9.17 : Contaminantes y errores

La preparación eficaz de las muestras es crucial para un análisis de laboratorio preciso y confiable. Durante este proceso, pueden surgir dos fuentes importantes de error: el sesgo de concentración debido a una división inadecuada de la muestra y la contaminación causada por los métodos utilizados para reducir el tamaño de las partículas, como la molienda o la homogeneización. Identificar y minimizar estos posibles errores es crucial para garantizar la validez del análisis.

Otra consideración clave es determinar la cantidad adecuada de muestras necesarias para lograr un error de muestreo deseado. Si la población objetivo sigue una distribución normal, el tamaño de la muestra (n_s) se puede calcular utilizando la ecuación:

En esta ecuación, t , el valor t basado en el nivel de confianza deseado s_s representa la desviación estándar del muestreo, que mide cuán dispersas están las muestras con respecto a la media y e denota el error de muestreo aceptable. Esta fórmula ayuda a definir la cantidad necesaria de muestras para cumplir con un umbral de error específico, lo que garantiza la precisión en el proceso de muestreo.

Además, minimizar la varianza total del análisis implica abordar tanto las varianzas del método como las del muestreo. La varianza del muestreo se puede reducir si se obtiene una cantidad adecuada de muestras del tamaño correcto, mientras que la varianza del método mejora cuando se realizan múltiples análisis en cada muestra. Si se gestionan ambas varianzas de manera eficaz, se pueden obtener resultados más precisos y confiables.