Evaluación de un procedimiento analítico mediante anova anidado
- Autores
- Zaldarriaga Heredia, Jorgelina; Cina, Mariel; Azcarate, Silvana Mariela; Savio, Marianela; Camiña, José Manuel; Cantarelli, Miguel Angel
- Año de publicación
- 2017
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Introducción. El objetivo de este trabajo fue evaluar la variabilidad debida al muestreo y a lostratamientos previos de un procedimiento analítico destinado la determinación de plomo enmuestras de maíz por espectrometría de emisión atómica por plasma generado por microondas(MPAES), empleando un diseño experimental adecuado para efectuar un Análisis de la VarianzaAnidado (ANOVA Anidado) [1,2]. Un diseño anidado también llamado a veces diseño jerárquico, esun diseño experimental utilizado cuando se tiene una variable cuantitativa y dos o más variablescualitativas. Las variables cualitativas se anidan, lo que significa que cada valor de una variablecualitativa (subgrupos) se encuentra en combinación con un solo valor de la variable cualitativa demás alto nivel (grupos). La variable superior puede ser factor fijo (modelo I) o un factor aleatorio(modelo II) pero las variables más bajas deben ser modelo II. El análisis de varianza anidada es unaextensión del análisis de varianza de una vía en que se divide cada grupo (muestras) en subgrupos(tratamientos previos), estos subgrupos se eligen al azar de un conjunto más amplio posible [3].Resultados. Para realizar el experimento se tomaron 6 muestras del maíz, las cuales después deser molidas y homogeneizadas fueron divididas en dos submuestras; a cada una de éstas se lesrealizó un tratamiento de digestión diferente: digestión acida por vía húmeda y digestión ácidaasistida por microondas. Adicionalmente, se realizó un duplicado de cada submuestra obtenidadurante los tratamientos de digestión. De esta manera, se pudo utilizar esta información paraconocer la variabilidad del muestreo y los tratamientos previos a los resultados analíticos,permitiendo así la evaluación y modificación de alguna de las etapas con el fin de disminuir dichavariabilidad.Conclusión. Gracias al uso de ANOVA anidado, fue posible determinar que la etapa con mayorincertidumbre correspondió al muestreo y en menor grado, el tipo de tratamiento.
Fil: Zaldarriaga Heredia, Jorgelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina
Fil: Cina, Mariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Química de San Luis; Argentina
Fil: Azcarate, Silvana Mariela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina
Fil: Savio, Marianela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina
Fil: Camiña, José Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina
Fil: Cantarelli, Miguel Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina
9° Congreso de Quimica Analitica
Rio Cuarto
Argentina
Asociación Argentina De Químicos Analíticos - Materia
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muestreo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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De esta manera, se pudo utilizar esta información paraconocer la variabilidad del muestreo y los tratamientos previos a los resultados analíticos,permitiendo así la evaluación y modificación de alguna de las etapas con el fin de disminuir dichavariabilidad.Conclusión. Gracias al uso de ANOVA anidado, fue posible determinar que la etapa con mayorincertidumbre correspondió al muestreo y en menor grado, el tipo de tratamiento.Fil: Zaldarriaga Heredia, Jorgelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; ArgentinaFil: Cina, Mariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. 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Introducción. El objetivo de este trabajo fue evaluar la variabilidad debida al muestreo y a lostratamientos previos de un procedimiento analítico destinado la determinación de plomo enmuestras de maíz por espectrometría de emisión atómica por plasma generado por microondas(MPAES), empleando un diseño experimental adecuado para efectuar un Análisis de la VarianzaAnidado (ANOVA Anidado) [1,2]. Un diseño anidado también llamado a veces diseño jerárquico, esun diseño experimental utilizado cuando se tiene una variable cuantitativa y dos o más variablescualitativas. Las variables cualitativas se anidan, lo que significa que cada valor de una variablecualitativa (subgrupos) se encuentra en combinación con un solo valor de la variable cualitativa demás alto nivel (grupos). La variable superior puede ser factor fijo (modelo I) o un factor aleatorio(modelo II) pero las variables más bajas deben ser modelo II. El análisis de varianza anidada es unaextensión del análisis de varianza de una vía en que se divide cada grupo (muestras) en subgrupos(tratamientos previos), estos subgrupos se eligen al azar de un conjunto más amplio posible [3].Resultados. Para realizar el experimento se tomaron 6 muestras del maíz, las cuales después deser molidas y homogeneizadas fueron divididas en dos submuestras; a cada una de éstas se lesrealizó un tratamiento de digestión diferente: digestión acida por vía húmeda y digestión ácidaasistida por microondas. Adicionalmente, se realizó un duplicado de cada submuestra obtenidadurante los tratamientos de digestión. De esta manera, se pudo utilizar esta información paraconocer la variabilidad del muestreo y los tratamientos previos a los resultados analíticos,permitiendo así la evaluación y modificación de alguna de las etapas con el fin de disminuir dichavariabilidad.Conclusión. Gracias al uso de ANOVA anidado, fue posible determinar que la etapa con mayorincertidumbre correspondió al muestreo y en menor grado, el tipo de tratamiento. |
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