1
00:00:00,240 --> 00:00:28,199
Un poco lo que hicimos el otro día, para los que no estuvierais, hicimos una comparación de una valoración de una muestra problema mediante dos métodos distintos. Teníamos una muestra problema de la cual no sabemos la composición exacta, pero sí que sabemos que tiene glucosa, D-glucosa y ácido oxálico.

2
00:00:28,199 --> 00:00:45,460
Y queremos saber qué porcentaje es de glucosa y qué porcentaje es de ácido oxálico. Para eso hacemos una valoración con NaOH de una concentración perfectamente conocida,

3
00:00:45,460 --> 00:00:51,820
que es, cada grupo lo hizo con una sosa distinta, pero era aproximadamente 0,1 molar.

4
00:00:53,060 --> 00:01:00,380
La de un grupo era 0,965, creo, y la del otro 0,103 o algo así, ¿vale?

5
00:01:00,500 --> 00:01:06,840
1.500, era 0,1.500, que como los mezclamos todos, pues era...

6
00:01:06,840 --> 00:01:11,040
Ah, vale, vale. Bueno, mientras lo tengáis anotado, pero bueno, aproximadamente 0,1 molar.

7
00:01:12,019 --> 00:01:18,540
Entonces nosotros hacemos nuestra valoración llenando nuestra bureta con esa sosa de concentración conocida

8
00:01:18,540 --> 00:01:23,920
y valorando nuestra muestra problema disuelta en agua que la teníamos aquí.

9
00:01:24,459 --> 00:01:29,299
Como sabíamos la concentración exacta de la sosa cuando veíamos el cambio de coloración,

10
00:01:29,840 --> 00:01:35,620
podíamos saber qué porcentaje, o sea, qué cantidad de ácido oxálico nos había reaccionado

11
00:01:35,620 --> 00:01:39,099
porque la glucosa no va a reaccionar con el N-O-H.

12
00:01:39,099 --> 00:01:48,040
La glucosa lo único que hace es de matriz, forma parte de la muestra, pero no reacciona con la sosa.

13
00:01:48,840 --> 00:02:04,040
Entonces, en función del volumen que consumamos de sosa, como tenemos un volumen que hemos gastado en nuestra bureta y una concentración, podemos calcular el número de moles.

14
00:02:04,040 --> 00:02:22,129
Entonces, ahora nosotros sabemos que el ácido oxálico es diprótico y que la sosa, para reaccionar con el ácido oxálico, por cada mol de ácido oxálico nos hacen falta dos moles de sosa, uno para cada protón, ¿vale?

15
00:02:22,129 --> 00:02:31,389
Entonces, sabiendo el número de moles que tenemos de sosa, sabemos que los de ácido oxálico son la mitad, ¿no?

16
00:02:32,530 --> 00:02:40,090
¿Vale? Entonces, hemos hecho esta valoración de manera manual y cada grupo la hizo por lo menos tres veces.

17
00:02:41,310 --> 00:02:52,250
Entonces, de esas tres veces hemos obtenido, para una masa pesada exactamente, hemos obtenido un volumen.

18
00:02:52,250 --> 00:03:12,949
Para otra masa hemos obtenido otro volumen y para otra masa hemos obtenido otro volumen. Con estos datos podemos calcular el número de moles que tenemos de ácido oxálico, podemos calcular los gramos que tenemos de ácido oxálico a través de la masa molecular

19
00:03:12,949 --> 00:03:34,930
Y, como sabemos, los que tenemos de ácido oxálico la masa y sabemos la masa que teníamos originalmente, podemos saber de esa muestra que nosotros hemos pesado cuánta masa se corresponde con el ácido oxálico y cuánta con el resto, que en este caso es glucosa.

20
00:03:34,930 --> 00:03:57,620
Y podemos hacer un porcentaje. Hemos hecho esto tres veces o cuatro o cinco grupos de manera manual. Y de aquí hemos obtenido un porcentaje de ácido oxálico.

21
00:03:57,620 --> 00:04:19,920
Ahora hemos cogido con nuestro valorador automático y hemos, nuestro valor automático, que para los que no habéis venido a las prácticas, pues bueno, es un aparato electrónico que lo que nos hace es, tenemos un electrodo de pH que nos hace el seguimiento de nuestra valoración.

22
00:04:19,920 --> 00:04:30,100
Aquí echamos nuestra muestra problema y tenemos una bureta automática que nos va echando poco a poco valorante y nos avisa del punto final.

23
00:04:31,439 --> 00:04:43,319
Cuando nosotros hacíamos nuestra valoración manual, llenábamos nuestra bureta con nuestra disolución valorante, hidróxido sódico 0,1 molar en este caso.

24
00:04:43,319 --> 00:04:49,720
en el Erlenmeyer en el que valorábamos echábamos nuestra muestra problema disuelta en agua

25
00:04:49,720 --> 00:04:53,980
y echábamos unas gotas de indicador, que en este caso es fenofitaleína.

26
00:04:54,519 --> 00:05:04,339
Cuando empezamos la valoración, en nuestro Erlenmeyer es ácido y va a ser incoloro.

27
00:05:07,519 --> 00:05:12,980
Cuando empecemos a echar la sosa va a llegar un punto en el que eso va a virar, va a cambiar de color

28
00:05:12,980 --> 00:05:17,240
y en vez de ser transparente e incoloro va a ser de color rosa.

29
00:05:17,660 --> 00:05:21,740
La fenoftaleína vira de incoloro a rosa, a pH básico.

30
00:05:22,660 --> 00:05:28,439
En el caso del indicador automático no nos hace falta tener fenoftaleína

31
00:05:28,439 --> 00:05:31,500
porque el punto final nos lo va a dar directamente la máquina

32
00:05:31,500 --> 00:05:36,040
y luego nos va a decir cuál es el volumen final

33
00:05:36,040 --> 00:05:41,500
y nos va a sacar nuestra curva de valoración perfectamente graficada.

34
00:05:41,500 --> 00:05:53,139
Todo esto que tenemos que hacer a mano normalmente, esto es una sigma muy mal hecha, pero es la forma que tiene nuestra curva de valoración.

35
00:05:53,139 --> 00:06:06,220
Toda esta parte de las valoraciones es del temario del módulo de análisis químico.

36
00:06:06,220 --> 00:06:20,600
Por eso, si alguno o alguna no está matriculada, no la ha cursado ya, etc., el tema de las valoraciones lo verá más en profundidad cuando dé ese módulo,

37
00:06:20,600 --> 00:06:24,639
porque en calidad realmente no forma parte del alcance.

38
00:06:24,759 --> 00:06:28,439
Esto también me lo habéis preguntado algunos, si por ejemplo el día del examen

39
00:06:28,439 --> 00:06:32,839
vosotros tendréis que saber las partes de un valorador automático y la respuesta es que no

40
00:06:32,839 --> 00:06:37,800
porque esta práctica es voluntaria, viene muy bien venir a hacerla

41
00:06:37,800 --> 00:06:44,860
porque se aprenden a utilizar distintos métodos y luego hacemos la comparación, etc.

42
00:06:44,860 --> 00:06:55,860
Pero el instrumental, lo que es una valoración, etc., eso no entra en nuestro temario. En nuestro temario nos entra el análisis estadístico.

43
00:06:56,579 --> 00:07:04,860
Si esto fuese un problema de examen, yo nos diría, hemos hecho una valoración echando fenoftaleína, bla, bla, bla, y hemos obtenido los siguientes volúmenes,

44
00:07:04,860 --> 00:07:14,300
Lúmenes, cálculame cuál es el porcentaje de ácido oxálico y luego me haces la coincidente de variación.

45
00:07:14,500 --> 00:07:21,360
No, yo os daría directamente los datos de las concentraciones para que vosotros hagáis los cálculos estadísticos que sean necesarios.

46
00:07:21,959 --> 00:07:25,100
Pero esta parte de valoraciones no forma parte del temario de calidad.

47
00:07:26,360 --> 00:07:29,899
Entonces, en nuestro valorador automático hacíamos un poco lo mismo.

48
00:07:29,899 --> 00:07:49,040
Pesábamos una masa perfectamente pesada en balanza analítica, una masa que tenemos que apuntar todos los decimales exactamente y en nuestra bureta automática llenábamos con la misma disolución de SOSA con la que hemos hecho la valoración manual.

49
00:07:49,040 --> 00:08:08,660
Cada uno de los grupos utilizó la disolución de NaOH de una concentración perfectamente conocida y nuestro valorador iba tomando volumen de esa bureta automática y la iba echando poco a poco a nuestra muestra problema.

50
00:08:08,660 --> 00:08:29,259
En este caso la teníamos con un agitador magnético para que fuese homogéneo, igual que cuando nosotros hacemos una valoración, estamos continuamente meneando el Erlenmeyer para que cuando cae gota a gota se disuelva y no se quede en el punto en el que ha caído, se disuelva, no se mezcle.

51
00:08:29,259 --> 00:08:59,240
Aquí lo hacemos con un imán, un imán que va agitando nuestra disolución y la bureta tiene una capacidad de 10 mililitros, va echando gotita a gota hasta que alcanza el final de la valoración y luego termina para darnos nuestra sigma, ¿vale?

52
00:08:59,240 --> 00:09:08,000
dar la máquina, igual que nosotros lo miramos en la bureta cuando terminamos la valoración

53
00:09:08,000 --> 00:09:16,519
manual. Entonces, esto de aquí, como la valoración automática se tarda más tiempo, porque al

54
00:09:16,519 --> 00:09:27,899
final el equipo no es tan rápido, la valoración automática lo que hicimos fue, cada uno de

55
00:09:27,899 --> 00:09:34,059
los grupos hizo una valoración. Entonces creo que en el primer turno había seis datos y en un segundo

56
00:09:34,059 --> 00:09:40,379
cinco o cuatro, no me acuerdo bien. Y tenemos lo mismo, tenemos una masa que nosotros hemos pesado

57
00:09:40,379 --> 00:09:49,559
de muestra problema que ha consumido un volumen determinado de NaOH. Luego tenemos el siguiente

58
00:09:49,559 --> 00:09:56,500
grupo que ha cogido otra masa perfectamente pesada y ha obtenido otro volumen. El siguiente grupo

59
00:09:56,500 --> 00:10:03,879
etcétera vale aquí con los mismos cálculos que ahora los haremos que hemos hecho con la

60
00:10:03,879 --> 00:10:16,360
valoración manual hemos obtenido nuestro porcentaje de ácido oxálico en la muestra

61
00:10:16,360 --> 00:10:23,000
problema vale entonces esto que es esto no es más que la media de todas las valoraciones que

62
00:10:23,000 --> 00:10:31,820
hemos hecho. Si tenemos el porcentaje de ácido oxálico de esta de aquí y el porcentaje

63
00:10:31,820 --> 00:10:40,559
de ácido oxálico de esta de aquí, el porcentaje de esta de aquí y de la siguiente, también

64
00:10:40,559 --> 00:10:46,159
tenemos el porcentaje. Tenemos una serie de datos, como cuando teníamos, por ejemplo,

65
00:10:46,360 --> 00:10:51,799
datos de pH. Con estos datos que nosotros hemos calculado, podemos calcular la media,

66
00:10:51,799 --> 00:11:07,080
Podemos calcular la desviación típica, podemos calcular la varianza, el coeficiente de variación y cualquier parámetro de estadística descriptiva que se nos ocurra, ¿vale? ¿Cómo lo podemos hacer esto? Lo podemos hacer de, en teoría, teóricamente de tres maneras.

67
00:11:07,080 --> 00:11:32,840
Una, cogernos nuestras fórmulas, que si os acordáis las tenemos en nuestras diapositivas, que ya están subidas. A ver que vuelva la pizarra. Tengo mis fórmulas y digo, venga, pues yo voy a calcular mi desviación estándar, pues cojo y hago cada uno de mis valores.

68
00:11:32,840 --> 00:11:53,179
A cada uno de mis valores le resto la media que he obtenido. Luego lo elevo al cuadrado. Voy siguiendo esta fórmula. Lo elevo al cuadrado, divido entre n-1, hago la raíz cuadrada.

69
00:11:53,179 --> 00:12:05,179
Esto a nivel práctico no se hace, no lo hace nadie, porque hacer cálculos estadísticos a mano es meter una altísima probabilidad de confundirse.

70
00:12:06,179 --> 00:12:09,120
Entonces, de manera manual no lo hace nadie.

71
00:12:09,720 --> 00:12:18,519
Lo podemos hacer o con la calculadora, con la función de la calculadora científica en la que tendremos que meter nuestros datos que hemos calculado,

72
00:12:18,519 --> 00:12:25,139
nuestros porcentajes, metemos el primero, el segundo, el tercero, el cuarto, el quinto, etc.

73
00:12:25,440 --> 00:12:32,820
Y de ahí calculamos la media, calculamos la desviación y luego elevando la desviación al cuadrado

74
00:12:32,820 --> 00:12:39,580
tenemos la varianza. En las calculadoras más nuevas os calcula directamente probablemente

75
00:12:39,580 --> 00:12:43,740
el coeficiente de variación, ¿vale? Si no, ¿cómo lo hacemos? De manera manual.

76
00:12:43,740 --> 00:13:01,309
¿Os acordáis que era el coeficiente de variación? No es más que nuestra desviación dividida entre nuestra media y, si lo hacemos en tanto por ciento, es multiplicado por cien.

77
00:13:02,309 --> 00:13:14,350
¿Cómo haríamos nuestro coeficiente de variación? Cogiendo nuestra desviación y dividiéndola entre nuestra media, multiplicándolo por cien y ya tenemos el coeficiente de variación en porcentaje.

78
00:13:17,389 --> 00:13:37,649
Otra manera de la que lo podemos hacer, que yo personalmente, para mí, es mi preferida, pero eso cada uno como se maneje mejor y luego el día del examen no queda otra que hacerlo así, ¿vale? Con los datos de la calculadora, pero fuera de un examen, en la vida real, si os apetece, a mí me gusta hacer todo con hojas de cálculo, ¿vale?

79
00:13:37,649 --> 00:13:52,370
Que la próxima sesión va a ser la del 19 de marzo o la del 19 o la del 26, va a ser sobre hojas de cálculo, ¿vale? La clase.

80
00:13:52,370 --> 00:14:12,190
Entonces aquí hacemos lo mismo, tenemos nuestros datos, aquí tenemos las medias, los porcentajes de ácido oxálico que hemos calculado para cada una de nuestras muestras.

81
00:14:12,190 --> 00:14:34,769
Yo meto aquí mis datos que sean y luego directamente puedo calcular la media con una fórmula, puedo calcular la desviación con otra fórmula, etc. Y esto es mucho más, no sencillo, pero es más difícil confundirse cuando se hace con hojas de cálculo.

82
00:14:34,769 --> 00:14:49,309
Y luego, una de las grandísimas ventajas, que a mí también por eso me gusta tanto, es que si yo ahora me equivocado y digo, uy, no, que esta media no era 8, era 8,5, se me recalcula todo automáticamente, ¿vale? No tengo que volver a meter datos en la calculadora, etc.

83
00:14:49,309 --> 00:15:06,169
Entonces, bueno, como la práctica la vais a poder entregar dentro de una semana, si queréis esperaros a la clase de Excel para hacer el informe, cada uno a lo que vea.

84
00:15:06,169 --> 00:15:19,190
Entonces, íbamos por lo que hemos hecho para cada uno de mis experimentos, de mis ensayos, para el manual.

85
00:15:19,190 --> 00:15:36,899
Para el manual yo tengo mi porcentaje 1, mi porcentaje 2, mi porcentaje 3, mi porcentaje 4.

86
00:15:36,899 --> 00:15:50,940
hago la media de mis porcentajes manuales, hago la desviación y hago el coeficiente de variación, ¿vale? Esto multiplicado por 100.

87
00:15:51,759 --> 00:16:03,000
Con la automática hago lo mismo, el porcentaje 1, el porcentaje 2, el porcentaje 3, el porcentaje 4 y el porcentaje 5.

88
00:16:03,620 --> 00:16:11,559
Calculo la media automática, calculo el coeficiente de variación, calculo mi desviación, calculo mi varianza, ¿vale?

89
00:16:11,740 --> 00:16:15,460
Y eso lo hago individualmente de cada una de mis series de valores.

90
00:16:16,480 --> 00:16:17,799
Ahora, ¿cuál es el siguiente paso?

91
00:16:17,799 --> 00:16:30,279
Voy a comparar si, lo primero, la precisión de ambos métodos, se puede decir que es la misma, ¿vale?

92
00:16:30,279 --> 00:16:42,039
¿vale? Precisión manual versus automático. La precisión, acordaos que si tenemos una

93
00:16:42,039 --> 00:16:49,600
diana, la precisión es que todos mis dardos estén cerquita entre ellos, ¿vale? Esto de

94
00:16:49,600 --> 00:16:57,000
aquí sería preciso, esto de aquí no sería preciso, ¿vale? Cada uno de mis datos cae

95
00:16:57,000 --> 00:17:08,799
alejado del resto, ¿vale? Entonces, la precisión se evalúa según la dispersión de los datos,

96
00:17:09,319 --> 00:17:14,720
¿vale? Como se puede ver aquí gráficamente. Y si os acordáis, una de las medidas de dispersión,

97
00:17:14,819 --> 00:17:23,119
las de centralización eran la media, la moda, la mediana, y las de dispersión eran la desviación,

98
00:17:23,119 --> 00:17:34,059
el rango y la varianza. Cuando comparamos precisiones, lo hacemos comparando varianzas.

99
00:17:34,359 --> 00:17:39,599
Que acordaos que varianza es S al cuadrado. Si vuestra calculadora os da directamente

100
00:17:39,599 --> 00:17:45,339
la varianza, ok, pero muy probablemente os dé la S. Pues cogéis la S y con la calculadora

101
00:17:45,339 --> 00:17:52,099
la eleváis a 2. Entonces, ¿cómo comparo la precisión de mis dos métodos?

102
00:17:53,119 --> 00:18:03,500
mediante la prueba F. Si os acordáis, en todos los test estadísticos lo que hacíamos era calcular un parámetro, en este caso F,

103
00:18:03,500 --> 00:18:16,420
porque estamos comparando precisiones y se hace a través de la prueba F que compara varianzas, F se calcula dividiendo la varianza de uno de los dos métodos

104
00:18:16,420 --> 00:18:23,619
entre la varianza del otro y siempre arriba colocamos la más grande, ¿vale?

105
00:18:23,619 --> 00:18:31,960
Si yo he hecho, estos van a ser datos inventados, ¿vale? Para que nadie se ligue, pero imaginaos que yo en mi valoración manual

106
00:18:31,960 --> 00:18:40,660
tengo una varianza de 0,029

107
00:18:40,660 --> 00:18:44,500
y en mi valoración automática

108
00:18:44,500 --> 00:18:49,539
la tengo de 0,012

109
00:18:49,539 --> 00:18:53,319
¿qué haría para calcular mi f?

110
00:18:53,519 --> 00:18:56,660
pondría arriba esta porque es más grande

111
00:18:56,660 --> 00:18:58,079
porque el número es más grande

112
00:18:58,079 --> 00:19:16,079
Entonces, sería la S cuadrado, o sea, la varianza que he obtenido con la valoración manual, dividido entre la varianza que he obtenido con la valoración automática, ¿vale?

113
00:19:16,079 --> 00:19:41,680
y pues el valor que me dé, 0,029 entre 0,012, estos son datos inventados, 0,029 entre 0,012 me da 2,417, ¿vale? Vamos aquí a apuntarlo, me da 2,417, ¿vale?

114
00:19:41,680 --> 00:19:48,859
Pues yo ya he calculado el parámetro f, la f calculada de mi serie de datos.

115
00:19:48,859 --> 00:19:59,700
Ahora, ¿qué tengo que hacer? Compararla con la de las tablas, porque acordaos que cuando hacemos ensayos estadísticos de contraste de hipótesis,

116
00:20:00,359 --> 00:20:04,079
lo que nosotros estamos haciendo es decir, ¿se ve bien de este tamaño?

117
00:20:07,170 --> 00:20:07,450
Sí.

118
00:20:07,450 --> 00:20:21,990
Lo que nosotros estamos haciendo es plantear una hipótesis nula, que es que la varianza del manual es igual que la varianza del automático.

119
00:20:22,549 --> 00:20:29,509
Eso es lo que significa comparar la precisión de los dos métodos, es decir, si realmente ambos son igual de precisos.

120
00:20:29,509 --> 00:20:56,390
Si yo indistintamente estoy en un laboratorio y puedo utilizar uno u otro y me da lo mismo porque me va a dar un resultado igual de preciso. Esta es la hipótesis nula y la hipótesis alternativa es que el manual es menos preciso, que la desviación, la varianza del manual es mayor que la varianza del automático.

121
00:20:56,390 --> 00:21:06,049
Esto a veces da un poco de lío porque dices, vale, yo lo estoy viendo, estoy viendo que esto es 0,029 y esto es 0,012

122
00:21:06,049 --> 00:21:10,109
Obviamente no es el mismo número, no es exactamente igual

123
00:21:10,109 --> 00:21:14,869
Si el de la automática fuese también 0,029 no hay nada que analizar

124
00:21:14,869 --> 00:21:21,769
Pero este es mayor que este, pero tenemos que calcular estadísticamente lo que queremos demostrar es

125
00:21:21,769 --> 00:21:36,609
Sí. Esta pequeña diferencia que hay se debe a errores aleatorios, a algo que es inherente al método analítico o realmente es que una es más precisa que la otra.

126
00:21:36,609 --> 00:21:59,930
Que, pues puede ser, ¿no? O sea, cuando tenemos una valoración automática, como nos hace toda la máquina, el error humano lo minimizamos muchísimo. Nos podemos equivocar si hemos puesto una disolución que no es, si hemos pesado mal nuestra muestra problema, yo qué sé, si teníamos burbujas en la bureta y no nos hemos dado cuenta.

127
00:21:59,930 --> 00:22:10,930
Pero cuando llegue el punto en el que la valoración ha terminado, no tenemos que estar atentos como con la fenoftaleína, que uno lo ve rosa antes y otro lo ve después.

128
00:22:11,349 --> 00:22:17,910
Entonces, a priori, en nuestra cabeza, pensaríamos que es más preciso un método automático que un método manual.

129
00:22:18,430 --> 00:22:24,950
Lo que queremos hacer es demostrarlo estadísticamente, que igual con vuestros datos os ha salido al revés.

130
00:22:24,950 --> 00:22:46,170
Entonces, queremos demostrar que el manual es más preciso que el automático. Tenemos estas hipótesis. Tenemos la hipótesis nula que nos dice que la varianza obtenida por el método manual es igual que la varianza obtenida por el método automático.

131
00:22:46,170 --> 00:23:00,650
Y la hipótesis alternativa que nos dice que no, que la varianza del manual es mayor que la varianza del automático. Si un método tiene más varianza, ¿qué significa? Que es menos preciso, hay más variabilidad.

132
00:23:00,650 --> 00:23:06,869
Entonces, el manual sería menos preciso que el automático

133
00:23:06,869 --> 00:23:13,589
¿Y cómo refutamos o rechazamos esta hipótesis nula?

134
00:23:14,289 --> 00:23:15,549
A través de nuestra f

135
00:23:15,549 --> 00:23:18,930
Hemos calculado nuestra f, f calculada

136
00:23:18,930 --> 00:23:21,930
Esta es la f calculada

137
00:23:21,930 --> 00:23:28,319
Que nos ha dado este dato, ¿no? 2,417

138
00:23:28,319 --> 00:23:31,319
Pues ahora nos tenemos que ir a las tablas

139
00:23:31,319 --> 00:24:11,990
Porque si mi F calculada es menor que la F tabulada, acepto la hipótesis nula, que es que las varianzas de los dos métodos son iguales, son igual de precisos.

140
00:24:11,990 --> 00:24:33,750
Si la f calculada, esta que he calculado yo aquí, es más grande, es mayor que la f tabulada, rechazo la hipótesis nula. Las varianzas no son iguales. Un método es más preciso que el otro. Entonces, rechazo la nula y me quedo con la alternativa.

141
00:24:34,609 --> 00:24:40,089
Pues vamos a verlo. Esto recordad que son datos inventados, que cada uno lo haga con sus datos.

142
00:24:40,190 --> 00:24:42,690
Lo he puesto porque me parece más visual si vemos un número.

143
00:24:43,869 --> 00:24:47,490
Entonces, nuestra F calculada nos ha dado 2,417.

144
00:24:48,390 --> 00:24:53,230
Nos tenemos que ir a las tablas para ver cuál es la F tabulada, la que está en las tablas.

145
00:24:54,730 --> 00:24:56,930
Pues ¿qué hacemos? Ir a la tabla de la F.

146
00:24:58,890 --> 00:25:00,630
¿Dónde está la tabla de la F? Aquí.

147
00:25:00,630 --> 00:25:24,789
Vale, como no nos dicen nada, nosotros cuando no nos dicen nada asumimos que es al 95%, ¿vale? Puede ser al 95 o al 99 normalmente, pero si no nos dicen nada, 95%, ¿vale? Pues tenemos aquí la tabla F, alfa igual a 0,05, que es lo mismo que 95%, ¿vale?

148
00:25:24,789 --> 00:25:37,450
Ahora, ¿dónde miramos en la tabla? Pues tendremos que ver los grados de libertad que tenemos en el numerador y en el denominador.

149
00:25:37,450 --> 00:25:45,549
¿Eso de qué va a depender? Pues de lo que hayamos puesto en el numerador, o sea, arriba, y en el denominador, o sea, abajo.

150
00:25:45,549 --> 00:26:06,970
En este caso, en el numerador, que es la manual, habíamos dicho que tenemos cuatro medidas. De la manual, esta de aquí, manual n, que es el número de medidas, igual a cuatro.

151
00:26:06,970 --> 00:26:11,829
Va a haber grupos que hayáis hecho 3 y grupos que igual habéis hecho 5 o 6

152
00:26:11,829 --> 00:26:14,349
En el automático, 5

153
00:26:14,349 --> 00:26:19,369
Auto, n igual a 5

154
00:26:19,369 --> 00:26:23,670
Ahora, ¿cuál está en el numerador y cuál está en el denominador?

155
00:26:23,950 --> 00:26:28,130
Como la varianza del manual era más grande, la hemos puesto arriba en el numerador

156
00:26:28,130 --> 00:26:36,809
Entonces, el número de datos en el numerador es 4 y en el denominador 5

157
00:26:36,809 --> 00:26:56,069
Y en nuestra tabla de la F tenemos aquí, tenemos que mirar aquí en la cabecera los grados de libertad del numerador y aquí en las filas los del denominador.

158
00:26:56,069 --> 00:27:01,269
¿Vale? Y los grados de libertad, acordaos que en este caso es n-1.

159
00:27:01,269 --> 00:27:10,769
O sea que tendremos que mirar aquí n-1, 4-1, 3 y aquí 5-1, 4.

160
00:27:11,910 --> 00:27:20,450
¿Vale? Entonces vamos a la tabla y tendremos que mirar aquí en el numerador 4-1, 3

161
00:27:20,450 --> 00:27:41,430
Y en el denominador, 5 menos 1, 4. Este de aquí. Entonces, entre 3 y 4, este es el dato que obtenemos.

162
00:27:41,430 --> 00:28:04,789
Esta es nuestra F tabulada. 6,59 es la F tabulada para un 95% y para nuestro caso concreto, en el que teníamos 4 datos en la valoración manual, que es la que está en el numerador, y 5 datos en la valoración automática, que es la que está en el denominador.

163
00:28:04,789 --> 00:28:40,450
Así que nuestra F tabulada es 6,59. F tabulada es igual a 6,59. ¿Cuál se cumple de estas de aquí?

164
00:28:40,450 --> 00:28:45,650
que F calculada es menor que F tabulada.

165
00:28:46,009 --> 00:28:49,230
2,4 es más pequeño que 6,5.

166
00:28:49,569 --> 00:28:51,829
Por lo tanto, aceptamos la hipótesis nula.

167
00:28:52,309 --> 00:28:54,809
Por lo tanto, podemos decir que la precisión

168
00:28:54,809 --> 00:28:58,569
de la manual y de la automática son similares,

169
00:28:58,890 --> 00:29:00,490
son estadísticamente iguales.

170
00:29:00,829 --> 00:29:02,450
O sea que a priori, si nos preguntasen,

171
00:29:03,269 --> 00:29:07,190
podríamos utilizar o el método manual o el método automático

172
00:29:07,190 --> 00:29:09,730
y obtendríamos la misma precisión.

173
00:29:10,450 --> 00:29:24,789
Ojo que estamos hablando de precisión ahora mismo. Y tenemos que recordar bien cuál es la diferencia entre precisión y exactitud.

174
00:29:29,390 --> 00:29:39,809
Habíamos dicho que precisión es, yo tengo mi diana y mis datos caen todos muy cerquita, por lo tanto, mi método es preciso.

175
00:29:40,450 --> 00:29:48,890
En la otra, tengo uno aquí, otro aquí, otro aquí, otro aquí, mi método no es preciso, ¿vale?

176
00:29:49,109 --> 00:29:52,670
Ahora, tenemos que evaluar la exactitud, ¿eso qué es?

177
00:29:53,190 --> 00:30:02,289
Si yo tiro mis dardos y los datos me dan por aquí, ¿vale? Muy cerquita del centro,

178
00:30:02,950 --> 00:30:10,589
este método es preciso y es exacto, porque el valor que yo obtengo es próximo al valor real,

179
00:30:10,589 --> 00:30:13,690
al valor esperado, al valor tabulado, ¿vale?

180
00:30:14,750 --> 00:30:25,490
En cambio, un método poco preciso, pues es que yo tiro un dardo y me cae aquí.

181
00:30:27,630 --> 00:30:30,670
Y tiro el siguiente y me cae aquí.

182
00:30:30,970 --> 00:30:32,730
Y tiro el siguiente y me cae aquí.

183
00:30:33,029 --> 00:30:34,549
Y tiro el siguiente y me cae aquí.

184
00:30:34,869 --> 00:30:36,609
Están muy lejos del centro, ¿no?

185
00:30:36,609 --> 00:30:43,150
Aparte de que este método no es nada preciso, tampoco es nada exacto, ¿vale?

186
00:30:43,170 --> 00:30:45,809
Porque no se acerca al valor central.

187
00:30:45,809 --> 00:31:00,259
Se podría dar el caso en el que yo tenga, vamos a ver, en el que yo tenga, por ejemplo, yo lanzo los dardos y los lanzo aquí.

188
00:31:00,259 --> 00:31:24,299
Me cae uno aquí, otro aquí, otro aquí, otro aquí, otro aquí, otro aquí y otro aquí, ¿vale? Este método, jolín, este método es preciso porque todos los datos están muy cercanos pero no es exacto porque están muy lejos del centro, ¿vale?

189
00:31:24,299 --> 00:31:29,559
del valor que consideramos el valor esperado, nuestro valor entre comillas real, ¿vale?

190
00:31:29,599 --> 00:31:35,559
Entonces, hemos evaluado la precisión, que es cómo de cerca están los resultados entre ellos

191
00:31:35,559 --> 00:31:40,119
y ahora tenemos que evaluar la exactitud, que es cómo de exacto es mi valor,

192
00:31:40,339 --> 00:31:46,599
cómo de cerca no es al valor real, cuánto se acerca el porcentaje de ácido oxálico

193
00:31:46,599 --> 00:31:52,160
que yo estoy consiguiendo con mis resultados al porcentaje de ácido oxálico que tiene esa muestra.

194
00:31:52,160 --> 00:32:09,339
Y esto a veces es un poco difícil de cuantificar porque tenemos que tener valores de referencia para poder hablar de exactitud. En este caso los tenemos, los tengo yo porque yo hice la muestra problema, que ahora os comento sobre eso también, sobre todo los del primer grupo.

195
00:32:09,339 --> 00:32:17,720
Vale, entonces hemos evaluado la precisión y ahora lo que queremos es evaluar la exactitud

196
00:32:17,720 --> 00:32:22,640
Pues para evaluar la exactitud tenemos que hacer también un test estadístico

197
00:32:22,640 --> 00:32:28,519
Y lo bueno es que hay que hacer un paso previo que es comparar precisiones y eso ya lo hemos hecho

198
00:32:28,519 --> 00:32:32,079
Entonces, nos vamos a nuestra hoja de fórmulas

199
00:32:33,019 --> 00:32:45,269
Nosotros hemos calculado si los métodos tienen las varianzas homogéneas, o sea, estadísticamente iguales o no.

200
00:32:45,269 --> 00:32:50,190
Y hemos obtenido que sí, que las varianzas de nuestros dos métodos se pueden considerar iguales.

201
00:32:50,769 --> 00:32:56,650
Entonces, como ya lo sabemos, tenemos que utilizar para comparar las medias estas fórmulas de aquí.

202
00:32:56,650 --> 00:33:21,450
Que nosotros hacemos la comparación de las precisiones y nos sale que no, que no son homogéneas, nos tendríamos que ir a este apartado de aquí, estas fórmulas de aquí, ¿vale? Como nos ha salido que sí, utilizaríamos esta, que esto lo voy a copiar porque nadie se lo sabe de memoria, evidentemente.

203
00:33:21,450 --> 00:33:35,690
¿Vale? Entonces, ¿cómo tenemos que proceder? Pues lo que tenemos que hacer es calcular esta T de aquí, ¿vale? La T de student.

204
00:33:37,450 --> 00:33:44,950
¿Cómo la calculamos? Metiendo datos en la calculadora. Esto que no os asuste porque son fórmulas muy largas pero no son difíciles.

205
00:33:44,950 --> 00:33:58,430
La 1 vamos a llamarla que es la manual, ¿vale? Por ejemplo, da absolutamente igual, ¿eh? Y la 2 la automática, lo podéis llamar como queráis, si lo queréis hacer al revés, pues también, ¿vale?

206
00:33:58,430 --> 00:34:14,230
Entonces, para el manual yo he calculado una media, que es la x sub 1, he calculado una desviación, que es la s sub 1, he calculado también una varianza, que es la s cuadrado sub 1,

207
00:34:14,230 --> 00:34:22,809
tengo un número de datos que es n sub 1, que este sí que me acuerdo que eran 4, lo que hemos dicho en este caso de la manual.

208
00:34:23,829 --> 00:34:34,710
Luego tenemos una valoración automática que llamamos 2 y tenemos x sub 2, la media de esa valoración automática,

209
00:34:35,489 --> 00:34:42,909
tenemos la desviación típica o desviación estándar, que acordaos que es exactamente lo mismo de la automática,

210
00:34:43,809 --> 00:34:51,349
Tenemos la varianza de la automática y tenemos el número de datos de la automática, que en este caso eran cinco.

211
00:34:52,969 --> 00:34:58,570
¿Qué tenemos que hacer? Sustituir estos datos para obtener esta T.

212
00:35:00,769 --> 00:35:05,989
En este caso está desglosado en dos. Lo podríais hacer todo del tirón si quisierais,

213
00:35:05,989 --> 00:35:13,210
Pero esta S de aquí, para calcularla más fácil, está aquí puesta para no poner una fórmula tan tan larga.

214
00:35:13,449 --> 00:35:23,190
Entonces, ¿qué hay que hacer? N sub 1, 4 menos 1 por S sub 1 al cuadrado, el valor que hayamos calculado,

215
00:35:23,690 --> 00:35:33,969
más, entre paréntesis, N sub 2 menos 1, que son 5 menos 1, 4, por S sub 2 al cuadrado,

216
00:35:33,969 --> 00:35:43,989
lo que habéis calculado también antes, dividido entre n sub 1 más n sub 2 menos 2, ¿vale? 4 más 5, 9 menos 2, 7.

217
00:35:44,909 --> 00:35:52,309
Y todo eso lo metemos aquí en esta fórmula. ¿Calculamos la t de cómo? Pues el valor absoluto, ¿vale?

218
00:35:52,329 --> 00:36:00,210
Porque la t siempre tiene que ser positiva, de la media del primero del manual menos la media del segundo.

219
00:36:00,650 --> 00:36:08,510
Valor absoluto, o sea, si me dé el valor que me dé de restar este menos este, pongo ese valor, pero en positivo, nunca en negativo.

220
00:36:09,989 --> 00:36:24,170
Divido entre esto que he calculado aquí, multiplicado por la raíz cuadrada de 1 dividido entre n sub 1, 4, más 1 dividido entre 5.

221
00:36:24,170 --> 00:36:34,630
y metiendo todos estos datos en la calculadora yo voy a obtener un valor de t que es mi t calculada, ¿vale?

222
00:36:34,630 --> 00:36:39,550
Igual que obtenía mi valor de f, que f es mucho más fácil de calcular, vamos, más fácil, más rápido

223
00:36:39,550 --> 00:36:44,530
porque también es lo mismo que esto, dividir una cosa entre la otra, ¿vale?

224
00:36:44,530 --> 00:36:51,769
Es una entre la otra, pues aquí en vez de calcular f calculo t y hago exactamente lo mismo,

225
00:36:51,769 --> 00:37:13,690
Tengo que decir, vale, mi hipótesis nula. Que la media obtenida, porque estoy comparando exactitudes, o sea, el valor que yo obtengo, que la media obtenida por mi valoración manual es igual que la media obtenida con mi valoración automática.

226
00:37:13,690 --> 00:37:35,599
Y esto de aquí es mi hipótesis nula. Ahora, hipótesis alternativa. En el caso de la práctica, me dice si existen diferencias significativas.

227
00:37:35,599 --> 00:37:54,699
Me dice simplemente si existe diferencia entre los dos métodos. No me dice que si una media es mayor que la otra, me dice que si son iguales o son distintas.

228
00:37:54,699 --> 00:38:07,639
Entonces, mi hipótesis alternativa es que la media de la manual y la media de la automática son diferentes.

229
00:38:08,559 --> 00:38:18,539
El ejercicio o la práctica me podría decir, demuestra o calcula si uno de los métodos es más preciso que el otro.

230
00:38:18,539 --> 00:38:32,000
En ese caso, me está diciendo no que sean distintos, sino que uno sea mayor que el otro o menor. Y de eso va a depender en qué tabla vamos a mirar.

231
00:38:32,840 --> 00:38:45,320
Entonces, tenemos calculada nuestra T y ahora nos tenemos que ir a las tablas, igual que hemos ido a la tabla de la F, para comparar nuestra T calculada con la T tabulada.

232
00:38:45,320 --> 00:39:01,679
Y aquí tenemos que mirar varias cosas. Lo primero, como siempre, ¿a qué porcentaje de significación? ¿A qué alfa? Pues bueno, como nadie me dice nada, yo digo que es para un alfa igual a 0,05.

233
00:39:01,679 --> 00:39:12,519
O sea, 0,05, que es un 95%, ¿no?

234
00:39:15,329 --> 00:39:17,630
0, pues no se borra eso.

235
00:39:18,269 --> 00:39:25,510
Alfa igual a 0,05, que es lo mismo que 95%.

236
00:39:25,510 --> 00:39:25,969
Ok.

237
00:39:26,989 --> 00:39:29,889
Ahora, ya sé en qué tabla mirar en la del 95,

238
00:39:29,889 --> 00:39:35,309
5. Pero tengo que saber también si miro en la T de Student de una cola o de dos colas.

239
00:39:35,789 --> 00:39:42,670
¿Cómo sé eso? Si me están diciendo mi hipoteca alternativa, simplemente si son distintos,

240
00:39:42,670 --> 00:39:50,329
no me están diciendo si uno es mayor que otro, me da igual que sea hacia este lado o hacia este lado, ¿vale?

241
00:39:50,449 --> 00:39:54,909
O mayor o menor, simplemente que no sea igual. Utilizo dos colas.

242
00:39:54,909 --> 00:40:06,730
Si me dijesen en otro caso que diga si es mayor una media que la otra, tendría que utilizar una cola, ¿vale?

243
00:40:06,949 --> 00:40:16,389
Entonces ya sé en este caso que voy a tener que mirar en la tabla del 95% dos colas, ¿vale?

244
00:40:16,389 --> 00:40:42,690
Ahora, vale, me voy a la tabla, todo bien, la tengo aquí y estoy en la tabla de la TED Student, dos colas, dos colas, que me lo dice aquí, si tuviese que mirar en la de una cola, sabéis que la tengo abajo, vale, una cola, pero miro en la de dos colas y miro al 95%, alfa igual a 0,05.

245
00:40:42,690 --> 00:41:03,130
Vale, ok. Ya solo me queda saber para qué número de grados de libertad tengo que mirar. Me lo dice mi fórmula. Me dice que los grados de libertad son n1 más n2 menos 2.

246
00:41:03,130 --> 00:41:13,769
O sea, el número de valores de la primera serie, que era 4, más el número de valores de la segunda serie, que eran 5, menos 2.

247
00:41:14,090 --> 00:41:16,510
O sea, 4 y 5, 9, menos 2, 7.

248
00:41:17,030 --> 00:41:32,400
Pues me tendré que ir a la tabla de dos colas de alfa igual a 0,05 y n grados de libertad igual a 7.

249
00:41:32,400 --> 00:42:02,030
O sea que mi tabla es este valor de aquí, 2,36. ¿Vale? Dos colas, 95%, grados de libertad 7, 2,36. ¿Vale? Pues mi T tabulada es igual a 2,36.

250
00:42:03,030 --> 00:42:15,250
Entonces, si mi t calculada, la que yo he calculado con toda esta fórmula de aquí, es menor que mi t tabulada, o sea que 2,36,

251
00:42:15,670 --> 00:42:27,829
acepto la hipótesis nula y digo que las medias obtenidas por ambos métodos son estadísticamente iguales, o sea que los métodos son igualmente exactos.

252
00:42:27,829 --> 00:42:57,309
Si mi t calculada es mayor que la t tabulada, rechazo la hipótesis nula, las medias.

253
00:42:57,309 --> 00:43:21,530
No son iguales, acepto la alternativa y por lo tanto no puedo decir que mis dos métodos sean igual de exactos, ¿vale? Y esto también es una cosa que es un poco contraintuitiva porque puede pasar que yo tenga dos métodos que sean igual de precisos pero no sean igual de exactos o dos métodos que no sean igual de precisos pero sí lo sean de exactos.

254
00:43:21,530 --> 00:43:42,429
No es habitual, pero puede ocurrir. ¿Por qué digo esto? Porque imaginaos que nosotros cuando hemos calculado la F en el primer paso, cuando hemos hecho la F nos ha salido con nuestros datos inventados que las varianzas eran homogéneas.

255
00:43:42,429 --> 00:44:01,829
O sea, que las precisiones de ambos métodos sí que son iguales, sí que son la misma precisión. ¿Qué pasa? Que nos podría haber dado que no, nos podría haber dado que la precisión de los dos métodos difiere, que la precisión, por ejemplo, del automático es mayor, es más preciso que el manual.

256
00:44:02,650 --> 00:44:15,070
¿Qué hacemos en ese caso para comparar las medias? Pues lo mismo, pero en vez de utilizar estas fórmulas de aquí, tenemos que utilizar estas fórmulas de aquí.

257
00:44:16,530 --> 00:44:39,269
Entonces, ¿qué es lo que haríamos? Exactamente lo mismo. Calculamos nuestra T con esta fórmula que tenemos aquí.

258
00:44:39,889 --> 00:44:49,710
Seguimos teniendo que nuestra manual a la que hemos llamado 1 y nuestra auto a la que hemos llamado 2, ¿vale?

259
00:44:49,769 --> 00:44:53,210
Porque lo he puesto ya así, pero que podría ser al revés si quisierais.

260
00:44:53,210 --> 00:45:05,429
Entonces, de la manual tenemos una media que hemos obtenido, tenemos un número de datos, tenemos una varianza, una desviación, una varianza, ¿vale?

261
00:45:05,429 --> 00:45:15,769
Y de la automática lo mismo, tenemos una media, un número de datos, una desviación, una varianza, ¿vale?

262
00:45:16,730 --> 00:45:27,309
Entonces, ¿cómo calculamos la t? Pues igual, x sub 1, el dato que hemos obtenido aquí, lo metemos aquí, x sub 2, s sub 1, ¿vale?

263
00:45:27,309 --> 00:45:30,469
Tenemos todos los datos que los hemos calculado con la calculadora.

264
00:45:31,210 --> 00:45:37,329
Y esto de aquí a aquí, y este que me he colado, y este aquí, ¿vale?

265
00:45:38,309 --> 00:45:42,030
Si os parece más difícil verlo con letras y más poner datos reales,

266
00:45:42,030 --> 00:45:51,449
la media de este imaginaos que es 0,8 y n es 4 y s es 0,001.

267
00:45:52,369 --> 00:45:56,750
Simplemente es meter los datos que hayáis calculado aquí con la calculadora en esta fórmula, ¿vale?

268
00:45:56,750 --> 00:46:15,889
Y obtenemos una T. Tenemos que hacer lo mismo que hemos hecho antes, irnos a la tabla de la T de Student y tenemos que saber tres cosas. Uno, el alfa de significación, si no nos dicen nada, 0,05, son 95%.

269
00:46:15,889 --> 00:46:27,789
Tenemos que saber si una o dos colas, que en este caso, como nos dicen solo que si son distintos los métodos o iguales la exactitud, sabemos que tenemos que usar dos colas.

270
00:46:28,449 --> 00:46:36,030
Y luego los grados de libertad para ver dónde tenemos que mirar aquí en la tabla.

271
00:46:36,030 --> 00:46:49,570
En qué fila tenemos que mirar, sabemos en qué columna, porque sabemos que son dos colas y 0,05, pero tenemos que saber en qué grados de libertad miramos.

272
00:46:49,570 --> 00:47:09,150
Y en este caso, cuando tenemos muestras que no tienen varianzas homogéneas, no se hace como hemos hecho antes, que eran los datos del primero más los del segundo menos dos.

273
00:47:09,150 --> 00:47:13,429
Ahora lo tenemos que calcular con esta fórmula de aquí

274
00:47:13,429 --> 00:47:16,690
Que es una fórmula en la que es fácil equivocarse

275
00:47:16,690 --> 00:47:21,550
Porque mirad que es ponerte a multiplicar, a elevar, a dividir con paréntesis muchos datos

276
00:47:21,550 --> 00:47:23,309
Pero lo mismo, tenemos todo

277
00:47:23,309 --> 00:47:27,309
Tenemos la varianza del primero

278
00:47:27,309 --> 00:47:29,050
Que la tenemos aquí

279
00:47:29,050 --> 00:47:32,469
Tenemos el número de datos del primero

280
00:47:32,469 --> 00:47:36,010
La varianza del segundo y el número de datos del segundo

281
00:47:36,010 --> 00:47:38,050
Todo esto elevado al cuadrado

282
00:47:38,050 --> 00:47:56,050
Luego lo tenemos que dividir entre la varianza del primero al cuadrado, que es lo mismo que la desviación a la cuarta, ¿vale? Es S a la cuarta, la desviación a la cuarta, que es lo mismo que la varianza al cuadrado, ¿vale?

283
00:47:56,050 --> 00:48:12,449
El número de datos al cuadrado multiplicado por el número de datos menos uno del primero y lo mismo con el segundo, ¿vale? Aquí metemos todos estos datos en la calculadora, lo hacemos un par de veces para comprobar, etcétera, y vamos a obtener un dato, ¿vale?

284
00:48:12,449 --> 00:48:26,550
Imaginad, me lo invento, 11,2, ¿vale? Pues ya tenemos donde tenemos que mirar el número de grados de libertad en nuestra tabla, ¿vale?

285
00:48:26,550 --> 00:48:43,659
Y nos vamos a dos colas, 95%, 0,05 y el 11, ¿vale? Y nos da 2,20.

286
00:48:43,659 --> 00:48:58,960
Pues exactamente lo mismo. Si mi t calculada es menor que la t de las tablas, acepto la hipótesis nula.

287
00:48:59,860 --> 00:49:07,039
Acepto la hipótesis nula que me dice que la media del método manual y la del automático son iguales.

288
00:49:07,039 --> 00:49:21,500
Si mi t calculada es mayor que la t de las tablas, rechazo la hipótesis nula.

289
00:49:21,500 --> 00:49:34,460
Y digo que la media del primero del manual no es igual que la media del automático.

290
00:49:34,460 --> 00:49:42,800
preguntas hasta aquí

291
00:49:42,800 --> 00:49:49,530
yo creo que cuando os pongáis a hacerlo

292
00:49:49,530 --> 00:49:50,690
surgirán dudas

293
00:49:50,690 --> 00:49:55,269
una pregunta

294
00:49:55,269 --> 00:49:56,829
siempre vamos a tener que hacer

295
00:49:56,829 --> 00:49:59,329
es que yo se supone que lo tengo

296
00:49:59,329 --> 00:50:00,550
hecho y espero no haberme equivocado

297
00:50:00,550 --> 00:50:02,989
se supone que siempre vamos a tener que

298
00:50:02,989 --> 00:50:05,250
mirar tanto la exactitud como la

299
00:50:05,250 --> 00:50:07,289
precisión o hay veces que puede

300
00:50:07,289 --> 00:50:08,289
que nos pida una cosa

301
00:50:08,289 --> 00:50:10,889
hay veces que puede que te pidan

302
00:50:10,889 --> 00:50:12,789
solo la precisión

303
00:50:12,789 --> 00:50:15,110
y que la calculas y listo. Pero siempre

304
00:50:15,110 --> 00:50:16,409
que te piden la exactitud

305
00:50:16,409 --> 00:50:19,050
tienes que hacer el paso previo de la precisión

306
00:50:19,050 --> 00:50:20,269
porque sin saber

307
00:50:20,269 --> 00:50:21,889
si tus variables...

308
00:50:21,889 --> 00:50:25,210
Claro, no sabes qué fórmula tienes que coger, si son iguales o no.

309
00:50:25,469 --> 00:50:26,849
Entonces, por lo general

310
00:50:26,849 --> 00:50:28,909
en los exámenes

311
00:50:28,909 --> 00:50:30,469
siempre suelen caer las dos cosas.

312
00:50:30,630 --> 00:50:32,989
Quiero decir que ya que tienes que calcular la...

313
00:50:32,989 --> 00:50:34,829
O sea, que no se suele poner

314
00:50:34,829 --> 00:50:37,030
un ejercicio de cada, sino que es conjunto

315
00:50:37,030 --> 00:50:38,550
porque ya que tienes que calcular

316
00:50:38,550 --> 00:50:40,849
sí o sí la F

317
00:50:40,849 --> 00:50:50,289
Para ver si las varianzas son homogéneas, luego ya calculas la media, o sea, la exactitud, perdón, comparas las medias con una de las dos fórmulas.

318
00:50:50,469 --> 00:51:02,050
Y primero has tenido que hacer la F. Entonces, si sabes calcular la diferencia, si son igual de exactos o no, es porque previamente has calculado si son igual de precisos o no.

319
00:51:02,050 --> 00:51:18,079
Vale, vale. Y el truquito para saber si te piden si son iguales o diferentes o mayor o menor es en lo que pone en la práctica del ensayo de significancia establecer si existe diferencia o si no te diría si es mayor o menor.

320
00:51:18,079 --> 00:51:42,900
Efectivamente, si te dicen demuestra si estos métodos son igual de precisos o no, dices vale, me está diciendo si son iguales o son distintos. Si te dice demuéstrame si el método manual es más preciso que el método automático o demuéstrame si uno de los dos métodos es más exacto que el otro.

321
00:51:42,900 --> 00:52:04,039
Ahí ya te están diciendo en la hipótesis alternativa que tienes que utilizar una cola y esto aplica solo a exactitud, ¿vale? En precisión, por convenio, siempre utilizamos la fórmula de una cola, ¿vale? Tenemos siempre esta tabla y es la que se utiliza.

322
00:52:04,039 --> 00:52:08,039
Sí que es verdad que para que os deis cuenta, yo creo que esto ya lo hemos visto, pero por ejemplo…

323
00:52:08,559 --> 00:52:12,039
¿De una cola? O sea, en lo que es la precisión se utiliza la de una cola.

324
00:52:12,039 --> 00:52:28,440
Sí, porque tenemos esta distribución que veis aquí que no es simétrica como la de Student. Entonces, por existir, existe la tabla F que se puede ver de dos colas, pero es que no se utiliza.

325
00:52:28,440 --> 00:52:45,599
Entonces, lo único que varía, o sea, siempre con la prueba F solo vais a tener una tabla en la que mirar, así que no hay duda, que es esta de aquí al 95 o esta de aquí al 99, pero no tenéis que fijaros si necesitáis una cola o dos colas, os tenéis que fijar en los grados de libertad y ya.

326
00:52:45,599 --> 00:53:01,519
Bueno, en la TED Students sí. Y si os dais cuenta, mira, por ejemplo, esta fila de aquí, que es el 0,05, ¿vale? Si yo me voy para abajo, en una cola es el 0,025. O sea, una es un poco más restrictiva que la otra.

327
00:53:01,760 --> 00:53:14,800
También os digo que normalmente hay muy poca diferencia de una a dos colas y que lo que se suele aceptar de una cola se suele aceptar de dos y lo que se suele rechazar de una cola se suele rechazar de dos.

328
00:53:14,800 --> 00:53:27,199
Pero bueno, simplemente para que lo sepamos, si el ejercicio nos dice que comparemos si son iguales o distintas dos colas, si el ejercicio nos dice que digamos si una es mayor que la otra, una cola.

329
00:53:28,159 --> 00:53:33,360
Luego, la TED Student, ¿te acordás también que es la que utilizamos para calcular intervalos de confianza?

330
00:53:33,980 --> 00:53:49,099
O sea, el intervalo de confianza lo que es, es yo tengo mi dato y digo en qué rango tengo mi dato hacia arriba y hacia abajo, ¿vale?

331
00:53:49,099 --> 00:54:09,260
Yo tengo, por ejemplo, que mi media es 3,6 más menos 0,1. ¿Eso qué significa? Que mi media está entre 3,5 y 3,7. ¿Vale? Esto es un intervalo de confianza.

332
00:54:09,260 --> 00:54:32,340
¿Cómo lo calculo? Haciendo mi media, no sé qué le pasa a esto, se ha quedado algo bloqueado y no me deja escribir.

333
00:54:32,340 --> 00:54:51,519
Ahí, ahora. Más menos T por S dividido entre raíz de N. N, número de datos que yo tenga. S, desviación. X, media, la media de mis datos.

334
00:54:51,519 --> 00:55:04,739
y me falta buscar la T. Pues la T la tengo que buscar para una significación concreta, si no me dicen nada 95%, pero me pueden decir 99, me pueden decir 97,5, ¿vale?

335
00:55:06,380 --> 00:55:18,380
Tengo que saber si es de una o dos colas y tengo que saber los grados de libertad. Los grados de libertad, cuando tengo una serie de valores, es n-1, ¿vale?

336
00:55:18,380 --> 00:55:36,380
Lo que pasa es que en estos casos no sabíamos cuántos grados de libertad porque estábamos comparando dos series distintas de valores. Pero si yo tengo una serie, sobre esa serie, los grados de libertad es n-1. Y cuando calculamos un intervalo de confianza, la T de student es siempre la de dos colas.

337
00:55:36,380 --> 00:56:00,280
Lo que me está diciendo esta distribución, si es por ejemplo al 95%, me está diciendo que yo tengo un 95% de mis datos de posibilidad están aquí dentro y fuera está un 5%, que es lo que significa el alfa 0,05.

338
00:56:00,280 --> 00:56:34,480
Un 5%. En el caso del intervalo de confianza puede ser tanto por arriba como por abajo. O sea, el 0,5 alfa igual a 0,5 es tanto por aquí como por aquí.

339
00:56:34,480 --> 00:56:46,840
¿Vale? O sea, es esto de aquí y esto de aquí. O sea, que realmente cada uno de los lados es alfa medios, ¿vale? Un 2,5%.

340
00:56:46,840 --> 00:56:52,440
Entonces, en el intervalo de confianza, cojo la T de Student de dos colas.

341
00:56:52,440 --> 00:57:05,079
para grados de libertad n-1 y para el nivel de significación, el alfa, que me hayan dado.

342
00:57:05,079 --> 00:57:25,880
Si no me dicen nada, alfa es igual a 95%. Alfa igual a 0,05. No sé qué le ha pasado, perdonadme a la tableta que no me deja escribir, me escribe en continuo. A ver si ahora la reinicio o algo.

343
00:57:25,880 --> 00:57:51,280
Vale, entonces, vamos a volver un segundo a nuestro guión de prácticas. Lo que hemos hecho ha sido hacer las dos valoraciones, calcular de cada una de ellas el porcentaje de ácido oxálico que obtenemos

344
00:57:51,280 --> 00:58:12,659
Y después hemos comparado los datos obtenidos con la manual con los datos obtenidos con la automática. El fundamento ya lo hemos comentado, que el ácido oxálico es un ácido poliprótico, tiene dos protones, por cada mol de ácido oxálico necesitamos dos de NaOH para que la reacción sea estequiométrica.

345
00:58:12,659 --> 00:58:33,300
¿Vale? Valoramos primero el primer protón y el segundo protón. Entonces, globalmente tenemos esta reacción de aquí. Ácido oxálico, H2C2O4 más 2 de NaOH es igual a el oxalato de sodio más 2 de agua, 2 moléculas de agua.

346
00:58:33,300 --> 00:58:45,300
Entonces, tenemos que la glucosa con el NaOH no va a reaccionar, o sea, todo lo que reaccione con el NaOH, con nuestra sosa, con el hidróxido sódico, va a ser ácido oxálico.

347
00:58:46,699 --> 00:59:00,599
¿Cómo lo calculamos? Bueno, el procedimiento ya os acordáis que yo os di una disolución de concentración exacta, hicimos la valoración pesando 50 miligramos aproximadamente, pero de manera exacta.

348
00:59:00,599 --> 00:59:15,039
¿Esto qué quiere decir? Que da igual que sean 51, que sean 49 miligramos, pero que tenemos que apuntar exactísimamente el número de miligramos que hemos pesado en una balanza analítica y lo hemos disuelto en un poco de agua.

349
00:59:15,039 --> 00:59:21,360
hemos valorado de manera manual con nuestra bureta enrasando a cero

350
00:59:21,360 --> 00:59:23,300
añadiendo unas gotas de fenoftaleína

351
00:59:23,300 --> 00:59:27,639
poquito a poco moviendo nuestra disolución

352
00:59:27,639 --> 00:59:31,440
hasta que hemos visto un cambio de coloración y hemos cerrado la llave

353
00:59:31,440 --> 00:59:36,039
hemos anotado el volumen consumido para esa masa concreta

354
00:59:36,039 --> 00:59:39,900
y hemos empezado otra vez con otra masa recién pesada

355
00:59:39,900 --> 00:59:42,760
de manera exacta a valorar otra vez

356
00:59:42,760 --> 01:00:10,039
Echamos la clostaleína, hemos repetido ese proceso y ahora vamos a hacer los cálculos. Aquí esto muy muy importante lo que os voy a decir. El primer grupo consideramos esta fórmula tal cual, ¿vale? El peso molecular del ácido oxálico. ¿Qué pasa? Que la muestra problema tenía ácido oxálico dihidrato, que el peso molecular no son 90,03 sino 126,07.

357
01:00:10,039 --> 01:00:14,019
Si ya lo habéis hecho con este peso molecular, dejadlo.

358
01:00:14,280 --> 01:00:17,960
O sea, me da absolutamente igual porque como yo sé que era de hidrato,

359
01:00:18,340 --> 01:00:22,019
el porcentaje que nos tiene que dar es, en vez de ser alrededor de un 50%,

360
01:00:22,019 --> 01:00:23,920
nos tiene que dar alrededor de un 30%.

361
01:00:23,920 --> 01:00:27,159
Y si alguien lo ha hecho ya, de verdad que no se preocupe, no pasa absolutamente nada,

362
01:00:27,239 --> 01:00:34,219
yo lo tengo en cuenta, que este peso molecular no es de la sustancia

363
01:00:34,219 --> 01:00:36,199
que utilizamos realmente en la muestra problema.

364
01:00:36,199 --> 01:00:50,900
¿Vale? Los que no hayáis empezado, pues si queréis lo podéis hacer con el peso molecular corregido, que son 126,07. El ácido oxálico de hidrato lo que tiene es, pues que tenemos esto con dos moléculas de agua.

365
01:00:50,900 --> 01:01:10,199
El agua es H2O, el oxígeno son 16, el hidrógeno 1, 17, el hidrógeno 1 son H2O, 18, 18 y 18, 36. Van a ser 36 gramos por mol más, un tercio más.

366
01:01:10,199 --> 01:01:17,539
Entonces, es normal los datos que nos estaban saliendo, que a mí me mosqueaba que estaban saliendo un poco bajos, pero no pasa absolutamente nada.

367
01:01:17,539 --> 01:01:33,139
¿Cómo lo calculamos? Pues acordaos que tenemos nuestra masa de ácido oxálico en miligramos, va a ser nuestra concentración de sosa por nuestro volumen de sosa,

368
01:01:33,139 --> 01:01:58,440
Con esto tenemos los moles por el peso molecular del ácido oxálico multiplicado por mil, porque estamos tratando mil gramos y el peso molecular en gramos, y dividimos entre dos porque por cada mol de ácido oxálico necesitamos el doble de NaOH, de hidróxido sódico.

369
01:01:58,440 --> 01:02:04,119
Y con esto calculamos nuestra masa de ácido oxálico que tenemos en la muestra problema.

370
01:02:04,840 --> 01:02:09,880
¿Cómo sabemos el porcentaje que tenemos de ácido oxálico en la muestra problema?

371
01:02:10,360 --> 01:02:19,360
Pues si tenemos la masa que hemos calculado con esa fórmula que acabamos de ver, tenemos, a ver si puedo escribir ahora, nuestra masa,

372
01:02:19,360 --> 01:02:44,050
No, nada, se ha quedado pillado. Tenemos nuestra masa de ácido oxálico que hemos calculado y tenemos nuestra masa que hemos pesado al principio, la masa pesada.

373
01:02:44,050 --> 01:02:59,090
Y esta es la masa que hemos calculado de ácido oxálico. Si dividimos una entre la otra y multiplicamos por 100, tenemos el porcentaje de ácido oxálico en la muestra.

374
01:02:59,090 --> 01:03:20,150
De ácido oxálico en la muestra problema. Voy a volver a inventarme datos. Imaginaos que hemos obtenido una masa de 32 miligramos y lo que habíamos pesado eran 51 miligramos.

375
01:03:20,150 --> 01:03:40,019
Pues 32 entre 51 dividido entre 100 nos sale que es un 63% de ácido oxálico, ¿vale? Un 63% de ácido oxálico la muestra problema.

376
01:03:40,019 --> 01:03:49,000
¿Qué nos quiere decir eso? Que de la masa que yo he pesado solamente un 63% es ácido oxálico y el resto es relleno, el resto es glucosa.

377
01:03:49,000 --> 01:04:06,280
Entonces, lo que nosotros hemos hecho ha sido ir anotando la masa que hemos pesado en miligramos, el volumen que hemos gastado para cada una de estas masas en la valoración manual, el volumen que hemos gastado.

378
01:04:06,280 --> 01:04:27,469
Hemos calculado la masa de ácido oxálico en la valoración 1, en la 2 y en la 3 con esta fórmula y el porcentaje de ácido oxálico dividiendo esta masa que hemos obtenido entre la masa que hemos pesado de muestra multiplicado por 100.

379
01:04:27,469 --> 01:04:31,309
Esto lo hacemos con la valoración manual

380
01:04:31,309 --> 01:04:33,590
Con la automática exactamente lo mismo

381
01:04:33,590 --> 01:04:36,610
Masa de muestra 1, qué volumen hemos gastado

382
01:04:36,610 --> 01:04:41,369
Calculamos con la fórmula de arriba qué masa de ácido oxálico tenemos

383
01:04:41,369 --> 01:04:43,710
Y esta masa que hemos obtenido

384
01:04:43,710 --> 01:04:48,190
Y la masa de la muestra que hemos pesado multiplicado por 100

385
01:04:48,190 --> 01:04:50,590
Es el porcentaje de ácido oxálico

386
01:04:50,590 --> 01:04:54,789
Y hacemos esto con todas las valoraciones de todos los compañeros

387
01:04:54,789 --> 01:04:59,489
pues ya tenemos una serie

388
01:04:59,489 --> 01:05:02,489
en este caso, podéis tener más, podéis haber ampliado

389
01:05:02,489 --> 01:05:04,710
esta tabla, todo lo que queráis

390
01:05:04,710 --> 01:05:08,329
tenemos nuestros porcentajes de ácido oxálico

391
01:05:08,329 --> 01:05:11,349
podemos calcular la media de estos tres datos

392
01:05:11,349 --> 01:05:14,230
la media, la desviación, etcétera

393
01:05:14,230 --> 01:05:18,130
y lo mismo con estos de aquí

394
01:05:18,130 --> 01:05:20,809
y ya solo nos queda

395
01:05:20,809 --> 01:05:23,690
hacer todo lo que hemos hecho al principio

396
01:05:23,690 --> 01:05:31,150
de todo el análisis estadístico. Tenemos aquí la media del ácido oxálico, que la

397
01:05:31,150 --> 01:05:37,269
calculamos haciendo la media entre los datos que tengamos, la desviación estándar, nuestro

398
01:05:37,269 --> 01:05:44,550
intervalo de confianza, que es la media, más menos T por S dividido entre raíz de N, el

399
01:05:44,550 --> 01:05:50,090
coeficiente de variación, que es la desviación dividida entre la media multiplicado por 100

400
01:05:50,090 --> 01:06:11,030
Y por último, hacer el cálculo, o sea, establecer si los métodos son igual de precisos o no y si los métodos son igual de exactos o no, ¿vale? Que es lo que hemos estado viendo durante todo este rato, ¿vale?

401
01:06:13,030 --> 01:06:13,590
¿Dudas?

402
01:06:13,590 --> 01:06:43,570
Yo tengo una. A la hora de entregarte el informe, ¿nos basamos en la guía de la práctica?

403
01:06:43,570 --> 01:06:59,050
La estructura que suele tener es un informe sencillo de prácticas. En este caso, en el caso de calidad, como lo que os comentaba, que lo que es el procedimiento le hemos dado muy poca importancia y lo único que nos interesa aquí realmente es el desarrollo y los resultados.

404
01:06:59,050 --> 01:07:20,170
¿Vale? Entonces, podéis poner los objetivos que los tenéis en la práctica, no hace falta ni que los penséis, ¿vale? Los tenéis aquí. Podéis poner el material, que lo mismo lo tenéis aquí, desglosado, o sea, no tenéis como un apartado que sea solo de material, pero bueno, os acordáis, ¿no?

405
01:07:20,170 --> 01:07:36,650
Pues una bureta del volumen que sea, tres o cuatro Lemmeyer los que utilizaseis, la muestra problema, la fenoftaleína, la disolución de NaOH, el valorador automático y poco más, ¿no?

406
01:07:36,650 --> 01:07:41,190
Lo que hayáis utilizado lo nombráis, no hace falta ni que lo expliquéis, ¿vale? Solamente nombrarlo.

407
01:07:41,909 --> 01:07:46,570
El fundamento teórico, muy, muy, muy breve, que lo mismo, lo tenéis aquí, ¿vale?

408
01:07:46,570 --> 01:07:59,309
Lo tenéis en la práctica y podéis copiarlo del guión. No hace falta que copiéis todo porque va a quedar muy largo, pero podéis copiar las reacciones tequiométricas y explicar la valoración muy brevemente.

409
01:08:00,250 --> 01:08:10,789
Y luego, lo importante, desarrollo y resultados, que es incluir esas dos tablas que tenéis en el guión y todos estos cálculos.

410
01:08:10,789 --> 01:08:38,350
Si los hacéis en Excel, ¿por qué sabéis hacerlos en Excel? Estupendo. Si alguien los hace a mano, a mí no me importa que los hagáis muy limpitos a mano y luego lo escaneéis y le hagáis una foto, ¿vale? Porque sé que es bastante… a estas fórmulas, quiero decir, sé que es bastante tedioso escribir todo esto con programas de ofimática sencillos.

411
01:08:38,350 --> 01:08:58,510
También podéis copiar y pegar estas fórmulas si queréis. A mí no me importa que esté copiado y pegado, no hace falta que tengáis esta fórmula escrita exactamente por vosotras. Y eso, si alguien ve que hace todos los cálculos a mano y le quiere hacer una foto y subirla y pegarla, tampoco me importa porque se tarda mucho tiempo.

412
01:08:58,510 --> 01:09:18,989
Obviamente, si lo hacéis así, más bonito, pero vamos. Entonces, incluir el desarrollo de los pasos y el resultado con la justificación, que bueno, eso más en la conclusión, tenéis que decir si la valoración manual es igual de precisa que la automática y si la valoración manual es igual de exacta que la automática.

413
01:09:18,989 --> 01:09:36,689
¿Vale? Y lo escribís. Luego, esto es lo de siempre, esto es el básico, pero si alguien quiere explayarse, dar los motivos por los que la valoración manual es menos precisa, que pueden ser lo que hemos dicho, que depende de la pericia del operador.

414
01:09:36,689 --> 01:10:04,689
Si yo soy más habilidosa, probablemente vea mejor el cambio de color que una persona que lo sea menos. Podéis incluir, sobre todo, observaciones si veis algún fallo que se haya cometido, algún motivo por el que si os sale que las precisiones o las exactitudes son distintas, podéis decir que los métodos automáticos tienen menos variabilidad.

415
01:10:04,689 --> 01:10:06,810
habilidad, yo qué sé, lo que se os ocurra, eso ya

416
01:10:06,810 --> 01:10:08,649
un poco libre en las conclusiones, ¿vale?

417
01:10:08,829 --> 01:10:10,289
Y luego, si alguien utiliza

418
01:10:10,289 --> 01:10:12,630
alguna fuente

419
01:10:12,630 --> 01:10:14,949
bibliográfica, pues

420
01:10:14,949 --> 01:10:15,989
se incluye también en

421
01:10:15,989 --> 01:10:18,430
el informe, ¿vale? Esto

422
01:10:18,430 --> 01:10:20,970
os lo voy a poner ahora un poco más bonito y os lo subo

423
01:10:20,970 --> 01:10:26,979
también con la clase de hoy, ¿vale?

424
01:10:28,640 --> 01:10:29,039
Vale.

425
01:10:29,939 --> 01:10:30,979
Y una

426
01:10:30,979 --> 01:10:32,140
cosa, porque es que en la

427
01:10:32,140 --> 01:10:34,600
práctica, o sea, cuando fuimos a...

428
01:10:34,600 --> 01:10:36,319
Yo fui al primer turno, ¿vale?

429
01:10:36,319 --> 01:10:39,319
nos dijiste que la tabla la ampliáramos

430
01:10:39,319 --> 01:10:40,800
con la media

431
01:10:40,800 --> 01:10:42,819
del ácido sálico, con la desviación

432
01:10:42,819 --> 01:10:44,380
la varianza y el número de datos

433
01:10:44,380 --> 01:10:45,579
¿eso también te lo ponemos?

434
01:10:46,159 --> 01:10:48,560
Sí, o sea, lo podéis poner en una tabla

435
01:10:48,560 --> 01:10:50,460
lo podéis poner aparte, pero tiene que estar

436
01:10:50,460 --> 01:10:52,239
porque lo necesitáis, quiero decir

437
01:10:52,239 --> 01:10:53,260
aquí por ejemplo

438
01:10:53,260 --> 01:10:56,239
bueno, esto es que me acuerdo que dijiste

439
01:10:56,239 --> 01:10:57,600
que se había como descolocado

440
01:10:57,600 --> 01:11:00,439
yo os lo puse en esta tablita para que lo tuvieses

441
01:11:00,439 --> 01:11:02,619
más cómodo, pero como siempre son dos hojas distintas

442
01:11:02,619 --> 01:11:04,720
en realidad tenéis valoración

443
01:11:04,720 --> 01:11:16,899
1, 2, 3, n igual a 3. Porcentaje de ácido oxálico, x sub 1, x sub 2, x sub 3, x media aquí y s de esto de aquí.

444
01:11:17,020 --> 01:11:25,720
O sea, en realidad, rellenar esta tabla, solo que os quede todo en una hoja, porque así se puede contar. A ver, voy a