¿Qué es un error en quimica analitica?

En Química Analítica, esta palabra se usa genéricamente para significar alteraciones de la información suministrada y en definitiva, para describir las diferencias entre el valor verdadero o el considerado como verdadero y un resultado individual xi o medias de resultados o también a diferencias de estos.

El error se define, tal como habíamos dicho, como la diferencia entre el valor verdadero y el obtenido experimentalmente. Los errores no siguen una ley determinada y su origen está en múltiples causas.

Error total o error analítico: Composición de diferentes componentes del error resultantes tanto del proceso de medida como de otros pasos del proceso analítico.

El error se define como la diferencia entre el valor verdadero y el obtenido experimentalmente. El origen de los errores está en múltiples causas y atendiendo a éstas los errores se pueden clasificar en errores sistemáticos y errores accidentales.

Tipos de Errores

Ejemplos: un instrumento o escala no calibrada, una persona que no distingue colores correctos, el uso de un valor no correcto de una constante (o unidades no adecuadas). Los errores indeterminados están siempre presentes en las mediciones experimentales.

Un error de muestreo se produce cuando la muestra utilizada en el estudio no es representativa de toda la población. A menudo se producen errores de muestreo y, por lo tanto, los investigadores siempre calculan un margen de error durante los resultados finales como práctica estadística.

El margen de error te indica lo bien que tus resultados reflejan las opiniones de la población general. Un margen de error aceptable utilizado por la mayoría de los investigadores suele situarse entre el 3% y el 8% con un nivel de confianza del 95%.

3. Error craso: Ocurren sólo en raras ocasiones y con frecuencia son grandes, llevando a resultados aberrantes.

Los efectos preanalíticos pueden producir problemas en la interpretación clínica de las magnitudes, pero en realidad no se pueden considerar interferencias. Ejemplos de dichos efectos son: Efectos biológicos de los medicamentos. Alteraciones químicas del constituyente: hidrólisis, oxidación, etcétera.

Clasificación de los errores en la medición:

Los errores presentes en los proceso de medición se clasifican en sistemáticos y accidentales. Fuera de la clasificación de errores se encuentran las equivocaciones, propias del descuido, de la mala aplicación de un método, son errores groseros que deben ser eliminados.

Resumen. La exactitud y la precisión son dos formas de medir los resultados. Con la exactitud se mide cuánto se aproximan los resultados al valor verdadero o conocido. Con la precisión, por otra parte, se mide cuánto se aproximan los resultados entre sí.

El error absoluto de cada medida será la diferencia entre cada una de las medidas y ese valor tomado como exacto (la media aritmética). El error relativo de cada medida será el error absoluto de la misma dividido por el valor tomado como exacto (la media aritmética).

Una vez que hemos medido una cierta magnitud x y que sabemos que su error es ∆x, debemos expresar el resultado como: x = (x0 ±∆x) unidades (1) donde la medida y el error se dan en las mismas unidades.

Los errores indeterminados se manifiestan siempre que un sistema de medida se utiliza con su máxima sensibilidad. Bajo estas circunstancias, los resultados no son constantes y fluctúan al azar alrededor de un valor medio.

El error relativo se calcula dividiendo el error absoluto entre el valor real. Con esto lo que hacemos es calcular el error que cometemos por unidad de medida. Es decir, cuanto nos equivocamos por kilo, por metro o por persona... de modo que ahora ya podemos comparar unas medidas con otras.

El error significativo es aquel que representa un problema para el trabajo que se está realizando. Si la diferencia de medidas es muy grande, evidentemente se tratará de un error significativo. Hay casos en los que la diferencia es mínima pero igualmente es significativa.

Error Aleatorio

Un error es considerado aleatorio si el valor de lo que se mide se incrementa a veces o se reduce en otros casos. Un ejemplo muy sencillo es nuestra presión sanguínea. Es normal que la presión sanguínea pueda ser diferente en cada medición incluso si alguien está sano.

El nivel de confianza expresa la probabilidad de acertar en la estimación, y los errores de muestreo indican la bondad de la misma.

Margen de error: es el intervalo en el que puede oscilar un resultado. A modo de ejemplo: si para un universo de 200.000 personas y una muestra de 500 casos el margen de error es de ± 4.4%, significa que si un resultado es del 50% en realidad está comprendido entre 45.6% y 54.4%.

Tamaño de la muestra y error de muestreo

Dados dos estudios exactamente iguales, dos métodos de muestreo iguales y la misma población, el estudio con un tamaño de muestra más grande tendrá menos error del proceso de muestreo que el estudio con un tamaño menor de la muestra.

A menudo, el error se reporta como el valor absoluto de la diferencia para evitar la confusión de un error negativo. El porcentaje de error es el valor absoluto del error, dividido por el valor aceptado, y multiplicado por100%.

Otros errores que se presentan con frecuencia durante la fase preanalítica en los laboratorios clínicos es la incorrecta identificación de los pacientes o de las mues- tras, la inadecuada toma de las muestras y la insuficiente calidad/cantidad de estas (véase tabla 1) 3,4,7,10,12,15,16.

En el proceso preanalítico existe una variedad de errores muy extensa, estos errores abarcan varias áreas; los relacionados con la petición de análisis sanguíneo, es decir, que esta sea inadecuada o se realice incorrectamente, se pierda o se identifique mal.

Para evitar la hemólisis al realizar el trasvase de la sangre desde la jeringa hacia el tubo no debe pasarse la sangre a través de la aguja. Retirar el tapón del tubo y desechar la aguja antes de hacer el trasvase. Limitar la velocidad de flujo de sangre hacia el tubo, evitando la formación de espuma.

El error es la diferencia entre el valor real y el medido, sin embargo puesto que el valor real nunca se conoce realmente, el error siempre debe estimarse. Por ejemplo, una regla tiene una precisión de milímetro mientras que un metro de electricista tiene una precisión de centímetro.

La medición individual 1 es más exacta que la medición individual 2, ya que el valor obtenido está más próximo al valor “verdadero”. Cuando se realizan series de mediciones repetidas, solo el valor medio obtenido juega un papel de cara a la exactitud, independientemente de la precisión.

Error absoluto es igual a la imprecisión que acompaña a la medida. Nos da idea de la sensibilidad del aparato o de lo cuidadosas que han sido las medidas por lo poco dispersas que resultaron. El error absoluto nos indica el grado de aproximación y da un indicio de la calidad de la medida.