSO DE ANÁLISIS
INSTRUMENTAL Y MANEJO DE DATOS
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Introducción
• Los métodos que utiliza la Q.A para la caracterización de la materia suelen clasificarse en:
Químicos e instrumentales
1. Un instrumento para el análisis químico transforma la información relacionada con las propiedades físicas o químicas del analito en información que pueda ser manipulada e interpretada por un ser humano.
2. Para conseguir la información del analito deseado, es necesario proporcionar un estimulo, generalmente en forma de energía electromagnética, eléctrica, mecánica, nuclear, este estimulo provoca un respuesta del sistema objeto de estudio en la cual la naturaleza y la magnitud de la misma se rigen por las leyes fundamentales de la química y la física, la información resultante radica en el fenómeno que surge de la interacción del estimulo con el analito.
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Componentes básicos de los instrumentos: En general los instrumentos analíticos constan de las siguientes partes: •Fuente de energía (estimulo) •Recipiente para la muestra (no todos los instrumentos lo poseen) •Detector •Dispositivo de lectura
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EXACTITUD versus PRECISIÓN
TODA MEDIDA ESTÁ SUJETA A ERRORES E
INCERTIDUMBRES
EXACTITUD-PRECISIÓN
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Concordancia entre el valor experimental y
un valor aceptado como verdadero
ERROR SISTEMATICO O DETERMINADO
Se originan por fallas en diseño de experimentos o de los equipos. Se reproduce sistemáticamente, puede corregirse
ERROR ALEATORIO O INDETERMINADO
Se origina por efectos incontrolados, son variables en cada medida. Siempre están presentes y no pueden corregirse.
EXACTITUD
EXACTITUD
Se expresa en términos de Error
Error absoluto
% Error relativo
E = Vexp - valor verdadero
X (100) % Er =
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1. HERRAMIENTAS BASICAS
Metro m
Litro L
Gramos g
Kilogramo Kg
Día d
Hora H
Minutos min
segundos s
Unidades SI (sistema internacional de
medidas). Unidades de medición universal.
La dimensión es una cualidad abstracta de
medida sin escala (por ejemplo la longitud).
Una unidad es un número que especifica
una escala acordada previa (por ejemplo:
metros).
Hay cuatro dimensiones fundamentales:
longitud / tiempo / masa / carga
eléctrica
1.A. UNIDADES FUNDAMENTALES:
Presentación de resultados
Los resultados experimentales cuantitativos carecen de interés si no van acompañados de una estimación de los errores cometidos
en su medida
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1.B. CIFRAS SIGNIFICATIVAS:
Dígitos de una cantidad de medida, incluyendo los dígitos conocidos y el último cuya magnitud no se conocen con seguridad.
1,7621 g (± 0,1 mg)
135,621 + 0,33 + 21,2163 = 157,1673 = 157,17
Multiplicaciones y divisiones dependen de la
incertidumbre.
1.C. UNIDADES DE CONCENTRACION:
disolución
soluto
Cantidad
CantidadIÓNCONCENTRAC
MOLARIDAD (M)
NORMALIDAD (N)
%p/p, % v/v, % p/v
ppm, ppb
mL
gμ
L
mgppm
mL
ng
L
gμppb
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ESTADISTICA
DESCRIPTIVA
Distribución de Datos
Promedio
Fre
cuencia
Distribución normal o Gaussiana
Propiedades de un grupo de datos
distribuidos normalmente
Población: Conjunto de casos o unidades experimentales
que son objetos de estudio
Muestra: Subconjunto tomado aleatoriamente de la población
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N
X
N
i
i
1
Media
N
Xi
N
i
1
2)(
Desviación estándar
Poblacional
Descriptores
Poblacionales
N = Todos los datos de la población
Medida de dispersión o de precisión
Descriptores Muestreales
(La base del tratamiento de datos en química analítica)
n
X
x
n
i
i
1
Media Muestreal
1
)(
1
2
n
xxi
s
N
i
Desviación estándar
muestreal
Desviación estándar
relativa
(RSD) o Coeficiente de
Variación
x
sxRSD 100
1
)(
1
2
2
n
xxi
sVarianza
N
i
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Cuando el número de mediciones es pequeño, se utiliza
la distribución t student
n
stn
)1(
Límite de Confianza
• Mide la incertidumbre en la estimación de la media lo que permite tener un rango dentro del cual se puede decir que se encuentra el resultado con una probabilidad determinada
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TESTS ESTADÍSTICOS
Empleados para caracterizar o juzgar la calidad de los datos
• Tests que usan la distribution “t “ de Student
Intervalos de Confianza
Comparar estadísticamente un resultado con un valor conocido o aceptado como verdadero (empleo CRM). VALIDACION DE METODOLOGIAS
Comparar estadísticamente dos valores promedios
¿PARA QUE ES UTIL ESTO?
SI QUEREMOS VALIDAR UNA METODOLOGIA
ANALISIS DE LA EXACTITUD DE UN METODO
FABRICACION DE MUESTRAS CIEGAS PARA CONTROLAR LA EXACTITUD DE UNA METODOLOGIA
CONTROL DE CALIDAD
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Errores en análisis
instrumental
Medición
Error
Aleatorio (inevitable pero
minimizable)
Sistemático o Sesgo (a veces
evitable)
Medida
Exactitud (o sesgo) (Medición
de errores aleatorio mas
sistemático) Precisión (medición de errores
aleatorios)
TIPOS DE ERRORES
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Todos los métodos instrumentales, excepto dos (gravimétricos y culombimétrica), requieren una calibración, La calibración es el proceso que relaciona la señal analítica medida con la concentración del analito. Los tres métodos más frecuentemente utilizados para la calibración son: • Curva de calibrado • Método de adición estándar • Método del patrón interno
Regresión lineal
Regresión lineal
• Un ejemplo, se desea comprobar si
una reacción colorimétrica sigue la ley de Beer-Lambert, medir la velocidad de una reacción química o conocer la validez de nuevo método en relación con una serie de normas conocidas.
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Adición estándar
Con el método de adiciones estándar, obtendríamos una recta tal que así:
donde el punto de corte de abscisas en vertiente negativa, nos daría la concentración de la muestra: es decir, cuando y=o, la x representa la concentración del analito, ya que 0= a + bC (donde C es la concentración que queremos hallar), así que C es simplemente: C= -a/-b.
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El límite de detección, que permite encontrar la concentración más baja en una muestra que puede ser detectada por una única medición con un nivel de confianza determinado. • 3= factor • D.S.= desviación estándar del blanco • b= pendiente
El límite de cuantificación que permite medir la cantidad más pequeña en una muestra que puede ser cuantitativamente determinada con aceptable exactitud y precisión • 10= factor • D.S.= desviación estándar • b= pendiente