5.8: Recursos adicionales

Si bien hay muchos experimentos en la literatura que incorporan estándares externos, el método de adiciones estándar o estándares internos, la cuestión de elegir un método de estandarización no es el foco del experimento. Aquí se da un experimento diseñado para considerar el tema de seleccionar un método de estandarización.

• Harvey, D. T. “¿Estándares externos o adiciones estándar? Selección y Validación de un Método de Normalización”, J. Chem. Educ. 2002, 79, 613—615.

Además de los textos enumerados como lecturas sugeridas en el Capítulo 4, el siguiente texto proporciona detalles adicionales sobre regresión lineal.

• Draper, N. R.; Smith, H. Análisis de Regresión Aplicada, 2a. ed.; Wiley: Nueva York, 1981.

Los siguientes artículos proporcionan más detalles sobre la regresión lineal.

• Comité de Métodos Analíticos “¿Mi calibración es lineal?” Resumen Técnico AMC, diciembre de 2005.
• Comité de Métodos Analíticos “Regresión robusta: una introducción, “AMCTB 50, 2012.
• Badertscher, M.; Pretsch, E. “Malos resultados a partir de buenos datos”, Tendencias Anal. Chem. 2006, 25, 1131—1138.
• Boqué, R.; Rius, F. X.; Massart, D. L. “Calibración de línea recta: algo más que pendientes, interceptaciones y coeficientes de correlación”, J. Chem. Educ. 1993, 70, 230—232.
• Danzer, K.; Currie, L. A. “Lineamientos para Calibración en Química Analítica. Parte 1. Fundamentos y Calibración de un solo componente”, Pure Appl. Chem. 1998, 70, 993—1014.
• Henderson, G. “Ayudas gráficas de conferencias para el análisis de mínimos cuadrados”, J. Chem. Educ. 1988, 65, 1001—1003.
• Logan, S. R. “Cómo Determinar la Mejor Línea Recta”, J. Chem. Educ. 1995, 72, 896—898.
• Mashkina, E.; Oldman, K. B. “Regresiones lineales a las que no se aplican las fórmulas estándar”, ChemTexts, 2015, 1, 1—11.
• Miller, J. N. “Métodos Estadísticos Básicos para la Química Analítica. Parte 2. Métodos de Calibración y Regresión”, Analyst 1991, 116, 3—14.
• Raposo, F. “Evaluación de la calibración analítica basada en regresión lineal de mínimos cuadrados para técnicas instrumentales: Una revisión tutorial”, Tendencias Anal. Chem. 2016, 77, 167—185.
• Renman, L., Jagner, D. “Distribución Asimétrica de Resultados en Curva de Calibración y Evaluaciones de Adición Estándar”, Anal. Chim. Acta 1997, 357, 157—166.
• Rodríguez, L. C.; Gamiz-Gracia; Almansa-López, E. M.; Bosque-Sendra, J. M. “Calibración en procesos de medición química. II. Un enfoque metodológico,” Tendencias Anal. Chem. 2001, 20, 620—636.

Aquí se recogen artículos útiles que proporcionan detalles adicionales sobre el método de adiciones estándar.

• Bader, M. “Un Enfoque Sistemático a los Métodos de Adición Estándar en Análisis Instrumental”, J. Chem. Educ. 1980, 57, 703—706.
• Brown, R. J. C.; Roberts, M. R.; Milton, M. J. T. “Error sistemático que surge de Calibraciones de Adición Estándar 'Secuenciales'. 2. Determinación de Fracción de Masa de Análito en Soluciones Blancas” Anal. Chim. Acta 2009, 648, 153—156.
• Brown, R. J. C.; Roberts, M. R.; Milton, M. J. T. “Error sistemático que surge de Calibraciones de Adición Estándar 'Secuenciales': Cuantificación y corrección”, Anal. Chim. Acta 2007, 587, 158—163.
• Bruce, G. R.; Gill, P. S. “Estimaciones de Precisión en un Análisis Estándar de Adiciones”, J. Chem. Educ. 1999, 76, 805—807.
• Kelly, W. R.; MacDonald, B. S.; Guthrie “Aproximación gravimétrica al método de adición estándar en el análisis instrumental. 1.” Anal. Chem. 2008, 80, 6154—6158.
• Meija, J.; Pagliano, E.; Mester, Z. “Intercambio de coordenadas en gráficas de adición estándar para química analítica: una trayectoria simplificada para el cálculo de la incertidumbre en parcelas lineales y no lineales”, Anal. Chem. 2014, 86, 8563—8567.
• Nimura, Y.; Carr, M. R. “Reducción del Error Relativo en el Método Estándar de Adiciones”, Analista 1990, 115, 1589—1595.

Los enfoques que combinan una adición estándar con un estándar interno se describen en el siguiente artículo.

• Jones, W. B.; Donati, G. L.; Calloway, C. P.; Jones, B. T. “Análisis de dilución estándar”, Anal. Chem. 2015, 87, 2321—2327.

Los siguientes artículos discuten la importancia de ponderar los datos experimentales cuando se utiliza regresión lineal.

• Comité de Métodos Analíticos “¿Por qué estamos ponderando?” Resumen Técnico AMC, junio de 2007.
• Karolczak, M. “¿Al peso o no al peso? El dilema de un analista”, Separaciones actuales 1995, 13, 98—104.

Los algoritmos para realizar una regresión lineal con errores tanto en X como en Y se discuten en los siguientes artículos. También se incluyen artículos que abordan la dificultad de usar regresión lineal para comparar dos métodos analíticos.

• Irvin, J. A.; Quickenden, T. L. “Tratamiento de mínimos cuadrados lineales cuando hay errores tanto en x como en y”, J. Chem. Educ. 1983, 60, 711—712.
• Kalantar, A. H. “Método de Kerrich para y = hacha Datos cuando tanto y como x son inciertos”, J. Chem. Educ. 1991, 68, 368—370.
• Macdonald, J. R.; Thompson, W. J. “Ajuste de mínimos cuadrados cuando ambas variables contienen errores: trampas y posibilidades”, Am. J. Phys. 1992, 60, 66—73.
• Martin, R. F. “Regresión General Deming para Estimar el Sesgo Sistemático y su Intervalo de Confianza en Estudios de Comparación Metodológica”, Clin. Chem. 2000, 46, 100—104.
• Ogren, P. J.; Norton, J. R. “Aplicando un Algoritmo Lineal Simple de Mínimos Cuadrados a Datos con Inciertos- lazos en Ambas Variables”, J. Chem. Educ. 1992, 69, A130—A131.
• Ripley, B. D.; Thompson, M. “Técnicas de regresión para la detección del sesgo analítico”, Analista 1987, 112, 377—383.
• Tellinghuisen, J. “Mínimos cuadrados en la calibración: lidiar con la incertidumbre en x”, Analista, 2010, 135, 1961—1969.

Los valores atípicos presentan un problema para un análisis de regresión lineal. Los siguientes artículos discuten el uso de técnicas de regresión lineal robustas.

• Glaister, P. “Regresión Lineal Robusta Usando el Método de Thiel”, J. Chem. Educ. 2005, 82, 1472—1473.
• Glasser, L. “Tratar con valores atípicos: regresión robusta y resistente”, J. Chem. Educ. 2007, 84, 533—534.
• Ortiz, M. C.; Sarabia, L. A.; Herrero, A. “Técnicas de regresión robusta. Una alternativa útil para la detección de datos atípicos en análisis químicos”, Talanta 2006, 70, 499—512.

Los siguientes artículos discuten algunos de los problemas con el uso de regresión lineal para analizar datos que han sido transformados matemáticamente en una forma lineal, así como métodos alternativos de evaluación de datos curvilíneos.

• Chong, D. P. “Sobre el Uso de Mínimos Cuadrados para Ajustar Datos en Forma Lineal”, J. Chem. Educ. 1994, 71, 489—490.
• Hinshaw, J. V. “Calibración no lineal”, LCGC 2002, 20, 350—355.
• Lieb, S. G. “Método Simplex de Mínimos Cuadrados No Lineales - Un Método Complementario Lógico al Análisis Lineal de Mínimos Cuadrados de Datos”, J. Chem. Educ. 1997, 74, 1008—1011.
• Zielinski, T. J.; Allendoerfer, R. D. “Ajuste de mínimos cuadrados de datos no lineales en el laboratorio de pregrado”, J. Chem. Educ. 1997, 74, 1001—1007.

Más información sobre regresión multivariada y múltiple se puede encontrar en los siguientes artículos.

• Danzer, K.; Otto, M.; Currie, L. A. “Lineamientos para la Calibración en Química Analítica. Parte 2. Calibración Multiespecies,” Pure Appl. Chem. 2004, 76, 1215—1225.
• Escandar, G. M.; Faber, N. M.; Goicoechea, H. C.; de la Pena, A. M.; Olivieri, A.; Poppi, R. J. “Calibración multivariada de segundo y tercer orden: datos, algoritmos y aplicaciones”, Tendencias Anal. Chem. 2007, 26, 752—765.
• Kowalski, B. R.; Seasholtz, M. B. “Desarrollos Recientes en Calibración Multivariada”, J. Chemometrics 1991, 5, 129—145.
• Lang, P. M.; Kalivas, J. H. “Una perspectiva global sobre los métodos de calibración multivariada”, J. Chemomet- rics 1993, 7, 153—164.
• Madden, S. P.; Wilson, W.; Dong, A.; Geiger, L.; Mecklin, C. J. “Regresión lineal múltiple usando una calculadora gráfica”, J. Chem. Educ. 2004, 81, 903—907.
• Olivieri, A. C.; Faber, N. M.; Ferré, J.; Boqué, R.; Kalivas, J. H.; Mark, H. “Estimación de la Incertidumbre y Cifras de Mérito para Calibración Multivariada”, Pura Appl. Chem. 2006, 78, 633—661.

Una discusión adicional sobre los métodos en blanco, incluyendo el uso del blanco total de Youden, se encuentra en los siguientes documentos.

• Cardone, M. J. “Detección y Determinación de Error en Metodología Analítica. Parte II. Corrección para el Error Sistemático Corrigible en el Curso del Análisis de Muestras Reales”, J. Assoc. Apagado. Anal. Chem. 1983, 66, 1283—1294.
• Cardone, M. J. “Detección y Determinación de Error en Metodología Analítica. Parte IIB. Técnica de Cálculo Directo para Hacer Correcciones Sistemáticas Corrigibles de Errores”, J. Assoc. Apagado. Anal. Chem. 1985, 68, 199—202.
• Ferrus, R.; Torrades, F. “Ajuste Libre de sesgos de Métodos Analíticos a Muestras de Laboratorio en Procedimientos Analíticos de Rutina”, Anal. Chem. 1988, 60, 1281—1285.
• Vitha, M. F.; Carr, P. W.; Mabbott, G. A. “Uso apropiado de espacios en blanco, estándares y controles en mediciones químicas”, J. Chem. Educ. 2005, 82, 901—902.

Hay una variedad de paquetes computacionales para completar análisis de regresión lineal. Estos artículos proporcionan detalles sobre su uso en una variedad de contextos.

• Espinosa-Mansilla, A.; de la peña, A. M.; González-Gómez, D. “Uso del Software de Calibración de Regresión Lineal Univariado en el Entorno MATLAB. Aplicación a las prácticas de laboratorio de química”, Chem. Educador 2005, 10, 1—9.
• Harris, D. C. “Ajuste no lineal de curvas de mínimos cuadrados con Microsoft Excel Solver”, J. Chem. Educ. 1998, 75, 119—121.
• Kim, M. S.; Bukart, M.; Kim, M. H. “Un método de regresión visual interactiva”, J. Chem. Educ. 2006, 83, 1884.
• Machuca-Herrera, J. G. “Ajuste de Curva no Lineal con Hojas de Cálculo”, J. Chem. Educ. 1997, 74, 448—449.
• Smith, E. T.; Belogay, E. A.; Hõim “Regresión lineal y análisis de errores para curvas de calibración y adiciones estándar: un ejercicio de hoja de cálculo de Excel para estudiantes universitarios”, Chem. Educador 2010, 15, 100—102.
• Smith, E. T.; Belogay, E. A.; Hõim “Uso de regresión lineal múltiple para analizar mezclas: un ejercicio de hoja de cálculo de Excel para estudiantes universitarios”, Chem. Educador 2010, 15, 103—107.
• Young, S. H.; Wierzbicki, A. “Mathcad en el Plan de Estudios de Química. Lineales Mínimos Cuadrados Regres- sion”, J. Chem. Educ. 2000, 77, 669.
• Young, S. H.; Wierzbicki, A. “Mathcad en el Plan de Estudios de Química. Regresión de mínimos cuadrados no lineales”, J. Chem. Educ. 2000, 77, 669.