9.17 : Contaminants et erreurs

Une préparation efficace des échantillons est essentielle pour une analyse en laboratoire précise et fiable. Au cours de ce processus, deux sources d'erreur importantes peuvent survenir: un biais de concentration dû à une division incorrecte de l'échantillon et une contamination causée par des méthodes utilisées pour réduire la taille des particules, telles que le broyage ou l'homogénéisation. L'identification et la minimisation de ces erreurs potentielles sont essentielles pour garantir la validité de l'analyse.

Un autre élément clé à prendre en compte est la détermination du nombre approprié d'échantillons requis pour obtenir l'erreur d'échantillonnage souhaitée. Si la population cible suit une distribution normale, la taille de l'échantillon peut être calculée à l'aide de l'équation suivante :

Dans cette équation, la valeur t basée sur le niveau de confiance souhaité représente l'écart type d'échantillonnage, qui mesure la dispersion des échantillons par rapport à la moyenne, et dénote l'erreur d'échantillonnage acceptable. Cette formule permet de définir le nombre d'échantillons nécessaire pour atteindre un seuil d'erreur spécifique, garantissant ainsi la précision du processus d'échantillonnage.

En outre, la minimisation de la variance totale de l'analyse implique de traiter à la fois les variances de méthode et d'échantillonnage. La variance d'échantillonnage peut être réduite en collectant un nombre adéquat d'échantillons de taille correcte, tandis que la variance de méthode s'améliore lorsque plusieurs analyses sont effectuées sur chaque échantillon. En gérant efficacement ces deux variances, des résultats plus précis et plus fiables peuvent être obtenus.