13.1: Recursos Quimiométricos

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30 oct 2022
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Libros

La siguiente pequeña colección de libros proporciona una amplia introducción a los métodos de análisis quimiométricos. El texto de Miller y Miller es un buen libro de texto de nivel de entrada adecuado para el plan de estudios de pregrado. El texto de Massart, et. al. es un recurso particularmente integral.

Anderson, R. L. Estadísticas prácticas para químicos analíticos, Van Nostrand Reinhold: Nueva York; 1987.
Beebe, K. R.; Pell, R. J.; Seasholtz, M. B. Chemometrics: A Practical Guide, Wiley, 1998.
Brereton, Richard G. Extracción impulsada por datos para la ciencia, 2da edición, Wiley, 2018.
Graham, R. C. Análisis de Datos para las Ciencias Químicas, VCH Publishers: Nueva York; 1993.
Larose, D. T.; Larose, C. D. Descubriendo el conocimiento en los datos: una introducción a la minería de datos, Wiley, 2014.
Mark, H.; Workman, J. Statistics in Spectroscopy, Academic Press: Boston; 1991.
Massart, D. L.; Vandeginste, B. G. M.; Lewi, P. J.; Smeyers-Verbeke, J. Manual de Quimiometría y Cualimetría: Parte A y Parte B, Elsevier, 1997.
Miller, J. N.; Miller, J. C. Estadística y Quimiometría para Química Analítica, 7a Edición, Pearson, 2018.
Schutt, R.; O'Neil, C. Doing Data Science: Straight Talk From the Frontline, O'Reilly, 2014.
Sharaf, M. H.; Illman, D. L.; Kowalski, B. R. Chemometrics, Wiley-Interscience: Nueva York; 1986.

Aunque no son recursos sobre quimiometría, los siguientes libros ofrecen una amplia introducción a los métodos estadísticos que subyacen a la quimiometría.

Boslaugh, S. Statistics in a Nutshell: A Desktop Quick Reference, O'Reilly, 2013.
Larose, D. T.; Larose, C. D. Descubriendo el conocimiento en los datos: una introducción a la minería de datos, Wiley, 2014.
Schutt, R.; O'Neil, C. Doing Data Science: Straight Talk From the Frontline, O'Reilly, 2014.
van Belle, G. Reglas estadísticas del pulgar, Wiley, 2008.

Los siguientes libros ofrecen una cobertura más especializada de temas relevantes para la quimiometría.

Mason, R. L.; Gunst, R. F.; Hess, J. L. Diseño estadístico y análisis de experimentos; Wiley: Nueva York, 1989.
Myers, R. H.; Montgomery, D. C. Metodología de Superficie de Respuesta, Wiley, 2002.

Los siguientes libros brindan orientación sobre la visualización de datos, tanto en figuras como en tablas.

Bertin, J. Semiología de la Gráfica, esri press, 1983.
Pocos, S. Ahora lo ves, Analytics Press, 2009.
Pocos, S. Muéstrame los números, Analytics Press, 2012.
Pocos, S. Information Dashboard Design, Analytics Press, 2013.
Robins, N. B. Creando gráficas más efectivas, Charthouse, 2013.
Tufte, E. R. Información de visión, Prensa Gráfica, 1990.
Tufte, E. R. Explicaciones Visuales Prensa Gráfica, 1997.
Tufte, E. R. La Visualización Visual de la Información Cuantitativa, Prensa Gráfica, 2001.
Tufte, E. R. Hermosa evidencia, Graphics Press, 2006.

El siguiente libro de texto ofrece una amplia introducción a la química analítica, incluyendo secciones sobre temas quimiométricos.

Harvey, D. T. Química Analítica 2.1 (disponible aquí y aquí).

Artículos

El siguiente artículo proporciona una teoría general de los tipos de mediciones.

Stevens, S. S. “Sobre la teoría de las escalas de medidas”, Science, 1946, 103, 677-680.

La detección de valores atípicos, particularmente cuando se trabaja con un pequeño número de muestras, se discute en los siguientes artículos.

Comité de Métodos Analíticos “Estadísticas robustas: cómo no rechazar valores atípicos Parte 1. Conceptos básicos”, Analista 1989, 114, 1693—1697.
Comité de Métodos Analíticos “Estadísticas robustas: cómo no rechazar valores atípicos Parte 2. Ensayos Interlaboratorios,” Analista 1989, 114, 1699—1702.
Comité de Métodos Analíticos “Los pícaros y sospechosos: cómo abordar los valores atípicos”, AMCTB 39, 2009.
Comité de Métodos Analíticos “Estadísticas robustas: un método de afrontamiento con valores atípicos”, AMCTB 6, 2001.
Comité de Métodos Analíticos “Uso de las pruebas Grubbs y Cochran para identificar valores atípicos”, Anal. Métodos, 2015, 7, 7948—7950.
Efstathiou, C. “Cálculo estocástico de los valores críticos de la prueba Q para la detección de valores atípicos en mediciones”, J. Chem. Educ. 1992, 69, 773—736.
Efstathiou, C. “Estimación de probabilidad de error tipo 1 a partir del parámetro Q de Dixon experimental en pruebas de valores atípicos dentro de conjuntos de datos pequeños”, Talanta 2006, 69, 1068—1071.
Kelly, P. C. “Detección de valores atípicos en estudios colaborativos”, Anal. Chem. 1990, 73, 58—64.
Mitschele, J. “Estadísticas de muestra pequeña”, J. Chem. Educ. 1991, 68, 470—473.

Los siguientes artículos proporcionan información adicional sobre el error y la incertidumbre.

Comité de Métodos Analíticos “Optimizando su incertidumbre: un estudio de caso”, AMCTB 32, 2008.
Comité de Métodos Analíticos “Incertidumbre Oscura”, AMCTB 53, 2012.
Comité de Métodos Analíticos “¿Qué causa más errores en el análisis químico?” AMCTB 56, 2013.
Andraos, J. “Sobre la Propagación de Errores Estadísticos para una Función de Varias Variables”, J. Chem. Educ. 1996, 73, 150—154.
Donato, H.; Metz, C. “Un método directo para la propagación de errores usando un programa de hoja de cálculo de computadora personal”, J. Chem. Educ. 1988, 65, 867—868.
Gordon, R.; Pickering, M.; Bisson, D. “Análisis de incertidumbre por el método del 'peor caso'”, J. Chem. Educ. 1984, 61, 780—781.
Guare, C. J. “Error, precisión e incertidumbre”, J. Chem. Educ. 1991, 68, 649—652.
Guedens, W. J.; Yperman, J.; Mullens, J.; Van Poucke, L. C.; Pauwels, E. J. “Análisis Estadístico de Errores: Un Enfoque Práctico para un Laboratorio de Química de Pregrado Parte 1. El concepto”, J. Chem. Educ. 1993, 70, 776—779
Guedens, W. J.; Yperman, J.; Mullens, J.; Van Poucke, L. C.; Pauwels, E. J. “Análisis Estadístico de Errores: Un Enfoque Práctico para un Laboratorio de Química de Pregrado Parte 2. Algunos ejemplos trabajados”, J. Chem. Educ. 1993, 70, 838—841.
Heydorn, K. “Detectando Errores en Micro y Análisis de Traza mediante el Uso de Estadísticas”, Anal. Chim. Acta 1993, 283, 494—499.
Hund, E.; Massart, D. L.; Smeyers-Verbeke, J. “Definiciones operativas de incertidumbre”, Tendencias Anal. Chem. 2001, 20, 394—406.
Kragten, J. “Cálculo de desviaciones estándar e intervalos de confianza con una técnica de hoja de cálculo de aplicación universal”, Analyst 1994, 119, 2161—2165.
Taylor, B. N.; Kuyatt, C. E. “Lineamientos para Evaluar y Expresar la Incertidumbre de los Resultados de Mea- surement del NIST”, Nota Técnica del NIST 1297, 1994.
Van Bramer, S. E. “Una breve introducción a la distribución gaussiana, la estadística muestral y la estadística t del estudiante”, J. Chem. Educ. 2007, 84, 1231.
Yates, P. C. “Un método simple para ilustrar el análisis de incertidumbre”, J. Chem. Educ. 2001, 78, 770—771.

Los siguientes artículos ofrecen reflexiones sobre las limitaciones del análisis estadístico basado en pruebas de significancia.

Comité de Métodos Analíticos “Importancia, Importancia y Poder”, AMCTB 38, 2009.
Comité de Métodos Analíticos “Una introducción a la estadística no paramétrica”, AMCTB 57, 2013.
Berger, J. O.; Berry, D. A. “El análisis estadístico y la ilusión de la objetividad”, Am. Sci. 1988, 76, 159—165.
Kryzwinski, M. “Importancia de ser incierto”, Nat. Métodos 2013, 10, 809—810.
Kryzwinski, M. “Importancia, valores de P y pruebas t”, Nat. Métodos 2013, 10, 1041—1042.
Kryzwinski, M. “Potencia y tamaño de muestra”, Nat. Métodos 2013, 10, 1139—1140.
Puerro, J. T.; Peng, R. D. “¿Cuál es la pregunta? ,” Ciencia 2015, 347, 1314—1315.

Los siguientes documentos proporcionan información sobre la organización de datos en hojas de cálculo y la visualización de datos.

Comité de Métodos Analíticos “Representando distribuciones de datos con estimaciones de densidad kernel”, Resumen Técnico de AMC, marzo de 2006.
Broman, K. W.; Woo, K. H. “Organización de datos en hojas de cálculo”, The American Statistician, 2018, 72, 2-10.
Frigge, M.; Hoaglin, D. C.; Iglewicz, B. “Algunas implementaciones de la Boxplot”, The American Statistician 1989, 43, 50—54.
Midway, S. R. “Principios de Visualizaciones Efectivas de Datos”, PATTER, 2020, 1 (9).
Schwabish, J. A. “Diez Lineamientos para Mejores Mesas”, J. Beneficio Costo Anal. 2020, 11, 151-178.

Sitios web

Manual de Estadística de Ingeniería del NIST (https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/)
Laboratorio Virtual de Arroz en Estadística (https://onlinestatbook.com/rvls.html)
Estadística para Química Analítica (https://science.widener.edu/svb/stats/stats.html)

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