14: Desarrollo de un Método Estándar

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En el Capítulo 1 hicimos una distinción entre química analítica y análisis químico. Entre los objetivos de la química analítica se encuentran mejorar los métodos de análisis establecidos, extender los métodos de análisis existentes a nuevos tipos de muestras y desarrollar nuevos métodos analíticos. Una vez que desarrollamos un nuevo método, su aplicación rutinaria se describe mejor como análisis químico. Reconocemos el estado de estos métodos establecidos llamándolos métodos estándar.

Numerosos ejemplos de métodos estándar se presentan y discuten en los Capítulos 8-13. Lo que aún tenemos que considerar es lo que constituye un método estándar. En este capítulo discutimos cómo desarrollamos un método estándar, incluyendo optimizar el procedimiento experimental, verificar que el método produce precisión y precisión aceptables en manos de un solo analista, y validar el método para uso general.

14.1: Optimización del Procedimiento Experimental
Una de las formas más efectivas de pensar en una optimización es visualizar cómo cambia la respuesta de un sistema cuando aumentamos o disminuimos los niveles de uno o más de sus factores. Llamamos a una gráfica de la respuesta del sistema en función de los niveles factoriales una superficie de respuesta.
14.2: Verificación del Método
Después de desarrollar y optimizar un método, el siguiente paso es determinar qué tan bien funciona en manos de un solo analista. Tres pasos conforman este proceso: determinar las características de un solo operador, completar un análisis ciego de estándares y determinar la robustez del método.
14.3: Validar el Método como Método Estándar
Para que un método analítico sea útil, un analista debe ser capaz de lograr resultados de precisión y precisión aceptables. Verificar un método, como se describe en el apartado anterior, establece este objetivo para un solo analista. El proceso por el cual aprobamos un método de uso general se conoce como validación e implica una prueba colaborativa del método por parte de analistas en varios laboratorios.
14.4: Uso de Excel y R para un análisis de varianza
Aunque los cálculos para un análisis de varianza son relativamente sencillos, se vuelven tediosos cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Tanto Excel como R incluyen funciones para completar un análisis de varianza. Además, R proporciona una función para identificar la (s) fuente (s) de diferencias significativas dentro del conjunto de datos.
14.5: Problemas
Problemas de fin de capítulo para poner a prueba su comprensión de los temas de este capítulo.
14.6: Recursos adicionales
Un compendio de recursos para acompañar temas de este capítulo.
14.7: Resumen de capítulos y términos clave
Resumen de los temas principales del capítulo y una lista de términos clave introducidos en el capítulo.