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Aula 1 – Estatística (parte 1)
Prof. Julio C. J. Silva
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Instituto de Ciências Exatas
Depto. de Química
Juiz de Fora, 2o Semestre, 2015
QUI 154/150 – Química Analítica VAnálise Instrumental
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O PAPEL DA QUÍMICA ANALÍTICA
“A química analítica é uma ciência de medição que consiste em um conjunto de idéias e
métodos poderosos que são úteis em todos os campos das ciências e medicina”
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Métodos Analíticos Quantitativos• Análises Qualitativas
• Análise Quantitativa
– Métodos Clássicos
– Métodos Instrumentais
• Analitos
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Escolha do Método
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Estatística
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Estatística
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Precisão e Exatidão• Precisão:
– Termo geral usado para avaliar a dispersão de resultados entre ensaios independentes repetidos de uma mesma amostra ou padrões em condições definidas
– Repetividade– Reprodutibilidade – Termos relacionados: Desvio padrão (s), variância (s2) e coeficiente de variação
(CV)
• Exatidão:– Exatidão do método é definida como sendo a concordância entre o resultado de
um ensaio e o valor de referência aceito como convencionalmente verdadeiro;– Erro absoluto (E) = xi – xv
– Erro relativo (E%) = ((xi – xv)/ xv)x100
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Baixa exatidão e precisão
Alta exatidão e baixa precisão
Baixa exatidãoe alta precisão
Alta exatidãoe alta precisão
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Tipos de Erros: Sistemático e Aleatório• Erro sistemático (tendência):
– Surge de uma falha na execução de um experimento, erro do método, falha de um equipamento, reagente ou erro grosseiro.
– Afeta a exatidão
– Pode ser reproduzido
– Viés erro sistemático associado a análise (+ ou -)
– Erro constante
– Erro relativo
– Exp: vidraria descalibrada (desgaste ou efeito da temperatura)
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– Redução dos erros sistemáticos (instrumentais e pessoais):
– Calibração não corrige efeitos de matriz
– Análise de replicatas (desvio padrão)
– Redução dos erros sistemáticos (método):
– PEP (Programa de Ensaio de Proficiência Interlaboratorial), métodos de referência (estudos comparativos, farmacopéia)
– Tamanho da amostra
– Outras opções:
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Tipos de Erros• Erro aleatório (indeterminado):
– Erros que se manifestam na forma de pequenas variações nas medidas de uma amostra.
– São produzidas por fatores que o analista não possui controle e, na maioria dos casos, não podem ser controlados.
– Quanto maior o número de medidas, mais os valores medidos se distribuem (aproximadamente) simetricamente em torno da média.
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– Distribuição normal ou Gaussiana (Histograma)
– Exemplo: flutuação da corrente elétrica
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Erro de paralax
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Tratamento de erros aleatórios (populações e amostras)
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Propriedades da curva normal
• Considerando a distribuição normal, o desvio padrão (), os valores de z (desvio da média (x - µ) relativo ao desvio padrão ()), pode-se concluir:
• A população () ocorre no ponto central da frequência
máxima
• Existe uma distribuição simétrica dos desvios () negativos e positivos em torno do máximo (µ)
• Existe um aumento exponencial no número de repetições (frequência) à medida que a magnitude do desvio () diminui
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• Desvio padrão da amostra
• Variância (s2) estimativa da variância da população ()
• Graus de liberdade (N – 1) s representa uma estimativa de sem tendências
• Erro padrão da média
• Coeficiente de variação
Amostra
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Precisão de uma média
SX
N
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Propagação de erros
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• Definir o intervalo de confiança (IC) – relaciona-se ao desvio padrão da média.
• Determinar o número de réplicas de medidas necessário para assegurar que uma média experimental esteja contida em uma certa faixa, com um dado nível de probabilidade.
• Estimar a probabilidade de (a) uma média experimental e um valor verdadeiro ou (b) duas médias experimentais serem diferentes; isto é, se a diferença é real ou simplesmente o resultado de um erro aleatório.
• Determinar, dentro de um dado nível de probabilidade, se a precisão de dois conjuntos de resultados é diferente.
• Decidir com uma certa probabilidade se um valor aparentemente crítico, contido em um conjunto de réplicas de medidas, é o resultado de um erro grosseiro que, portanto, pode ser rejeitado, ou se é parte legítima de uma população que precisa ser mantida no cálculo da média do conjunto de resultados.
Tratamento de estatística de dados
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Intervalo de Confiança• Intervalor de confiança (IC) faixa de valores entre os quais
se espera que a média da população (µ) esteja contida com uma certa probabilidade
• Nível de confiança (NC) probabilidade de que esteja em um certo intervalo.
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Intervalo de Confiança da Média quando é ?• Sabe-se que para N grande X (média) e s (desvio padrão), são
estimativas de e (desvio padrão da população)
• Em química analítica pequeno número de determinações
• Na prática apenas as estimativas podem ser calculadas
• Porém, s: somente para um grande número de medidas, o que não ocorre na prática.
• Assim, o intervalo de confiança deve ser maior para s (poucos medidas) tender a .
• Valor t Desvio da média em relação a s
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• Para a média de N medidas
• Teste t de Student Ferramenta estatística usada para representar IC e para comparação de resultados
• Teste “t” de Student Desenvolvido por W.S. Gosset (Student) em 1908 para compensar as diferenças existentes entre “” e “x” , além de levar em conta que “s” é simplesmente uma aproximação de
• Intervalo de confiança da média (IC) para N réplicas
• Valor “t” variabilidade do desvio (s) a um certo nível de confiança (NC)
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Testes de hipóteses (significância)• Hipótese nula (H0) cita que duas ou mais quantidades observadas são
estatisticamente iguais, ou seja: = 0
• NC (Em termos fracionários) (valor p)
• NC (Em termos percentuais) (1 - ) X 100
• Teste z para grandes amostras:
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Usado para um número pequeno de amostras
• Comparar a média de uma série de resultados com um valor de referência e exprimir o nível de confiança associado ao significado de comparação
• Também usado para testar a diferença entre as médias de dois conjuntos de resultados
• Se tcalculado> ttabelado:
• O valor encontrado difere significativamente do valor de referência. Nesse caso não se pode adotar a hipótese nula (H0) que não há erro sistemático na análise
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Testes de Significância - Teste t de Student
(0,1) → P = 100 x (1- ) = 90%
![Page 33: Aula 1 – Estatística (parte 1) Prof. Julio C. J. Silva Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química Juiz](https://reader034.vdocuments.com.br/reader034/viewer/2022051318/5706386a1a28abb82390425f/html5/thumbnails/33.jpg)
Viés Indica a tendência dos dados apresentarem algum erro sistemático
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Testes de SignificânciaTeste t de Student
(0,1) → P = 100 x (1- ) = 90%
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Testes de SignificânciaTeste t de Student
![Page 37: Aula 1 – Estatística (parte 1) Prof. Julio C. J. Silva Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química Juiz](https://reader034.vdocuments.com.br/reader034/viewer/2022051318/5706386a1a28abb82390425f/html5/thumbnails/37.jpg)
Teste F (Usado para Comparar variâncias)
O maior valor de s é sempre colocado no numerador, o que faz com que o valor de F seja sempre maior do que a unidade.
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Testes de Significância - Teste F
![Page 39: Aula 1 – Estatística (parte 1) Prof. Julio C. J. Silva Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química Juiz](https://reader034.vdocuments.com.br/reader034/viewer/2022051318/5706386a1a28abb82390425f/html5/thumbnails/39.jpg)
Testes de Significância Teste F(Usado Para Comparar Desvios Padrões)
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Comparação de Duas Médias Experimentais• Comparando os resultados de um método proposto com um de
referência.• Tem-se duas médias x1 e x2
• Considerar a hipótese nula (H0) que ambos métodos dão o mesmo resultado (1 = 2 e x1 – x2 0)
• É necessário que não haja uma diferença significativa entre as variâncias (teste F)
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![Page 42: Aula 1 – Estatística (parte 1) Prof. Julio C. J. Silva Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química Juiz](https://reader034.vdocuments.com.br/reader034/viewer/2022051318/5706386a1a28abb82390425f/html5/thumbnails/42.jpg)
Comparação de Duas Médias Experimentais• INMETRO: se F calculado for maior que o F tabelado, as variâncias não
podem ser consideradas iguais, ou seja, a matriz tem um efeito importante sobre a precisão do método na faixa de concentração em estudo
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Testes de SignificânciaTeste t Pareado (diferenças individuais)
• Comparação de métodos cujas amostras possuem, substancialmente, diferentes quantidades de analito
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Rejeição de Resultados (Teste Q)
• Colocar os valores obtidos em ordem crescente.
• Determinar a diferença existente entre o maior e o menor valor.
• Determinar a diferença (em módulo) entre o menor valor da série e o resultado mais próximo.
• Dividir esta diferença (em módulo) pela faixa, determinando Q.
• Se Q > Qtab, o menor valor é rejeitado.
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Rejeição de Resultados (Teste Q)
• Se o valor menor é rejeitado, redeterminar a faixa e testar o maior valor da série.
• Repetir o processo até que o menor e maior valores sejam aceitos.
• Se o menor valor é aceito, o maior valor é testado e o processo repetido até que o maior e menor valores sejam aceitos.
• Se a série contiver somente três medidas somente um teste sobre o valor duvidoso precisa ser feito.
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Rejeição de Resultados (Teste Q)• o valor absoluto da diferença entre o resultado questionável xq e seu
vizinho mais próximo xp é dividido pela faixa f do conjunto inteiro para dar a grandeza Q
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Rejeição de Resultados (Teste Q)
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