14.6: Recursos adicionales

El siguiente conjunto de experimentos proporciona ejemplos prácticos de la optimización de condiciones experimentales. Los ejemplos incluyen optimización simplex, diseños factoriales para desarrollar modelos empíricos de superficies de respuesta y ajustar datos experimentales a modelos teóricos de la superficie de respuesta.

• Amenta, D. S.; Lamb, C. E.; Leary, J. J. “Simplex Optimización del Rendimiento de sec - Butilbenceno en una Alquilación Friedel-Crafts”, J. Chem. Educ. 1979, 56, 557—558.
• Gozálvez, J. M.; García-Diaz, J. C. “Experimentos de Diseño de Mezclas Aplicados a la Formulación de Soluciones Colodespotricas”, J. Chem. Educ. 2006, 83, 647—650.
• Harvey, D. T.; Byerly, S.; Bowman, A.; Tomlin, J. “Optimización de las separaciones por HPLC y GC usando superficies de respuesta”, J. Chem. Educ. 1991, 68, 162—168.
• Krawcyzk, T.; Shupska, R.; Baj, S. “Aplicaciones de la quimioluminiscencia en la enseñanza del diseño experimental”, J. Chem. Educ. 2015, 92, 317—321.
• Leggett, D. L. “Optimización Simplex Instrumental”, J. Chem. Educ. 1983, 60, 707—710.
• Oles, P. J. “El diseño experimental factorial fraccional como herramienta de enseñanza para el análisis cuantitativo”, J. Chem. Educ. 1998, 75, 357—359.
• Palasota, J. A.; Deming, S.N. “Central Composite Experimental Design”, J. Chem. Educ. 1992, 69, 560—561.
• Sangsila, S.; Labinaz, G.; Polonia, J. S.; VanLoon, G. W. “Un experimento sobre la optimización secuencial simplex de un procedimiento de análisis de absorción atómica”, J. Chem. Educ. 1989, 66, 351—353.
• Santos-Delgado, M. J.; Larrea-Tarruella, L. “Una Experiencia Didáctica de Análisis Estadístico para la De- terminación de Glicina en un Medio No Acuoso utilizando ANOVA y un Programa de Computación”, J. Chem. Educ. 2004, 81, 97—99.
• Afeitadoras, C. L.; Parsons, M. L.; Deming, S. N. “Simplex Optimización de Sistemas Químicos”, J. Chem Educ. 1979, 56, 307—309.
• Stieg, S. “Un Experimento de Optimización Simplex de Bajo Ruido”, J. Chem. Educ. 1986, 63, 547—548.
• Stolzberg, R. J. “Cribado y experimentación secuencial: simulaciones y experimentos de espectrometría de absorción atómica de llama”, J. Chem. Educ. 1997, 74, 216—220.
• Van Ryswyk, H.; Van Hecke, G. R. “Lograr condiciones óptimas”, J. Chem. Educ. 1991, 66, 878— 882.

Los siguientes textos y artículos proporcionan una excelente discusión sobre los métodos de optimización basados en algoritmos de búsqueda y modelos matemáticos utilizando diseños factoriales, incluyendo una discusión de los cálculos relevantes. Algunas de estas fuentes discuten otros tipos de diseños experimentales.

• Comité de Métodos Analíticos “Diseño experimental y optimización (1): una introducción a algunos conceptos básicos”, AMCTB 24, 2006.
• Comité de Métodos Analíticos “Diseño experimental y optimización (2): manejo de factores incontrolados”, AMCTB 26, 2006.
• Comité de Métodos Analíticos “Diseño experimental y optimización (3): algunos diseños factoriales fraccionarios”, AMCTB 36, 2009.
• Comité de Métodos Analíticos “Diseño experimental y optimización (4): Plackett—Burman de- signos”, AMCTB 55, 2013.
• Bayne, C. K.; Rubin, I. B. Diseños Experimentales Prácticos y Métodos de Optimización para Químicos, VCH Editores: Deerfield Beach, FL; 1986.
• Bezerra, M. A.; Santelli, R. E.; Oliveira, E. P.; Villar, L. S.; Escaleira, L. A. “Metodología de superficie de respuesta (RSM) como herramienta para la optimización en química analítica”, Talanta 2008, 76, 965—977.
• Box, G. E. P. “El diseño estadístico en el estudio de los métodos analíticos”, Analista 1952, 77, 879—891.
• Deming, S. N.; Morgan, S. L. Diseño experimental: un enfoque quimiométrico, Elsevier: Amsterdam, 1987.
• Ferreira, S. L. C.; dos Santos, W. N. L.; Qutella, C. M.; Neto, B. B.; Bosque-Sendra, J. M. “Matriz Doehlert: Una herramienta quimiométrica para la química analítica—revisión”, Talanta 2004, 63, 1061—1067.
• Ferreira, S. L. C.; Bruns, R. E.; Ferreira, H. S.; Matos, G. D.; David, J. M.; Brandão, G. C.; da Silva, E. G. P.; Portugal, L. A.; dos Reis, P. S.; Souza, A. S.; dos Santos, W. N. L. “Diseño Box-Behnken: Una alternativa para la optimización de los métodos analíticos”, Anal. Chim. Acta 2007, 597, 179—186.
• González, A. G. “Diseños experimentales factoriales de dos niveles basados en modelos de regresión lineal múltiple: un resumen tutorial ilustrado por estudios de casos”, Anal. Chim. Acta 1998, 360, 227—241.
• Goupy, J. “¿Qué tipo de diseño experimental para encontrar y verificar la robustez de los métodos analíticos?” Anal. Chim. Acta 2005, 544, 184—190.
• Hendrix, C. D. “Lo que todo tecnólogo debe saber sobre el diseño experimental”, Chemtech 1979, 9, 167—174.
• Hendrix, C. D. “A través de la superficie de respuesta con tubo de ensayo y llave de tubo”, Chemtech 1980, 10, 488—497.
• Leardi, R. “Diseño Experimental: Un Tutorial”, Anal. Chim. Acta 2009, 652, 161—172.
• Liang, Y. “Comparación de Métodos de Optimización”, Revisión de Cromatografía 1985, 12 (2), 6—9.
• Morgan, E. Quimiometría: Diseño Experimental, John Wiley e Sons: Chichester, 1991.
• Walters, F. H.; Morgan, S. L.; Parker, L. P., Jr.; Deming, S. N. Optimización Simplex Secuencial, CRC Prensa: Boca Raton, FL, 1991.

Los siguientes textos proporcionan información adicional sobre los cálculos ANOVA, incluyendo discusiones sobre el análisis bidireccional de varianza.

• Graham, R. C. Análisis de datos para las ciencias químicas, VCH Publishers: Nueva York, 1993.
• Miller, J. C.; Miller, J. N. Estadística para Química Analítica, Ellis Horwood Limited: Chichester, 1988.

Los siguientes recursos proporcionan información adicional sobre la validación de métodos analíticos.

• González, A. G.; Herrador, M. A. “Una guía práctica para la validación de métodos analíticos, incluyendo la medición de perfiles de incertidumbre y precisión”, Tendencias Anal. Chem. 2007, 26, 227—238.
• Thompson, M.; Ellison, S. L. R.; Wood, R. “Directrices armonizadas para la validación de métodos analíticos en un solo laboratorio”, Pure Appl. Chem. 2002, 74, 835—855.