1
00:00:00,110 --> 00:00:23,019
Os he abierto ya en el aula virtual el primer tema, el tema de seguridad en el laboratorio, que lo tenemos aquí, aquí abajo está.

2
00:00:23,320 --> 00:00:29,859
Es un tema que es de medidas de seguridad en el laboratorio, muchas cosas ya las sabréis, sobre todo las que estáis trabajando,

3
00:00:29,859 --> 00:00:56,060
Es un tema relativamente sencillo, muy teórico. Aquí tenéis todos los apuntes. Sistema de prevención de riesgos laborales, la normativa sobre clasificación y almacenamiento, los riesgos que conlleva trabajar con productos químicos, técnicas de seguridad, el diseño de los laboratorios, equipos de protección personal.

4
00:00:56,060 --> 00:01:17,780
Creo que aquí está también la protección colectiva en esta unidad. Si no está en esta, está en la 4. Os lo he ido abriendo por si queréis ir echándole un vistazo. El día 3 os subiré una conferencia relativa con un poco el compendio y el resumencillo de todo lo de esta unidad.

5
00:01:17,780 --> 00:01:41,480
¿Vale? Otra cosa que teníamos pendiente que quiero que hagamos antes de comenzar con nada, me preguntasteis sobre la prueba del sesgo porque es algo que tenéis incluido en uno de los ejercicios entregables de la tarea de este tema, del tema 5, que la voy a abrir aquí para tenerla delante.

6
00:01:41,480 --> 00:02:01,250
En el primer ejercicio que decía se utilizó una disolución 0,1 molar de ácido para valorar 10 mililitros de una disolución de alcalí.

7
00:02:01,250 --> 00:02:11,250
Y se registraron los siguientes volúmenes y nos da cinco datos y nos pide que comprobemos si entre los resultados hay algún dato anómalo.

8
00:02:11,250 --> 00:02:18,189
anómalo. Como no nos dice nada, no sé si os lo dije yo, pero bueno, utilizamos el criterio

9
00:02:18,189 --> 00:02:23,629
de la Q de Dixon, ¿vale? Lo tendríamos que evaluar, acordaos de la fórmula, que tenemos

10
00:02:23,629 --> 00:02:29,250
que ver cuál es el dato que consideramos que puede ser anómalo, que normalmente es,

11
00:02:29,770 --> 00:02:33,750
bueno, siempre es un dato de los extremos y lo evaluamos viendo cuál es el que más

12
00:02:33,750 --> 00:02:40,389
se desvía de la media. Calculamos nuestro parámetro Q, nuestro estadístico, y lo comparamos

13
00:02:40,389 --> 00:02:46,090
con el valor que está tabulado para el número de datos que tenemos.

14
00:02:48,150 --> 00:02:54,870
Una vez que hemos evaluado si el dato del que dudábamos lo tenemos que eliminar o no,

15
00:02:55,509 --> 00:02:58,710
ya podemos calcular nuestra media y nuestro intervalo de confianza,

16
00:02:58,789 --> 00:03:02,770
porque será distinto si hemos eliminado el dato o si no lo hemos eliminado.

17
00:03:02,969 --> 00:03:05,870
Variará la media unas décimas.

18
00:03:05,870 --> 00:03:16,590
Y luego nos dice calcular los límites de confianza de la media al 95% y utilizarlos para decir si existe alguna evidencia de sesgo.

19
00:03:17,289 --> 00:03:22,689
Aquí tenemos que tener dos cosas en cuenta. Bueno, una cosa en cuenta principalmente.

20
00:03:22,949 --> 00:03:33,729
Cuando nosotros evaluamos la prueba del sesgo, es la prueba de la TED Student cuando comparamos un valor de referencia con una serie de valores.

21
00:03:33,729 --> 00:03:54,349
¿Vale? Lo tenéis, os lo voy a poner aquí porque lo tenéis en vuestros apuntes como tal, los que vienen en el aula virtual por defecto, no los que subo yo, que acordaos que, bueno, yo amplío todo lo que está aquí, pero bueno, os viene bien echarle un ojo a todos los apuntes.

22
00:03:54,349 --> 00:04:02,909
Y aquí nos dicen, perdonadme que no sé dónde está.

23
00:04:03,729 --> 00:04:24,079
Aquí, jolín, la prueba del sesgo, ¿vale? Que es, bueno, el sesgo es si tenemos una tendencia, ¿no?, hacia un, que se sale del valor que esperaríamos, ¿vale?

24
00:04:24,079 --> 00:04:33,339
Entonces, ¿cómo lo comparamos? Es calculando nuestra T calculada, lo que hacíamos cuando comparábamos con un valor de referencia, ¿vale?

25
00:04:33,339 --> 00:04:43,860
Que lo que hacíamos era el valor de referencia menos la media de nuestra serie de datos, dividido entre S y multiplicado por raíz de N, ¿no?

26
00:04:43,860 --> 00:04:52,939
Era S partido por raíz de N nuestra fórmula. Con este T que calculábamos, lo evaluábamos comparándolo con el de la tabla de la T de Student

27
00:04:52,939 --> 00:05:01,839
y si el que nosotros habíamos calculado era menor, no había diferencia significativa, no podíamos afirmar que hubiese diferencia.

28
00:05:02,060 --> 00:05:11,040
En cambio, si era mayor, sí. Entonces, lo que estamos haciendo aquí no es más ni menos que evaluar si un valor que nosotros tenemos

29
00:05:11,040 --> 00:05:18,779
está dentro de un determinado intervalo de confianza, porque acordaos que el intervalo de confianza es T por S partido por raíz de N

30
00:05:18,779 --> 00:05:42,740
Y nosotros, cuando hacemos nuestro intervalo de confianza, lo que hacemos es la media más menos t por s dividido entre raíz de m, ¿vale? Aquí, ¿qué estamos haciendo? Evaluar si el dato de referencia menos nuestra media en valor absoluto, valor positivo, está realmente dentro de este intervalo de confianza, ¿vale?

31
00:05:42,740 --> 00:05:59,779
Entonces, tenemos dos maneras de hacerlo. Vamos a coger el caso de nuestro ejercicio. Nosotros aquí no tenemos un valor de referencia como tal, pero como estamos familiarizados con las valoraciones,

32
00:05:59,779 --> 00:06:27,259
Nosotros sabemos que hemos utilizado 10 mililitros de un ácido 0,1 molar, lo hemos valorado con una base 0,1 molar y estamos esperando que, siendo una relación 1-1 y considerando ácido base fuerte, vamos a tener la misma cantidad de ácido que de base.

33
00:06:27,259 --> 00:06:37,220
Estamos esperando un resultado de 10 mililitros. En este caso concreto nos está dando un valor de referencia y es un poco más ambiguo el ejercicio.

34
00:06:37,480 --> 00:06:45,259
Pero vamos a contar con que el valor de referencia es 10. Nosotros hemos conseguido 9,8, 10,2, 10,2, 10,4, 10,3.

35
00:06:46,100 --> 00:06:58,120
Evaluaremos si tenemos que eliminar alguno de los valores extremos, luego calcularemos la media y esa media podremos calcular un intervalo de confianza asociado.

36
00:06:58,120 --> 00:07:12,199
Tenemos la media y más menos la T de student por la desviación de esos valores dividido entre raíz de n, que será en función de si hemos eliminado uno de los valores o no, pues será o 4 o 5.

37
00:07:12,199 --> 00:07:32,639
¿No? Nosotros con eso vamos a calcular un intervalo de confianza. Ese intervalo de confianza, si nuestra serie de datos tiene sesgo, hay una evidencia de sesgo, ese valor de referencia que nosotros hemos establecido en 10 no va a estar dentro de ese intervalo de confianza.

38
00:07:32,639 --> 00:07:43,240
Que es lo mismo que calcular esta T y que nos dé mayor que la T tabulada, ¿vale?

39
00:07:46,819 --> 00:07:56,000
Como todavía tenéis tiempo para entregarlo, pensad en esto, lo intentáis hacer y si tenéis dudas me preguntáis el próximo día, ¿vale?

40
00:07:56,000 --> 00:08:04,000
Y luego también quería que hablásemos del ejercicio 2.

41
00:08:04,019 --> 00:08:11,560
del de la recta de calibrado, ¿vale? De los entregables, digo, porque yo luego subí una tanda de ejercicios que hoy vamos a resolver algunos

42
00:08:11,560 --> 00:08:20,579
o a dejarlos planteados por lo menos para que los hagáis, ¿vale? Aquí nos dice, el análisis de una serie de patrones de cation plata

43
00:08:20,579 --> 00:08:27,519
realizada por espectroscopía de absorción atómica ha proporcionado los siguientes resultados. Vale, tenemos unos patrones

44
00:08:27,519 --> 00:08:38,679
Y tenemos unas absorbancias para estos patrones. Así a priori no nos están diciendo nada, estamos viendo cómo se ha hecho el calibrado, patrones externos, no hay ninguna duda.

45
00:08:39,460 --> 00:08:53,620
Y nos piden establecer la ocasión de la recta de calibrado. Aquí todo bien porque simplemente tenemos que meter nuestros pares de x y en la calculadora y calcular nuestra ecuación.

46
00:08:54,480 --> 00:09:01,899
Tendremos el parámetro A, la ordenada en el origen, la B, que es la pendiente, que es la que va a multiplicar a la concentración,

47
00:09:02,799 --> 00:09:10,960
y tendremos un coeficiente R cuadrada con el que cuantificaremos el ajuste.

48
00:09:12,179 --> 00:09:21,120
Ahora, el límite de detección. Acordaos que el límite de detección, creo que os he añadido una diapositiva que luego os lo actualizaré,

49
00:09:21,120 --> 00:09:34,740
¿Vale? El límite de detección, acordaos que es la cantidad mínima que nosotros podemos detectar, ¿vale? Es la cantidad mínima que se puede detectar, o sea, que nos dice si tenemos analito o no tenemos analito.

50
00:09:35,700 --> 00:09:46,940
El límite de cuantificación es la cantidad mínima que nosotros podemos cuantificar, o sea, dar un dato, ya no decir solo si sí o si no, sino decir cuánto tenemos de ese analito, ¿vale?

51
00:09:46,940 --> 00:10:02,080
Y los cálculos para calcular los límites de detección y de cuantificación los podemos hacer a partir de la recta de calibrado. Hay dos maneras de cuantificar esto. Una es, imaginad que nosotros tenemos medidas sobre el blanco.

52
00:10:02,080 --> 00:10:15,500
Nosotros tenemos un blanco, que acordaos que es las medidas que hacemos sobre, por ejemplo, si estamos haciendo disoluciones acuosas solo sobre el agua, sobre todo lo que no es el analito,

53
00:10:15,500 --> 00:10:31,960
Hacemos una serie de medidas y podemos calcular la desviación de esas medidas y con eso podemos calcular la señal que nos da mínima para detectar el blanco.

54
00:10:33,259 --> 00:10:44,879
Con eso calculamos el límite de detección, que es multiplicar la señal del blanco más tres veces por esa desviación de las medidas del blanco.

55
00:10:44,879 --> 00:11:06,360
Y para el límite de cuantificación lo mismo, pero multiplicado por 10. ¿Qué pasa? Que hay veces que tenemos una serie de datos en la que no nos dan medidas del blanco. Por ejemplo, el ejercicio que tenéis planteado, que está abierto aquí, aquí os están dando una sola medida del blanco.

56
00:11:06,360 --> 00:11:13,980
Se están diciendo que para 0 ppm de plata, o sea, tú has cogido tu disolución sin el analito, has medido el observante y te ha dado 0.

57
00:11:16,720 --> 00:11:23,500
Entonces, tú aquí no tienes una manera de tener la desviación de los blancos porque no has hecho una medida de varios blancos.

58
00:11:23,500 --> 00:11:42,720
En este caso, podemos reemplazar este valor de la desviación del blanco por la desviación estándar del residuo, del ajuste de mínimos cuadrados de nuestra recta de calibrado, como con esta fórmula de aquí.

59
00:11:42,720 --> 00:12:04,779
¿Vale? Esto es ese cuadrado, acordaos que de esto tendríamos que hacer la raíz cuadrada, ¿vale? Entonces tendríamos que coger el valor experimental menos el valor calculado con la recta de calibrado, elevarlo al cuadrado, dividirlo entre n-2, ir haciendo el sumatorio de todo esto, ¿vale?

60
00:12:04,779 --> 00:12:13,500
De cada valor de I menos el valor calculado con la recta de calibrado y todo ello dividido entre N-2.

61
00:12:13,659 --> 00:12:16,019
Y de esto haríamos la raíz cuadrada, ¿vale?

62
00:12:16,700 --> 00:12:26,019
Entonces, con esto obtendríamos la señal que nos da el blanco, pero como queremos pasarlo a concentración, dividimos eso entre la pendiente, ¿vale?

63
00:12:26,019 --> 00:12:42,500
Entonces, el límite de detección es tres veces la señal del blanco dividida entre el blanco, pero como no tenemos la desviación del blanco, lo pasamos, utilizamos la desviación estándar del residuo.

64
00:12:42,500 --> 00:13:04,600
Esto, que no sé si os ha quedado claro, lo que me dice es, imaginaos que yo tengo una ecuación de la recta que sea, pues mira, voy a coger una tal cual, esta de, ¿dónde la puedo coger?

65
00:13:04,600 --> 00:13:16,389
Bueno, me da lo mismo, yo tengo Y es igual a BX más A

66
00:13:16,389 --> 00:13:20,629
Yo he tenido una serie de valores X y Y

67
00:13:20,629 --> 00:13:24,409
Por ejemplo, 0, 1, 2, 3 y 4 las concentraciones

68
00:13:24,409 --> 00:13:31,309
Y de la Y, 0, 5, 1, 1, 2

69
00:13:31,309 --> 00:13:34,470
A ver cómo lo hago para que salga

70
00:13:34,470 --> 00:13:52,210
este 0, 1, 1.1, 1.9, 2.9 y 4, ¿vale? Imaginaos. Voy a calcular la recta de regresión de estos

71
00:13:52,210 --> 00:14:04,590
datos de aquí. Es más o menos una línea recta, ¿no? Inserto la línea de tendencia

72
00:14:04,590 --> 00:14:09,509
y voy a coger la ecuación de la recta que me dé.

73
00:14:12,169 --> 00:14:20,590
Vale, me dice que tiene una R cuadrado, me inventa los datos, de 0,997,

74
00:14:20,809 --> 00:14:24,889
vamos a darlo por aceptable, ¿vale?, aunque normalmente queremos tres nueves,

75
00:14:25,450 --> 00:14:33,990
y me dice que esta es la ecuación de la recta, ¿vale?, me dice que I es igual a 0.96 por X,

76
00:14:33,990 --> 00:14:52,289
por la concentración, ¿vale? Y es igual a 0.96 por la concentración, por X, más 0.08, ¿no?

77
00:14:52,389 --> 00:14:57,789
Esta ecuación de aquí que yo calcularía con mi calculadora a partir de estos datos que son datos que yo tengo, ¿vale?

78
00:14:57,789 --> 00:15:22,250
Que me han dado como dato. Ahora, a lo que yo me refiero con la I que calcularíamos si utilizásemos la recta de calibrado es que esta I de aquí son mis datos experimentales. Estos datos los he medido yo en el laboratorio. He cogido y para concentración cero. He medido la absorbancia, por ejemplo, y me ha dado que es 0,1. He cogido mi matraz de concentración 1, lo he medido y me ha dado 1,1.

79
00:15:22,250 --> 00:15:34,090
He cogido el matraz de 2, he medido y me ha dado 1,9. Estos son datos reales, datos que yo he tomado. Ahora, yo tengo aquí una estimación que me relaciona la Y con la X.

80
00:15:34,090 --> 00:15:51,850
Yo puedo calcular estas señales de aquí con mi recta de calibrado. Si me ajustes bueno, el valor que obtenga real va a ser muy parecido al valor que obtenga experimental.

81
00:15:52,250 --> 00:16:03,669
con mi recta, ¿no? Entonces, en el caso primero, ¿qué tendría que hacer? Pues y es igual a 0,96 por 0 más 0,08.

82
00:16:03,669 --> 00:16:21,590
O sea, ahí me daría 0,08. En el segundo caso, y es igual a 0,96 por x por 1 más 0,08. O sea, 0,96 más 0,08.

83
00:16:22,250 --> 00:16:36,830
Y me da 1,04, también muy cercano a este, ¿no? Ahora, ¿cuál sería mi calculada con mi recta de regresión para x igual a 2? Pues sería meter aquí, sustituir la x por un 2.

84
00:16:36,830 --> 00:16:59,889
0.96 por 2 más 0.08 y me da 2. Este de aquí, pues lo mismo, ¿no? 0.96 por 3 y más 0.08

85
00:16:59,889 --> 00:17:27,559
y aquí 0.96 por 4 más 0.08, ¿vale? Pues ahora, esta es mi I calculada con mi recta de regresión, que si os dais cuenta, es muy muy similar a la I real, ¿vale?

86
00:17:27,559 --> 00:17:47,700
Entonces, esta fórmula de aquí, que os dice cada valor de i menos el valor de i predicho elevado al cuadrado, sería hacer la recta, la resta entre estos valores, este menos este de aquí, este menos este, este menos este, ¿vale?

87
00:17:47,700 --> 00:17:59,579
Y todo ello en valor absoluto, o sea, si me sale negativo lo pongo positivo, ¿vale?

88
00:18:01,500 --> 00:18:13,980
Ya tengo la diferencia de cada uno de los pares del valor real de Y y el valor que calcularía con mi recta de regresión, que es cada uno de estos de aquí.

89
00:18:13,980 --> 00:18:28,079
Ahora tengo que elevarlo al cuadrado y sumarlos. Entonces, elevaría cada uno de estos al cuadrado y luego los sumaría, ¿vale? Y eso lo divido entre n-2.

90
00:18:28,759 --> 00:18:42,519
Y con eso, de esa manera, calculo la desviación estándar del residuo, que la puedo equiparar a la desviación del blanco cuando no tengo distintas señales del blanco para hacer ese tratamiento estadístico, ¿vale?

91
00:18:43,460 --> 00:18:55,839
Entonces, en este caso de aquí, del ejercicio que tenéis planteado, la ecuación de la recta de calibrado, ok, el límite de detección, como no tenemos blancos, lo tendremos que calcular así, ¿vale?

92
00:18:55,839 --> 00:19:01,839
Entonces, hacemos esta recta de calibrado y nos hacemos aquí una columna nueva que se llame absorbancia calculada.

93
00:19:03,079 --> 00:19:11,079
¿Y qué hacemos? En la recta de calibrado que nosotros hemos calculado previamente, meteremos en la X cada uno de estos valores.

94
00:19:11,819 --> 00:19:18,960
Y ya podremos comparar la absorbancia medida real con la absorbancia calculada con nuestra recta de calibrado.

95
00:19:18,960 --> 00:19:46,480
Pero, como nosotros hemos hecho un modelo matemático que nos ajusta de la mejor manera posible nuestros datos experimentales con esa ecuación, lo suyo es que, como tenemos un ajuste bueno, mayor de 0,99, 0,999, nuestros datos que nosotros calculemos van a ser muy, muy reales a los que calcularíamos con la recta, porque de eso se trata.

96
00:19:46,480 --> 00:19:56,799
Pero esa pequeña diferencia es como vamos a poder calcular la desviación de los residuos y con eso podremos calcular el límite de detección.

97
00:19:58,180 --> 00:20:14,460
Luego el siguiente punto que nos pide la sensibilidad del método, que acordaos que la sensibilidad del método sí que la habíamos definido, se definía con uno de los parámetros de la recta de calibrado, con la pendiente concretamente y acordaos que tiene unidades.

98
00:20:14,460 --> 00:20:24,460
Y luego, el apartado D determina la concentración de una muestra que contiene plata si la media de la absorbancia es 0,565.

99
00:20:25,460 --> 00:20:32,759
O sea, te están dando un valor de Y y tú tienes tu recta de calibrado hecha que te relaciona Y con X y te están pidiendo X.

100
00:20:33,619 --> 00:20:39,220
Primera parte. Ahora, te dicen que se han tomado 25 mililitros y se han llevado a 50.

101
00:20:39,220 --> 00:20:52,980
O sea, que tú has diluido esa muestra y tú lo que estás midiendo es tu muestra diluida y tú quieres saber tu concentración de tu muestra original. Por lo tanto, tienes que revertir esa dilución.

102
00:20:52,980 --> 00:21:07,420
¿Vale? Entonces, bueno, estas eran las pequeñas anotaciones que yo os quería hacer. ¿Vale? No sé si alguien habrá comentado algo porque como estoy con... Sí, un chat.

103
00:21:07,420 --> 00:21:31,940
La prueba del sesgo. Esto, no sé si te has conectado más tarde, Sonia, pero lo he explicado al principio. Contéstame, por favor. Lo has puesto antes de que lo dijera. Ah, vale, vale, genial.

104
00:21:31,940 --> 00:21:35,180
Te quería preguntar porque no me ha quedado muy claro

105
00:21:35,180 --> 00:21:35,920
Lo del sesgo

106
00:21:35,920 --> 00:21:39,420
Vale, eres Tania, ¿verdad?

107
00:21:39,519 --> 00:21:40,000
¿No eres Sonia?

108
00:21:40,019 --> 00:21:41,579
Sí, Tania

109
00:21:41,579 --> 00:21:45,619
Vale, pues lo volvemos a

110
00:21:45,619 --> 00:21:48,519
A ver si lo entiendo bien

111
00:21:48,519 --> 00:21:50,460
¿Se puede decir que no hay sesgo

112
00:21:50,460 --> 00:21:52,579
Si está dentro del intervalo de confianza?

113
00:21:52,819 --> 00:21:53,259
Justo

114
00:21:53,259 --> 00:21:56,240
Ya está, con eso vale, no hay que hacer ninguna fórmula

115
00:21:56,240 --> 00:21:57,140
Ni nada de eso, ¿no?

116
00:21:57,420 --> 00:21:59,240
Claro, bueno, la fórmula que has hecho realmente

117
00:21:59,240 --> 00:22:03,720
Es este que hay aquí de la T

118
00:22:03,720 --> 00:22:05,900
lo que estamos haciendo al final es

119
00:22:05,900 --> 00:22:08,099
despejar la x de nuestra fórmula

120
00:22:08,099 --> 00:22:10,140
de t por s partido por raíz de n

121
00:22:10,140 --> 00:22:12,339
se puede

122
00:22:12,339 --> 00:22:13,619
hacer de dos maneras distintas

123
00:22:13,619 --> 00:22:15,880
lo que hice aquí del método del intervalo

124
00:22:15,880 --> 00:22:18,079
es básicamente ver si está dentro del intervalo

125
00:22:18,079 --> 00:22:20,039
de confianza y lo del método del

126
00:22:20,039 --> 00:22:21,900
estadístico es en vez de calcular

127
00:22:21,900 --> 00:22:24,200
el intervalo de confianza, calcular

128
00:22:24,200 --> 00:22:26,119
la t y compararla con

129
00:22:26,119 --> 00:22:28,160
las tablas, pero al final los dos

130
00:22:28,160 --> 00:22:30,059
llegamos al mismo resultado, es despejar

131
00:22:30,059 --> 00:22:31,059
de un lado o del otro

132
00:22:31,059 --> 00:22:34,779
Vale, lo podemos hacer de cualquier manera, ¿verdad?

133
00:22:35,019 --> 00:22:35,859
Sí, sí

134
00:22:35,859 --> 00:22:36,839
Vale, vale

135
00:22:36,839 --> 00:22:38,099
Bueno, en este caso, espera, espera

136
00:22:38,099 --> 00:22:39,259
Que te he dicho que sí muy rápido

137
00:22:39,259 --> 00:22:40,140
Te dice

138
00:22:40,140 --> 00:22:42,660
Comprobar siempre los resultados de elaboración

139
00:22:42,660 --> 00:22:46,259
Calcular los límites de confianza de la media al 95

140
00:22:46,259 --> 00:22:50,599
Y utilizarlos para decir si existe alguna evidencia de sesgo

141
00:22:50,599 --> 00:22:51,279
Ah, vale

142
00:22:51,279 --> 00:22:51,660
¿Vale?

143
00:22:51,900 --> 00:22:54,900
O sea, en este caso te lo está especificando mucho

144
00:22:54,900 --> 00:22:58,000
Pero si no, lo puedes hacer de cualquiera de las dos maneras

145
00:22:58,000 --> 00:22:59,480
Vale

146
00:22:59,480 --> 00:23:00,099
¿Vale?

147
00:23:00,099 --> 00:23:01,099
Gracias.

148
00:23:01,099 --> 00:23:23,059
Nada. Vale, ahora, hoy os quería explicar un poco de Excel porque está dentro de nuestro temario. No sé cómo de bien lo utilizáis, pero bueno, si no lo que podemos hacer es resolviendo ejercicios, verlo a la vez.

149
00:23:23,059 --> 00:23:34,619
Excel o una hoja de cálculo en general, que yo utilizo LibreOffice porque es la que es gratuita, la del paquete Office es la que se llama Excel y la del LibreOffice se llama Calc.

150
00:23:34,940 --> 00:23:45,680
La interfaz es muy parecida, las fórmulas son también muy parecidas y hay algún pequeño matiz que cambia, pero si sabes manejar uno, sabes manejar el otro.

151
00:23:45,680 --> 00:24:13,160
Yo antes utilizaba siempre Excel y como ya no tengo licencia, utilizo el LibreOffice. Para resolver los ejercicios aquí, que a mí me resulta bastante más sencillo, os cuento que cuando abrimos el documento se llama hojas, una hoja de cálculo y tenemos un libro, perdonadme, es un libro, y tenemos distintas hojas dentro de ese libro, que las podemos ir creando aquí para tener todas las que queramos.

152
00:24:13,160 --> 00:24:28,079
Cada una de estas delimitaciones es una celda que está siempre definida por una letra y por un número. Aquí tenemos la A1, esta sería la C4 y aquí arriba nos lo indica el número que es.

153
00:24:28,079 --> 00:24:49,539
Y ahora nosotros podemos introducir en las celdas texto, números, podemos introducir fórmulas, tenemos muchas características y la utilidad que tiene Excel es que hace cálculos muy rápidos y tenemos la posibilidad de introducir funciones que luego nos corrijan si cambiamos los datos.

154
00:24:49,539 --> 00:25:03,460
A lo que voy, si ya que escribo 5, 3, 6, 7, 8, yo en vez de sumar poniendo las funciones o cualquier operación, se pone poniendo un igual delante.

155
00:25:03,460 --> 00:25:19,220
Ya que podría decir 5 más 5 más 3 más 6 más 7 más 8 y me dice que el resultado es 34. ¿Qué pasa si ahora yo esto en vez de ser un 6 es un 8?

156
00:25:19,220 --> 00:25:32,279
Que el 34 no me cambia. En cambio, si yo utilizo una función que me relacione estas celdas, yo pongo aquí la suma de todos estos valores y me dice que son 34.

157
00:25:32,480 --> 00:25:36,539
Pero es que si cambio este número, la suma se me actualiza automáticamente.

158
00:25:36,539 --> 00:25:58,240
Entonces, bueno, esto es un poco la funcionalidad que tiene, vamos, una de las ventajas que tiene trabajar con Excel. También que, pues para hacer, obviamente en el examen no lo tenéis y tenéis que hacerlo con calculadora, pero si tenéis que hacer cualquier informe, cualquier tipo de ejercicio, etc., con Excel es muy sencillo.

159
00:25:58,240 --> 00:26:09,720
Entonces tenemos distintas funciones, tenemos aquí una chuleta que nos las indica, tenemos aquí todas las funciones que hay, matemáticas, estadísticas, etc.

160
00:26:10,019 --> 00:26:18,720
Y nos permite calcular un montón de parámetros, la recta de regresión nos establece, nos da el parámetro A, el B, el ajuste, etc.

161
00:26:18,720 --> 00:26:29,579
Entonces, bueno, para introducir una función tenemos que poner el igual, la función que queramos, por ejemplo, pues la media es la función promedio

162
00:26:29,579 --> 00:26:34,119
Y luego el rango de celdas en el que queremos que esa función se aplique, ¿vale?

163
00:26:34,119 --> 00:26:40,799
Ahora mismo están vacías, así que me va a decir que nada, porque no se puede dividir, o sea, porque no hay ningún número

164
00:26:40,799 --> 00:27:05,559
Pero si, por ejemplo, pongo unos valores, pues me calcula la media de esto de aquí, ¿no? Y es muy, muy útil, ¿vale? Entonces, bueno, como tampoco tenemos muchísimo tiempo, voy a plantear, a resolver o a plantear los ejercicios que teníamos de calibrado, si os parece bien.

165
00:27:05,559 --> 00:27:11,819
y si luego al final de todo nos sobra tiempo, al final de curso, digo,

166
00:27:12,279 --> 00:27:16,420
pues podemos hacer un día más intenso de hacer sobrehojas de cálculo,

167
00:27:16,619 --> 00:27:20,980
pero igual ahora es mejor que nos centremos un poco en los ejercicios, yo creo.

168
00:27:20,980 --> 00:27:24,980
Entonces, no sé si lo habéis intentado,

169
00:27:26,920 --> 00:27:34,059
la sensibilidad es solo un dato, la B, sin más operaciones, es la B.

170
00:27:34,059 --> 00:27:46,119
Carolina, pero con unidades, las mismas unidades que tiene tu concentración, porque al final lo está multiplicando, entonces las unidades son las mismas.

171
00:27:46,119 --> 00:27:57,460
Si estamos, por ejemplo, representando absorbancia frente a concentración en gramos litro, la sensibilidad que tú calcules va a ser esa pendiente y las unidades gramos litro.

172
00:27:57,640 --> 00:27:59,980
Si es molaridad, pues molar, por ejemplo.

173
00:27:59,980 --> 00:28:11,940
Entonces, lo que os comentaba de los ejercicios de calibración, que estaban separados por

174
00:28:11,940 --> 00:28:19,440
patrones externos, adición estándar que teníais dos y patrón interno que también

175
00:28:19,440 --> 00:28:29,440
Tenéis dos, ¿vale? Entonces, bueno, ¿los habéis hecho más o menos? ¿O los habéis...?

176
00:28:30,359 --> 00:28:30,660
Sí.

177
00:28:31,299 --> 00:28:32,220
Vale, genial.

178
00:28:32,539 --> 00:28:32,720
Sí.

179
00:28:33,299 --> 00:28:41,980
Venga, pues vamos a ello entonces, ¿no? Vamos más rápido. Vale, el primero nos dice, calibración de hierro en agua potable, de hierro 3.

180
00:28:41,980 --> 00:28:51,359
Nos dice que un laboratorio ambiental mide la concentración de hierro 3 en muestras de agua potable mediante espectrofotometría ultravioleta visible a 510 nanómetros.

181
00:28:51,359 --> 00:29:07,799
Muchas veces, en nuestro caso, en calidad, lo digo para el examen, se os proporcionan muchos datos que a veces parece que están ahí para darle rigor al ejercicio para que no hay que utilizar a vosotros.

182
00:29:07,799 --> 00:29:12,859
os da absolutamente igual que esto esté a 510 nanómetros o que esté a otra longitud de onda, ¿vale?

183
00:29:12,859 --> 00:29:19,019
Quiero decir que se explica mucho lo que es el procedimiento, el método que se está haciendo,

184
00:29:19,180 --> 00:29:23,539
pero bueno, que al final a ti te da absolutamente igual, siempre que sepas que hay una relación lineal,

185
00:29:23,539 --> 00:29:29,539
a ti te da absolutamente igual lo que sea esto, ¿vale? A nivel puramente estadístico.

186
00:29:30,839 --> 00:29:36,339
Entonces, nos dice eso, que tenemos la concentración de hierro en muestras de agua potable

187
00:29:36,339 --> 00:29:53,599
Y que hemos preparado cinco soluciones estándar con concentraciones de hierro conocidas. Aquí también quiero hacer otra anotación que nos he hecho durante las clases pasadas. Aquí tenemos una medida a cero, que sería la medida del blanco.

188
00:29:54,319 --> 00:30:05,980
Hemos medido nuestra matriz, nuestro agua destilada sin añadir nada de hierro y le hemos medido la absorbancia.

189
00:30:06,079 --> 00:30:12,619
¿Esto para qué se hace? Además de eso, si hacemos muchas medidas del blanco para poder calcular el límite de detección, etc.,

190
00:30:12,619 --> 00:30:22,500
porque podemos corregir y obtener el valor real de cada uno, de absorbancia de cada uno de mis patrones.

191
00:30:22,500 --> 00:30:42,299
¿Esto qué quiere decir? Que yo realmente si sé que para 0 ppm le está dando una señal de 0,002, esa señal no se corresponde con hierro porque no tiene, se está correspondiendo con los efectos que tiene mi disolución, mi blanco sobre la absorbancia.

192
00:30:42,299 --> 00:30:50,880
Entonces, ¿qué puedo hacer? Para tener más rigor y ser más precisa, a cada uno de estos valores le puedo restar el valor del blanco.

193
00:30:50,980 --> 00:31:07,359
Y en ese caso tengo mi señal corregida y ya esos interferentes que tengo en mi disolución de concentración cero, que es mi blanco, los puedo restar al resto de las absorbancias.

194
00:31:07,359 --> 00:31:26,900
Quiero decir, en este caso, para cero, 0,002 menos 0,002, cero. Y es como si pusiese a cero mi equipo. Es como cuando, no es calibrar exactamente, pero como cuando tu balanza de la cocina, ves que te está pesando, las antiguas, las analógicas, que te está pesando un poquito de más y mueves la ruedecita.

195
00:31:26,900 --> 00:31:29,680
Realmente tú lo que estás haciendo es ajustar a tu 0

196
00:31:29,680 --> 00:31:34,460
Entonces, yo aquí tendría que para concentración 0, absorbancia 0

197
00:31:34,460 --> 00:31:42,000
Para concentración 0,5, absorbancia 0,081 menos 0,002

198
00:31:42,000 --> 00:31:44,160
O sea, 0,0079

199
00:31:44,160 --> 00:31:48,380
0,079, perdón, que he dicho un 0 de más

200
00:31:48,380 --> 00:31:51,319
Aquí lo mismo, para un TPM, ¿qué tendría?

201
00:31:51,319 --> 00:32:16,299
O sea, 0,159 menos 0,002, o sea, 0,157, ¿vale? Y así ya tengo mis datos corregidos y puedo calcular mi recta de calibrado contando con ese efecto que está teniendo el blanco que realmente este 0,002 no me lo está dando el hierro, me lo está dando algo que yo no quiero cuantificar y por eso se lo resto a todos mis valores de aquí, ¿vale?

202
00:32:16,299 --> 00:32:31,859
Entonces, ¿qué tendría que hacer? Pues me hago mi recta de calibrado con estos valores. Tengo para concentración de hierro 0, 0.5, 1, 2 y 3.

203
00:32:31,859 --> 00:32:50,440
Y la señal que tengo es 0, para 0,5 tengo 0,081 menos 0,02, 0,02, ¿vale?

204
00:32:50,440 --> 00:33:14,980
Para la siguiente tengo 0,159 menos 0,002 y así, ¿no? 0,317 menos 0,002 que es 0,315 y 0,466, ¿no?

205
00:33:14,980 --> 00:33:30,839
Vale, esta es mi X y esta es mi Y. ¿Qué hago? Meto mis datos en la calculadora, pares de X y Y y calculo mi recta de regresión.

206
00:33:30,839 --> 00:33:56,039
Yo lo voy a hacer con Excel, que se puede hacer de distintas maneras, pero yo lo hago normalmente, creo un gráfico de dispersión y luego a este gráfico de dispersión yo lo veo y así a simple vista sí que parece una línea recta, parece que los datos están alineados.

207
00:33:56,039 --> 00:34:22,190
Entonces, inserto una línea de tendencia lineal y pido que me dé la recta de calibrado. Insertaré R cuadrada y ecuación. Veo que mi R cuadrada es de 0,99999. Ni me planteo eliminar un punto porque está perfectamente ajustado.

208
00:34:22,190 --> 00:34:39,849
Es muy muy cercano a 1. Y ya tengo mi recta que me dice que Y es igual a 0,155586X, la concentración, más 0,00113. Ya tengo mi recta de calibrado.

209
00:34:39,849 --> 00:34:55,150
Ok. Ya la he obtenido, que era la primera parte del ejercicio. La segunda me decía que calcule la concentración de hierro en la muestra problema.

210
00:34:55,150 --> 00:35:08,369
Y la muestra problema me dice que tengo una absorbancia de 0,235. Entonces yo esta absorbancia la tengo que reemplazar por la Y y despejar la X. Pues vamos a ello. 0,235.

211
00:35:09,849 --> 00:35:29,849
Vale, pues yo tengo que, perdonad que esto lo voy a hacer más pequeño, aquí, venga, y es igual a 0.235, pues tendré que despejar la x, ¿no?

212
00:35:29,849 --> 00:35:55,010
Y es igual a 0,235, que es igual a 0.1556 por X, por la concentración que yo quiero calcular, más 0,00114, ¿vale?

213
00:35:55,010 --> 00:36:18,590
Pues despejo la x de aquí que me dice que x es igual a 0,235 menos 0,00114 y todo ello dividido entre 0,1556, entre la pendiente.

214
00:36:18,590 --> 00:36:38,369
Entre 0,1556 y me dice, no me dice nada porque le he puesto aquí una X delante, que es igual a 1,50, ¿no? 1,5029.

215
00:36:38,369 --> 00:36:55,650
¿Vale? ¿Tiene sentido? Pues vamos a verlo. Me decía que mi señal es de 0,235 y aquí para una señal de 1 tengo 0,159, para una señal de 2 0,317. Esto está aquí entre medias y mi valor también que me ha dado está entre medias.

216
00:36:55,650 --> 00:37:18,110
Entonces sí que tiene sentido, ¿no? 0, perdón, 1,50 y muy importante ppm, ¿vale? Tengo que decir las unidades. Yo lo que he metido es esta absorbancia que es adimensional, ¿vale? Que no tiene unidades y he obtenido una X y esa X sí que las tiene, ¿vale?

217
00:37:18,110 --> 00:37:32,170
Entonces, tendría que decir que mi concentración de hierro 3 más en la muestra problema es de 1,50 ppm, ¿vale? Y lo dejo con los mismos decimales que me han dado en los datos originales, ¿vale?

218
00:37:32,170 --> 00:37:46,730
Entonces, bueno, la ecuación de la recta he calibrado, ok, he calculado mi concentración de hierro, mi R cuadrado era altísimo y me ha dicho que por eso sí que es suficientemente bueno y no tengo que eliminar ningún punto, ¿vale?

219
00:37:46,730 --> 00:38:16,710
Y ahora me dice, se mide la absorbancia de otra muestra obteniendo un valor de 0,732. ¿Podemos saber cuál es la concentración de esta muestra problema? Vale, pues a priori no podemos porque realmente nosotros hemos hecho una recta de calibrado que nos da unos valores que están comprendidos para datos entre 0 ppm y 3 ppm y me está dando unas absorbancias de como máximo 0,468 o 466 si lo corrijo.

220
00:38:16,730 --> 00:38:19,329
unidades de absorbancia. Aquí

221
00:38:19,329 --> 00:38:21,090
yo estoy midiendo una muestra

222
00:38:21,090 --> 00:38:23,349
que me está diciendo que tengo

223
00:38:23,349 --> 00:38:25,469
0,732. Yo no

224
00:38:25,469 --> 00:38:27,510
lo puedo meter en mi ecuación

225
00:38:27,510 --> 00:38:29,530
de calibrado porque yo sé el trozo

226
00:38:29,530 --> 00:38:31,630
que yo he establecido

227
00:38:31,630 --> 00:38:33,389
pero no sé lo que va a pasar después.

228
00:38:34,210 --> 00:38:34,690
Entonces

229
00:38:34,690 --> 00:38:37,449
no podemos saber

230
00:38:37,449 --> 00:38:39,489
cuál es la concentración de esa muestra. ¿Qué es lo que

231
00:38:39,489 --> 00:38:41,309
podríamos hacer? Diluir.

232
00:38:41,869 --> 00:38:43,409
Efectivamente. Cogemos y me

233
00:38:43,409 --> 00:38:45,309
ha dado 0,732. Pues yo cojo

234
00:38:45,309 --> 00:38:49,789
y me hago una dilución 1.10, por ejemplo, o incluso una dilución un poco más pequeña, 1.5.

235
00:38:50,570 --> 00:38:57,150
Yo cojo un mililitro o 10 mililitros de mi muestra y me lo llevo a un matraz de 50 mililitros.

236
00:38:57,550 --> 00:39:02,369
Ahora, cuando yo mida, voy a obtener un resultado que probablemente esté dentro de este intervalo.

237
00:39:02,869 --> 00:39:08,650
Pues genial, calculo la concentración y luego la multiplico por el inverso de la dilución que he hecho.

238
00:39:08,650 --> 00:39:14,949
Si he diluido 1.5, multiplicaré por 5, porque mi muestra real está 5 veces más concentrada

239
00:39:14,949 --> 00:39:27,789
que esta que he preparado yo. Esto es un problema facilito porque es de patrón externo, que es el más sencillo, pero muy completo, tiene un poco todo lo que se puede pedir.

240
00:39:27,789 --> 00:39:50,070
Se podría pedir también el límite de detección, que en este caso ¿qué haríamos? Hacernos aquí la columnita con la absorbancia calculada, con nuestra I, calcularíamos la desviación de los residuos y ya lo aplicaríamos a nuestra fórmula de límite de detección o de cuantificación.

241
00:39:50,070 --> 00:40:00,849
Acordaos que si os piden límite de detección o límite de cuantificación, la única diferencia es que uno es multiplicar por 3 y el otro por 10, la desviación, pero se calculan igual.

242
00:40:02,110 --> 00:40:08,889
Y también os podrían pedir la sensibilidad del método. En este caso, como ya tenemos hecha nuestra recta de calibrado, lo vemos directamente.

243
00:40:09,710 --> 00:40:17,449
La sensibilidad del método es 0,15 ppm, que es la pendiente de mi recta de calibrado.

244
00:40:17,449 --> 00:40:20,809
vale, el ejercicio 2

245
00:40:20,809 --> 00:40:23,150
si de este no ha habido dudas

246
00:40:23,150 --> 00:40:25,349
igual no lo hacemos porque es muy muy parecido

247
00:40:25,349 --> 00:40:27,329
a ver

248
00:40:27,329 --> 00:40:29,769
vale

249
00:40:29,769 --> 00:40:32,789
nos dice, nos da unos datos

250
00:40:32,789 --> 00:40:34,630
y nos pide que obtengamos la ecuación

251
00:40:34,630 --> 00:40:36,110
de la recta de calibrado

252
00:40:36,110 --> 00:40:40,869
lo mismo, tenemos una concentración

253
00:40:40,869 --> 00:40:42,150
tenemos una señal

254
00:40:42,150 --> 00:40:45,289
pares x y, nos metemos en la calculadora

255
00:40:45,289 --> 00:40:46,329
y calculamos

256
00:40:46,329 --> 00:40:54,889
la A, la B y la R al cuadrado. Después nos dice que calculemos la concentración de etanol

257
00:40:54,889 --> 00:41:02,150
en la muestra diluida. Nos está dando una muestra de la que hemos tomado 5 mililitros

258
00:41:02,150 --> 00:41:08,510
y la hemos diluido 50. O sea, hemos hecho una dilución 1-10 y nos ha dado una absorbancia

259
00:41:08,510 --> 00:41:17,369
de 0,310. ¿Qué tendremos que hacer? Meter el 0,310 como Y en la recta de calibrado que

260
00:41:17,369 --> 00:41:24,449
hemos calculado previamente y despejar la X. Y esa X que obtengamos va a ser la concentración

261
00:41:24,449 --> 00:41:30,190
de esta disolución que yo acabo de preparar con mi muestra de la diluida. Para saber cuál

262
00:41:30,190 --> 00:41:35,010
es la concentración que yo tenía en mi muestra antes de diluirla, tendré que multiplicar

263
00:41:35,010 --> 00:41:41,650
por 50 y dividir entre 5, o sea, multiplicar por 10. La he diluido 10 veces para saber

264
00:41:41,650 --> 00:41:50,409
la concentración real, multiplico por 10. Determinar la concentración en la muestra

265
00:41:50,409 --> 00:41:55,369
diluida y luego en la muestra original, que es esta multiplicada por 10. Ahora me dice

266
00:41:55,369 --> 00:41:59,969
¿el método de calibración por patrón externo es adecuado para este análisis? Pues aquí

267
00:41:59,969 --> 00:42:18,369
Podemos decir que en función del efecto matriz, porque cuando tenemos una muestra compleja, como puede ser una bebida alcohólica, si tiene más componentes que puedan afectar a la señal, a lo mejor no es el método más adecuado,

268
00:42:18,369 --> 00:42:31,190
aunque se puede utilizar por su sencillez, por su rapidez, pero sería más adecuado a lo mejor utilizar un método de adiciones estándar que considera el efecto de la matriz,

269
00:42:31,309 --> 00:42:36,389
aunque sea un método más laborioso de realizar. Eso podría ser una respuesta.

270
00:42:36,389 --> 00:42:53,389
Ejercicio 3, lo mismo, es de patrón externo y nos dice, se mide la emisión de sodio en soluciones estándar preparadas a partir de una disolución madre de 100 milimoles por litro de sodio.

271
00:42:53,389 --> 00:43:02,389
Para preparar los patrones se toman alícuotas y se diluyen a 100 mililitros con agua desllamizada y se obtiene la siguiente tabla de datos.

272
00:43:02,389 --> 00:43:13,550
Entonces, me están dando, aquí ojo, cuidado, porque no me están dando las concentraciones, sino el volumen de la disolución madre que estoy tomando para hacer esas disoluciones, ¿vale?

273
00:43:15,590 --> 00:43:30,650
¿Por qué digo esto? Porque en este caso, vale, como son 100 y 100, va a dar lo mismo, pero si yo tengo una disolución madre de 80 milimoles por litro y lo llevo a 100 mililitros de agua,

274
00:43:30,650 --> 00:43:36,789
como representéis el volumen de disolución madre, en vez de la concentración os sale todo mal, ¿vale?

275
00:43:36,789 --> 00:43:45,010
Lo que tenemos que representar para hacer una recta de calibrado es siempre concentración en el eje de las X y señal en el eje de las Y.

276
00:43:45,010 --> 00:43:51,489
O sea, mis pares XY que yo meto en la calculadora son siempre concentración frente a señal, ¿vale?

277
00:43:51,909 --> 00:43:53,469
Entonces, ¿qué es lo primero que hago aquí?

278
00:43:54,670 --> 00:43:59,010
Volumen 1 por concentración 1 es igual a volumen 2 por concentración 2.

279
00:43:59,010 --> 00:44:17,130
me calculo una nueva columna que sea concentración de sodio, ¿vale? En este caso, la primera, añado 0 mililitros de la disolución madre, solo echo agua en el matraz, mi absorbancia es 0, ¿vale?

280
00:44:17,130 --> 00:44:40,070
En esta, ¿qué concentración tengo? Pues volumen 1 por concentración 1 es igual a volumen 2 por concentración 2, así que concentración 2, que es esta de aquí, es volumen 1, 5 mililitros por concentración 1, 100 milimoles por litro, partido por 100 mililitros, que me sigue dando 5.

281
00:44:40,070 --> 00:44:50,989
En este caso, este ejercicio estaba hecho un poco por si alguien se equivocaba que le saliesen los mismos datos, pero siempre, siempre, siempre hay que representar concentración frente a absorbancia.

282
00:44:51,849 --> 00:45:01,929
Entonces, ¿aquí qué es lo que haríamos? Pues lo primero, nos calculamos las concentraciones y una vez que tenemos concentración frente a absorbancia, hacemos nuestra recta de calibrado.

283
00:45:01,929 --> 00:45:13,969
Tendremos los parámetros, y es igual a BX más A, y nos dice que nuestra muestra problema tiene una intensidad de 30,8 unidades arbitrarias de absorbancia.

284
00:45:14,530 --> 00:45:25,110
Pues meteremos nuestro 30,8 en nuestra recta de calibrado como Y, despejaremos la X y con eso tendremos la concentración de nuestra muestra.

285
00:45:25,110 --> 00:45:29,210
y ya eso es lo que te pedí

286
00:45:29,210 --> 00:45:31,010
este también era muy sencillito

287
00:45:31,010 --> 00:45:34,210
lo habéis hecho para ver si nos da el mismo resultado

288
00:45:34,210 --> 00:45:35,670
por ahí

289
00:45:35,670 --> 00:45:47,480
la resta del blanco antes de hacer la curva

290
00:45:47,480 --> 00:45:50,960
siempre en los de patrón externo

291
00:45:50,960 --> 00:45:54,300
y es la buena práctica hacerlo

292
00:45:54,300 --> 00:45:56,840
así que en los de patrón externo siempre

293
00:45:56,840 --> 00:45:59,179
en los otros no

294
00:45:59,179 --> 00:46:15,800
Porque realmente en adiciones estándar, como no estamos teniendo nunca un cero, no es tan sencillo porque estamos emulando el efecto de la matriz, pero en los de patrones externos sí.

295
00:46:15,800 --> 00:46:33,599
¿Vale? Entonces, vale, ahora ya vamos a adiciones estándar. Que acordaos que adiciones estándar, vamos a poner un segundín el dibujo, esto es patrón interno, vamos a poner el gráfico para recordarlo.

296
00:46:34,159 --> 00:46:41,980
Acordaos que cuando tenemos adiciones estándar, lo que tenemos es siempre para la misma cantidad de muestra,

297
00:46:41,980 --> 00:46:46,579
o sea, tenemos una serie de matraces, en este caso estamos considerando cuatro,

298
00:46:47,000 --> 00:46:55,719
cogemos cuatro matraces, en uno echamos la muestra, en el siguiente echamos una cantidad de disolución patrón,

299
00:46:55,840 --> 00:47:00,039
en el siguiente más cantidad, en el siguiente más cantidad y enrasamos con agua.

300
00:47:00,039 --> 00:47:13,980
O sea, realmente lo que estamos haciendo es un calibrado como el que hacíamos de patrones externos, o sea, añadiendo de una disolución madre cada vez mayor cantidad, haciéndola más concentrada, pero también añadiendo siempre la misma cantidad de nuestra muestra.

301
00:47:13,980 --> 00:47:21,019
Al final, como llevamos los matraces al mismo volumen, la concentración de la muestra siempre va a ser la misma.

302
00:47:22,320 --> 00:47:32,519
Entonces, acordaos, misma cantidad de muestra, volúmenes crecientes o concentraciones crecientes de mi patrón.

303
00:47:32,519 --> 00:47:54,420
Y acordaos también que el patrón es del mismo analito que la muestra que yo quiero analizar. Si estoy evaluando potasio, pues mi disolución madre es de potasio y mi muestra lo que estoy evaluando es el potasio.

304
00:47:54,420 --> 00:48:16,099
¿Vale? Entonces, nos dice, se mide plomo o es más en agua residual por espectrofotometría de absorción atómica, con la técnica de adicciones estándar, ¿vale? Aquí me lo están diciendo, pero no tendrían, quiero decir, en algunos ejercicios os pueden decir simplemente de cómo se ha realizado el procedimiento, ¿no?

305
00:48:16,099 --> 00:48:36,539
Te dicen, he puesto en cada matraz no sé cuántos mililitros de muestra y luego en el matraz 1, 0 mililitros. En el matraz 2, 10 mililitros, ¿vale? Pero aquí te dice ya expresamente que estás midiendo plomo en agua por adiciones estándar.

306
00:48:36,539 --> 00:48:56,440
Aquí ten en cuenta que no podría restar el cero porque realmente no es que sea un efecto del ruido que tú tengas que te esté afectando el disolvente, es que es tu propia muestra, ¿vale? Porque tu muestra está en todos los matraces, ¿vale?

307
00:48:56,440 --> 00:49:05,500
Entonces, se añaden volúmenes crecientes de un estándar de 5 ppm a una alícuota de la muestra y se mide la absorbancia.

308
00:49:07,639 --> 00:49:15,360
Entonces, tenemos esta absorbancia para esta cantidad añadida.

309
00:49:17,880 --> 00:49:23,039
Obtén la ecuación de calibración y calcula la concentración original de plomo en la muestra.

310
00:49:23,780 --> 00:49:25,280
¿Vale? Pues, ¿qué tendríamos que hacer aquí?

311
00:49:25,280 --> 00:49:39,420
Lo que tenemos que hacer es una recta de calibrado de la concentración añadida de mi estándar frente a la absorbancia.

312
00:49:40,360 --> 00:49:50,780
¿Vale? ¿Y qué me va a dar? Me va a dar una ecuación, perdón, una recta que cruce con el eje de la 6.

313
00:49:50,780 --> 00:50:11,719
Ese punto es en el que yo emularía que mi muestra se cruza con el eje de las Is, y por lo tanto es igual a cero en la I, y puedo calcular la concentración que solo corresponde a mi muestra y no al patrón que yo he añadido, ¿vale?

314
00:50:11,719 --> 00:50:19,510
o sea, representaría mi concentración añadida frente a la absorbancia.

315
00:50:27,119 --> 00:50:34,849
Esto de aquí lo mismo, me dice que se determina la concentración de cafeína en una bebida energética

316
00:50:34,849 --> 00:50:39,489
mediante montemperatitud de onda cuadrada, lo que os digo que hay veces que he dado más información

317
00:50:39,489 --> 00:50:44,150
que no tenéis ni por qué saber cómo es esta técnica, con un electrode de carbono vitro

318
00:50:44,150 --> 00:50:48,210
y se aplican adiciones estándar a una alícuota fija de la muestra.

319
00:50:48,210 --> 00:50:54,570
Se mide la corriente en microamperios, lo mismo, me da igual lo que sea la corriente de pico, yo sé que es la señal, ¿vale?

320
00:50:55,789 --> 00:51:04,150
Entonces, yo aquí tengo unas concentraciones de cafeína, ¿vale?, añadida y una corriente de pico.

321
00:51:04,510 --> 00:51:15,090
Pues si yo me calculo mi calibrado, vamos a hacer uno aunque sea, tengo concentración añadida.

322
00:51:15,090 --> 00:51:24,710
Yo lo que estoy evaluando es cafeína y lo que estoy haciendo es un patrón, utilizar las adiciones estándar con patrones de cafeína, ¿vale? A mi muestra.

323
00:51:24,889 --> 00:51:32,449
Entonces, concentración añadida cero. Concentración añadida cero no significa que la concentración de cafeína en ese matraz sea cero.

324
00:51:32,449 --> 00:51:34,170
Esa es la concentración de mi muestra

325
00:51:34,170 --> 00:51:36,070
Por eso no se puede restar nada

326
00:51:36,070 --> 00:51:36,670
¿Vale?

327
00:51:37,289 --> 00:51:38,849
Concentración añadida de cafeína

328
00:51:38,849 --> 00:51:46,429
Aquí 0, 5, 10, 15, 20, 25 y 30

329
00:51:46,429 --> 00:51:46,889
¿Vale?

330
00:51:46,989 --> 00:51:53,429
Ahora, la señal que me da cada uno de estos matraces

331
00:51:53,429 --> 00:51:55,849
Me da...

332
00:51:58,380 --> 00:52:03,780
4,85...

333
00:52:04,079 --> 00:52:22,550
6,98, 8,92, 11,10, 13,05, 15,22 y 17,30, ¿vale?

334
00:52:22,969 --> 00:52:33,699
Esta es mi X, esta es mi Y, la represento, insertar, gráfico, vale.

335
00:52:33,699 --> 00:52:45,980
Y veis que aquí, si yo esto continuase, tendría un valor que cortaría con el eje de las íes.

336
00:52:45,980 --> 00:52:55,139
Si hiciese una extrapolación de esta línea de aquí, veis que para el valor de concentración cero es la concentración cero de mi patrón añadido,

337
00:52:55,239 --> 00:52:59,599
no la concentración cero en la muestra, porque lo que yo quiero calcular es cuánto tiene mi muestra.

338
00:52:59,599 --> 00:53:27,449
Y veis que da, gráficamente, igual que en los datos, un valor mayor que cero, ¿vale? Entonces, yo tengo aquí mi recta de calibrado, que es, vamos a calcularla, y me dice que es 0,414 por x más 4,85.

339
00:53:27,449 --> 00:53:34,090
¿Y yo qué quiero hacer? Igualar la Y a 0, ¿vale? El valor absoluto, obviamente.

340
00:53:34,090 --> 00:53:55,429
Entonces, mi resultado de X será 4.85 entre 0.414.

341
00:53:55,429 --> 00:54:05,150
Y esto es igual a 4.85 entre 0.414.

342
00:54:05,869 --> 00:54:08,869
Y esto me da 11,71.

343
00:54:10,190 --> 00:54:11,190
Vale.

344
00:54:13,809 --> 00:54:19,070
11,71 miligramos por litro que estaría por aquí, ¿no?

345
00:54:19,070 --> 00:54:30,869
determinada de protección lineal

346
00:54:30,869 --> 00:54:32,349
que ya lo hemos determinado y calculado

347
00:54:32,349 --> 00:54:34,150
la concentración original de cafeína en la bebida

348
00:54:34,150 --> 00:54:36,289
estaba comprobando que realmente estuviésemos

349
00:54:36,289 --> 00:54:38,510
en el mismo intervalo

350
00:54:38,510 --> 00:54:42,409
vale

351
00:54:42,409 --> 00:54:44,650
pues ya está calculado

352
00:54:44,650 --> 00:54:47,090
y esto lo que sí que tengo que poner son las unidades

353
00:54:47,090 --> 00:54:49,170
que son

354
00:54:49,170 --> 00:54:52,530
miligramos partido por litro

355
00:54:52,530 --> 00:54:54,570
o sea la concentración de mi muestra son

356
00:54:54,570 --> 00:54:57,150
11,7 miligramos

357
00:54:57,150 --> 00:55:13,840
partido por litro de cafeína. Y patrón interno, que es el último tipo de ejercicio que tenemos,

358
00:55:14,000 --> 00:55:19,119
el último tipo de calibrado. Nos dice análisis de benzeno en gasolina por cromatografía

359
00:55:19,119 --> 00:55:25,179
de gases acoplada. Entonces, se mide la condición de benzeno en gasolina usando tolueno como

360
00:55:25,179 --> 00:55:29,199
patrón interno. Acordaos que el patrón interno es una sustancia que utilizamos que tiene

361
00:55:29,199 --> 00:55:36,340
que cumplir ciertos requisitos, que es que tenga una concentración, perdón, unas propiedades

362
00:55:36,340 --> 00:55:41,460
químicas y un comportamiento muy parecido a nuestro analito, pero que no interfiera,

363
00:55:41,579 --> 00:55:47,579
que dé una señal diferente. Entonces, en este caso el benceno es lo que nosotros queremos

364
00:55:47,579 --> 00:55:54,659
cuantificar, es nuestro analito, y utilizamos como patrón interno el tolueno, porque cumple

365
00:55:54,659 --> 00:56:00,619
esos requisitos y nos dice, este nos lo da ya casi hecho, que se obtienen las siguientes

366
00:56:00,619 --> 00:56:07,139
relaciones de áreas, ¿vale? Para, acordaos que del patrón interno siempre añadimos

367
00:56:07,139 --> 00:56:14,500
la misma cantidad, ¿vale? Entonces, para una concentración de benceno de 1, el área

368
00:56:14,500 --> 00:56:19,739
entre el benceno y el tolueno nos da 0,42. Para una concentración del benceno de 2,

369
00:56:19,739 --> 00:56:24,420
el área entre el benceno y el tolueno nos da 0,87 y así sucesivamente.

370
00:56:25,179 --> 00:56:30,440
Ahora nos dicen que la muestra problema tiene una relación de áreas de 3,60

371
00:56:30,440 --> 00:56:33,760
y que calculemos la concentración de benceno de la muestra.

372
00:56:34,639 --> 00:56:37,179
Pues muy fácil, tengo que hacer lo mismo que he estado haciendo hasta ahora.

373
00:56:37,860 --> 00:56:42,000
Esto es mi eje de las X y esto de aquí es mi eje de las Y.

374
00:56:42,000 --> 00:57:01,320
¿Vale? Nosotros siempre comparamos concentración de patrón de nuestra sustancia de patrón frente a concentración de patrón interno. Eso es el eje de las X y el eje de las Y es área del patrón dividida entre área del patrón interno.

375
00:57:01,320 --> 00:57:12,860
¿Qué pasa? En este caso se está diciendo solo concentración de benceno, porque al final, como de tolueno, que es el patrón interno, siempre tenemos la misma concentración, esto sería como dividir aquí entre 1, por ejemplo.

376
00:57:13,440 --> 00:57:22,780
¿Pero qué haríamos? Esto en el eje de las X, esto en el eje de las Y, obtenemos una recta de calibrado e interpolamos este valor de aquí.

377
00:57:22,780 --> 00:57:44,000
¿Vale? Acordaos que voy a poner también un segundo el dibujito de patrón interno. Para patrón interno, ¿qué teníamos? Tenemos nuestra disolución de patrón de la sustancia que nosotros estamos cuantificando.

378
00:57:44,000 --> 00:57:56,400
Por ejemplo, imaginaos que estamos pontificando, en este caso sería el benceno. Y luego tenemos el patrón interno, que es esa sustancia que tiene propiedades similares, pero nos da una señal independiente.

379
00:57:57,300 --> 00:58:04,000
Entonces, esta de aquí sería nuestra disolución de tolueno. De tolueno, de nuestro patrón interno, estamos poniendo...

380
00:58:04,000 --> 00:58:21,480
Era tolbero el interno, ¿verdad? A ver si estoy liando. Sí. De tolbero siempre la misma cantidad y de benceno, que es lo que yo estoy intentando cuantificar, cantidades crecientes, ¿vale? Acordaos para cuando se haga el calibrado.

381
00:58:21,480 --> 00:58:41,619
Entonces, de todo lo del patrón interno siempre la misma. Sería como dividir esto. Imaginaos que hemos añadido 80 ppm, perdón, 8 ppm de patrón interno. Sería 1 entre 8, 2 entre 8, 5 entre 8.

382
00:58:41,619 --> 00:58:58,039
Pero es que luego la concentración que nos daría sería también entre 8, ¿vale? O sea, como que nos lo podemos ahorrar, que a veces puede sonar un poco confuso, ¿vale? Pero mira, el siguiente precisamente por eso os lo he puesto con todos los datos, ¿vale?

383
00:58:58,039 --> 00:59:20,119
Entonces el último nos dice cuantificación de paracetamol en suero por HPLC, cromatografía de líquida de alta definición con patrón interno. Se analiza la concentración de paracetamol en suero sanguíneo mediante cromatografía líquida de alta eficiencia con detección ultravioleta 245.

384
00:59:20,119 --> 00:59:31,800
Pero esto de aquí a mí me da absolutamente igual, ¿vale? Me importa el análisis instrumental, pero ahora mismo lo único que quiero saber es que es una relación lineal, ¿vale?

385
00:59:32,360 --> 00:59:42,199
Entonces, yo quiero analizar paracetamol, esto sí que me importa. Y el patrón interno que utiliza es ibuprofeno, que asumo, lo estoy utilizando de patrón interno,

386
00:59:42,199 --> 00:59:50,559
Entonces, tiene unas propiedades parecidas al paracetamol y me da una señal distinta, ¿vale?

387
00:59:51,059 --> 00:59:58,400
Y se añade una concentración constante a cada muestra y estándar, o sea, como se hacen los calibrados por patrón interno, ¿vale?

388
00:59:58,980 --> 01:00:07,780
Me dicen que se preparan soluciones estándar de paracetamol con una cantidad fija de 20 miligramos litro de ibuprofeno en cada uno, ¿vale?

389
01:00:07,780 --> 01:00:15,300
O sea, el paracetamol va a ir variando en concentración, pero el ibuprofeno, que es el patrón interno, va a ser siempre 20 miligramos litro.

390
01:00:16,260 --> 01:00:18,119
Y se mide la relación de áreas, ¿ok?

391
01:00:20,619 --> 01:00:25,320
Vale, se prepara una disolución estándar de ibuprofeno a 100 miligramos litro.

392
01:00:25,400 --> 01:00:32,739
Y para cada muestra y para cada estándar se añaden 0,20 mililitros de esta disolución de ibuprofeno a una cantidad fija de muestra

393
01:00:32,739 --> 01:00:36,880
para lograr una concentración final de 20 miligramos por litro de ibuprofeno.

394
01:00:36,880 --> 01:00:45,199
O sea, me está dando de una manera un poco enrevesada la concentración que yo voy a tener en cada uno de mis matraces de ibuprofeno, ¿vale?

395
01:00:46,139 --> 01:00:53,219
Entonces, tengo de paracetamol, tendré 0, 10, 20, 40, tendré unas cantidades distintas.

396
01:00:53,320 --> 01:00:55,219
De ibuprofeno, siempre tengo 20.

397
01:00:55,599 --> 01:00:59,539
Y acordaos que esto de aquí, o sea, esto de aquí es una medición, esta primera línea.

398
01:00:59,760 --> 01:01:01,420
Esto de aquí es otra medición, ¿vale?

399
01:01:01,420 --> 01:01:14,599
O sea, yo tengo mi disolución que tiene 0 de paracetamol y 20 de ibuprofeno, la mido y me da que el área de paracetamol es 0 y el de ibuprofeno es 155.000, ¿vale?

400
01:01:14,860 --> 01:01:25,820
Ahora, la siguiente, la de paracetamol es 10, la de ibuprofeno 20, el área de paracetamol es 74.400 y el de ibuprofeno sigue siendo el mismo, ¿vale?

401
01:01:25,820 --> 01:01:45,739
Entonces, ¿qué tengo que hacer yo ahora? Me tendré que hacer una columna nueva que se llame concentración de paracetamol entre concentración de ibuprofeno, ¿vale? 0 entre 20, 0. 10 entre 20, 0,5. 20 entre 20, 1. 40 entre 20, 2. 60 entre 20, 3. 80 entre 20, 4. Y 100 entre 20, 5.

402
01:01:45,739 --> 01:01:53,139
Me hago una nueva columna y me hago otra columna que se llame área de paracetamol entre área de ibuprofeno.

403
01:01:53,599 --> 01:01:58,980
¿Cero entre 155.000? Cero. Esto entre esto, esto entre esto.

404
01:01:59,380 --> 01:02:05,739
Y ya tengo dos columnas nuevas, una de relación de concentraciones y otra de relación de áreas.

405
01:02:06,519 --> 01:02:15,119
En el eje de las X tendré la relación de concentraciones y en el eje de las Y la relación de áreas.

406
01:02:15,760 --> 01:02:22,840
me calculo mi ecuación de la recta de calibrado y ya tengo todos los datos.

407
01:02:22,840 --> 01:02:27,840
Me dice ahora, para la muestra problema se toma un mililitro de suero sanguíneo,

408
01:02:28,780 --> 01:02:32,760
se le añaden 0,2 mililitros de la disolución madre de ibuprofeno,

409
01:02:32,940 --> 01:02:35,500
o sea que al final le añado la misma disolución a mi muestra,

410
01:02:35,940 --> 01:02:43,840
la misma concentración de patrón interno a mi muestra que a los demás patrones con los que he calculado la recta.

411
01:02:43,840 --> 01:02:48,699
Y me dice, si obtiene la siguiente relación de áreas, pues ¿qué tengo que hacer?

412
01:02:51,579 --> 01:03:04,800
Hacer la relación de áreas entre el paracetamol y el ibuprofeno va a ser el que mi eje de la cis, mi valor de Y, pues lo meto en mi recta de calibrado y calculo mi X,

413
01:03:04,800 --> 01:03:15,539
que es la concentración de paracetamol, que es lo que yo quiero calcular, dividido entre 20 miligramos litro, que es la concentración de ibuprofeno.

414
01:03:16,980 --> 01:03:28,460
Entonces, obtengo la ecuación de calibrado por regresión lineal, calculo la concentración de paracetamol metiendo la relación de áreas en mi recta de calibrado

415
01:03:28,460 --> 01:03:33,599
y explico por qué es preferible un patrón interno en lugar de un patrón externo.

416
01:03:33,739 --> 01:03:42,880
Y bueno, el patrón interno es un método mucho más tedioso, pero que compensa efectos de la matriz.

417
01:03:42,880 --> 01:03:47,139
Cuando tenemos una técnica que no es muy reproducible, por ejemplo en cromatografía,

418
01:03:47,219 --> 01:03:50,920
que la inyección no siempre es exactamente igual, compensamos esas fluctuaciones

419
01:03:50,920 --> 01:03:55,880
y obtenemos unos resultados que son mucho más precisos.

420
01:03:58,460 --> 01:04:00,460
y