Control de Calidad

1. UNIVERSIDAD MARTIN LUTERO
(UN MINISTERIO DE LAS ASAMBLEAS DE DIOS)
LICENCIATURA EN FARMACIA
CONTROL DE CALIDAD I
PROCEDIMIENTO ANALÍTICO
TIPOS DE ERRORES
LIC. KARLA MARTÍNEZ A

2. ERRORES EN EL ANÁLISIS QUÍMICO: EVALUACIÓN
DE LA CALIDAD DE LOS RESULTADOS.
 Es imposible realizar un análisis químico sin que
los resultados estén totalmente libres de errores o
incertidumbre. No obstante se espera poder
minimizarlos y estimar su magnitud con una
exactitud aceptable.

3.  Cada medición está sujeta a muchas
incertidumbres que, al combinarse, producen una
dispersión de los resultados, por tanto no es
posible eliminar por completo la incertidumbre en
las mediciones, de ahí que no se conoce el
verdadero valor de una cantidad.
 Tampoco es fácil determinar la exactitud y precisión
de los datos experimentales; pero es
imprescindible hacer estos estimados siempre que
se obtengan resultados en el laboratorio, de lo
contrario, los datos cuya precisión y exactitud se
desconocen son inútiles.

4.  Desafortunadamente no existe un método
simple y universal para determinar la fiabilidad
de los datos con absoluta certeza.
 La fiabilidad de los datos se puede evaluar de
varias maneras:
• Los experimentos se pueden diseñar de tal forma
que se detectan los errores.
• Analizar patrones de composición conocida y
comparar los resultados obtenidos con la
composición conocida.
• La calibración del equipo
• Se deben aplicar pruebas estadísticas a los datos.

5. Una de las primeras preguntas por contestar antes
de empezar un análisis es: ¿Cuál es el máximo
error que se puede tolerar en el resultado?. La
respuesta radica en el tiempo necesario para hacer el
análisis.
Por ejemplo: Aumentar diez veces la exactitud de un
resultado puede llevar horas, días o aún semanas de
trabajo adicional, y no se puede desperdiciar el
tiempo obteniendo datos con una exactitud mayor de
la necesaria.

6. Los químicos suelen llevar a cabo un procedimiento
analítico completo analizando de dos a cinco
porciones de la muestra. Cada uno de los resultados
del conjunto de mediciones rara vez son idénticos, y
será necesario tomar el “mejor” valor central del
conjunto.
I. El valor central de un conjunto debería ser más
confiable que cualquiera de los resultados
individuales.
II. La dispersión de los datos debería proporcionar
una medida de la incertidumbre asociada al
promedio.

7. LA MEDIA ARITMÉTICA Y MEDIANA
La media o mediana pueden servir como valor central
de un conjunto de mediciones repetidas.
• La media de dos o más mediciones es su valor
promedio.
• La mediana es el valor central de un conjunto de
datos que se han ordenado por tamaño. Es muy útil
cuando el conjunto de datos contienen un resultado
discordante, es decir, que difiere de manera
significativa de los demás resultados del conjunto.
Un dato discordante puede alterar notoriamente la
media del conjunto pero no la mediana.

8. ¿QUÉ ES PRECISIÓN?
 Este termino se usa para describir que tan reproducibles son
las mediciones; es decir que tan semejantes son los
resultados que se han obtenido exactamente de la misma
manera.
 La precisión de una medición se puede determinar
simplemente repitiendo la medición en porciones semejantes
de la muestra.
 Para describir la precisión de un conjunto de datos repetidos
se utilizan tres términos: la desviación estándar, varianza y
el coeficiente de variación.

9. ¿QUÉ ES EXACTITUD?
 La exactitud es una medida que indica que tan cercana esta
una medición con su valor verdadero o aceptado y se expresa
como error.
 La exactitud no puede determinarse cabalmente ya que no es
posible conocer el valor verdadero de una cantidad, en su
lugar se debe emplear un valor aceptado.
 La exactitud se expresa en términos de error absoluto o
error relativo.

10. ERROR ABSOLUTO
 El error absoluto de una medición es la diferencia
entre el valor medido y el valor verdadero. El signo del
error absoluto indica si el valor en cuestión es alto o
bajo.
 El error absoluto (E) en la medición de una cantidad xᵢ
esta dado por la ecuación:
Ejemplo: La cantidad de lactosa promedio de la leche es de
aproximadamente 4.9 con valoraciones normales de 2.41- 6.11.
la cantidad de esta sustancia cuantificada en las razas de
vacas jersey y guernsey tiene como promedio 4.93 y 4.67
respectivamente, calcular el error absoluto
+Raza jersey: +Raza guernsey:
E = 4.93 – 4.9 = 0.03 E = 4.67 – 4.9=0.23

11. ERROR RELATIVO
 El error relativo (Er) suele ser una medida mas útil
que el error absoluto. El porcentaje de error relativo
se expresa como:
En nuestro ejemplo anterior tenemos:
Raza jersey: Er = (4.93 – 4.9/4.9) x 100% = 0.6122%
Raza guernsey: Er = (4.67 – 4.9/4.9) x 100% = -4.669%

12. TIPOS DE ERRORES EN LOS DATOS
EXPERIMENTALES
 La precisión de una medición se puede determinar
simplemente al comparar los datos de los
experimentos repetidos.
 No es fácil obtener un estimado de la exactitud, ya
que para ello se debe conocer el valor verdadero.
 Si se supone que si se conoce la precisión de un
resultado, también se tendrá su valor exacto.

13. Tipos de error en los
datos experimentales
Error aleatorio o indeterminado:
son aquellos que afectan la
precisión de una medición.
Error sistemático o determinado:
influyen en la exactitud de los
resultados.
Error grueso: son esporádicos,
suelen ser grandes y pueden
hacer que un resultado sea alto o
bajo.
Resultado Discordante: aquel que se
obtiene esporádicamente en las
mediciones repetidas y su valor es
muy distinto al de los demás
resultados.

14. TIPOS DE ERRORES EN LOS DATOS
EXPERIMENTALES
EJEMPLO: DETERMINACIÓN DE NITRÓGENO
PROTEICO POR EL MÉTODO DE KJELDAHL

15. ERRORES SISTEMÁTICOS
Tienen valor definido, causa conocida y una magnitud
semejante a la que tienen las mediciones repetidas
efectuadas en la misma forma.
Estos errores dan lugar a una tendencia en la técnica
de medición, tiene un signo y afecta por igual a todos
los datos de un conjunto.
Existen tres tipos de errores sistemáticos:
1) Instrumentos de medición
2) Errores del método
3) Errores personales

16. ERRORES DE INSTRUMENTO
Todos los aparatos para medir son una fuente potencial de
errores sistemáticos. Por ejemplo, pipetas, buretas y
matraces volumétricos pueden entregar o retener
volúmenes ligeramente distintos de los que indica su
graduación. Estas diferencias pueden deberse a que este
material se use a una temperatura diferente de la
temperatura de calibración, o bien a una deformación de
las paredes de los recipientes por el calentamiento
excesivo para secarlos.

17. También puede haber errores al usar recipientes
sucios o mal calibrados por defecto de fabricación.
Casi todos estos errores se pueden eliminar al
calibrar el material.
Los aparatos electrónicos también están sujetos a
errores sistemáticos instrumentales que provienen de
diversas fuentes. Por ejemplo, con el uso puede
disminuir el voltaje que alimenta a un instrumento de
pilas.

18. ERRORES DEL MÉTODO
 Se debe a el comportamiento físico o químico no
ideal de los reactivos y de las reacciones que se
emplean.
 Pueden deberse a:
• Reacciones lentas o que no se completen,
• A la inestabilidad de algunas especies,
• A la baja especificidad de la gran parte de los
reactivos, y
• A las reacciones secundarias que interfieren en el
proceso de medición.
 Los errores relacionados a estos son difíciles de
detectar.

19. Análisis de proteínas por método de Biuret.
Después de la adición del reactivo de cobre se requiere de
tiempo para desarrollar una coloración de Biuret estable;
es necesario considerar la posible influencia de
aminoácidos libres que forman buffer.

20. ERRORES PERSONALES
 En muchas mediciones es necesaria la apreciación
personal, por ejemplo la apreciación de color, o
medir el nivel de un líquido respecto de la
graduación de una pipeta o bureta.
 Una fuente universal de error personal es el
prejuicio. La tendencia natural de estimar el
resultado a modo de mejorar la precisión.
 La preferencia por un numero es otra fuente de
error personal. Por ejemplo: se favorece los dígitos
pequeños mas que a los grandes y a los números
pares en lugar de los impares.

21. En la medición de líquidos
oscuros (jugos, vinos, etc.) la
apreciación del analista es
importante para esto.
Ejemplo, la titulación de leche
debido a la opacidad de la misma,
se dificulta la apreciación del
cambio de color.

22. ¿QUÉ EFECTOS TIENEN LOS ERRORES
SISTEMÁTICOS EN LOS RESULTADOS
ANALÍTICOS?
 Los errores sistemáticos pueden ser
constantes o proporcionales. La magnitud de un
error constante absoluto no depende de la cantidad
medida. Los errores proporcionales aumentan o
disminuyen conforme el tamaño de la muestra que
se analiza.
Errores proporcionales
Los errores proporcionales disminuyen o incrementan
conforme el tamaño de la muestra.
Una causa frecuente de errores proporcionales es la
presencia de contaminantes que interfieren en una
muestra.

23. ERRORES CONSTANTES
Este tipo de errores se vuelven mas graves cuando
se reduce el tamaño de la cantidad medida.
 Ejemplo: Supóngase que se pierden 0.50 mg de
precipitado como consecuencia del lavado con 200
ml. de líquido. Si el pp. pesa 500 mg., el error
relativo debido a esta perdida es – (0.50/500) x
100% = -0.1%.
 La perdida de la misma cantidad en un precipitado
que pesa 50 mg. Ocasiona un error relativo de -
1.0%.

24. DETECCIÓN DE ERRORES SISTEMÁTICOS
PERSONALES E INSTRUMENTALES
La mayoría de los errores
personales pueden
reducirse sustancialmente
siendo cuidadosos y
disciplinados.
Los errores sistemáticos
debidos al instrumento
suelen ser detectados y
corregidos con la
calibración.

25. DETECCIÓN DE LOS ERRORES SISTEMÁTICOS
DEL MÉTODO
 La tendencia en un método analítico es
especialmente difícil de detectar. Se pueden seguir
uno o mas de los siguientes pasos para detectar y
corregir un error sistemático en un método
analítico.
ANÁLISIS DE ESTÁNDARES DE REFERENCIA
La mejor forma de estimar la tendencia de un
método analítico es con el análisis de los
estándares de referencia.

26. SE PUEDEN PREPARAR POR SÍNTESIS
Para ello se mezclan cantidades
cuidadosamente medidas de los
componentes puros de un
material.
La composición final de un
estándar de síntesis debe estar
muy cerca de la composición de
las muestras que se han de
analizar.
Se debe tener suma precaución
para asegurar que la
concentración del analito se
conozca con la mayor exactitud
posible.

27. Los estándares de referencia se
pueden comprar en muchas
industrias o conseguir en
dependencias gubernamentales.
National Institute of Standards and
Technology.

28. LA CONCENTRACIÓN DE VARIOS DE LOS
COMPONENTES DE ESTOS MATERIALES SE HA
PODIDO DETERMINAR DE DISTINTAS MANERAS:
Mediante el análisis con un método de referencia
previamente validado.
Por medio de un análisis que utiliza dos o más métodos
independientes y confiables de medición.
Con un análisis donde participan varios laboratorios
competentes y de reconocido prestigio en el manejo de
material que se prueba.
Algunas casas comerciales también ofrecen materiales
analizados para validación de métodos.

29.  Al utilizar estándares para validar un análisis es
frecuente obtener resultados un poco diferentes de
los valores teóricos.
 Esto obliga a enfrentarse al problema de saber si
esta diferencia se debe a un error aleatorio de
medición o a la tendencia en el método.

30. EMPLEO DE UN MÉTODO ANALÍTICO
INDEPENDIENTE
 Cuando no se dispone de muestras estándares,
paralelamente se puede utilizar un segundo
método analítico independiente y confiable, y de
ser posible muy diferente al método que se esta
evaluando.
 Esto reduce al mínimo la posibilidad de que algún
factor común en la muestra tenga el mismo efecto
sobre ambos métodos.
 Se debe aplicar una prueba estadística para
determinar si las diferencias se deben a errores
aleatorios en los métodos o a una tendencia en el
método que se valida.

31. DETERMINACIONES BLANCO
 Una solución blanco contiene el disolvente y todos
los reactivos utilizados en un análisis, pero no la
muestra.
 Estas determinaciones son útiles para detectar
cierto tipo de errores constantes.
 Los resultados del blanco se aplican luego para
corregir las mediciones de la muestra.
 Las determinaciones blanco descubren errores
ocasionados por contaminantes en los reactivos y
en los recipientes utilizados en el análisis.

32. VARIACIÓN EN EL TAMAÑO DE LA MUESTRA
Aumentar el tamaño de la muestra
disminuye el efecto del error constante
(sistemático), de ahí que estos errores
se puedan detectar simplemente
variando el tamaño de la muestra.