1
00:00:00,000 --> 00:00:18,719
Bueno, pues entonces, buenas tardes a todos. Y antes de comenzar con la unidad de trabajo número 5, voy a explicaros que ya tenéis abierto, en la unidad de trabajo número 4, tenéis abierto el cuestionario correspondiente.

2
00:00:18,719 --> 00:00:21,019
he revisado

3
00:00:21,019 --> 00:00:24,219
todos los parámetros

4
00:00:24,219 --> 00:00:25,980
de configuración de la plataforma

5
00:00:25,980 --> 00:00:28,500
y creo que lo tengo todo activado

6
00:00:28,500 --> 00:00:29,980
para que cuando lo realicéis

7
00:00:29,980 --> 00:00:32,200
podáis ver no solamente

8
00:00:32,200 --> 00:00:33,880
vuestras calificaciones, sino también

9
00:00:33,880 --> 00:00:36,200
en qué habéis fallado, porque algunos compañeros

10
00:00:36,200 --> 00:00:38,020
me habían comentado que tenían problemas.

11
00:00:38,780 --> 00:00:40,259
Parece que con los últimos cambios

12
00:00:40,259 --> 00:00:41,820
ya lo pueden ver. No obstante,

13
00:00:42,460 --> 00:00:44,320
insisto, si seguís teniendo

14
00:00:44,320 --> 00:00:46,259
problemas, pues comentádmelo

15
00:00:46,259 --> 00:00:47,679
porque yo tengo una incidencia

16
00:00:47,679 --> 00:00:54,939
abierta sobre este tema. Entonces tenéis el cuestionario que lo tenéis abierto desde hoy mismo

17
00:00:54,939 --> 00:01:03,439
hasta el día 7 de abril a las 11 de la noche. Tenéis tres intentos como siempre y la calificación

18
00:01:03,439 --> 00:01:12,400
para aprobar la mínima es un 5 sobre 10. Es el mismo formato del cuestionario que habéis venido

19
00:01:12,400 --> 00:01:29,400
realizando siempre al finalizar cada unidad de las que hemos visto. Y luego tenéis una actividad diseñada para esta unidad de trabajo donde vamos a trabajar varios conceptos que hemos visto

20
00:01:29,400 --> 00:01:42,959
y uno de ellos es la identificación de los códigos LER. Por eso os he subido este archivo PDF que tiene todos los códigos LER, aparte también del hipervínculo que tenéis subido en la página web.

21
00:01:42,959 --> 00:01:55,340
La semana pasada os comenté que no estaba en español. Lo he estado revisando y están. Algunos están en español y otros están en gallego, porque la página web de la empresa es de Galicia. Se entiende bien.

22
00:01:55,340 --> 00:02:17,020
Pero, no obstante, os he subido aquí en PDF, que los está abriendo ahora. Tenéis aquí un PDF de 43 páginas de la decisión de la Comisión Europea del año 2014, por la que se aprueba el listado europeo de los códigos LERC.

23
00:02:17,020 --> 00:02:37,979
Y ahora os explicaré cómo lo vamos a usar. Aquí los tenéis todos. Os recuerdo que siempre empezamos con los dos primeros dígitos que son del 01 al 20, que es lo primero que tenemos nosotros que identificar qué tipo de familia o qué tipo de capítulo encuadraríamos nuestro residuo.

24
00:02:37,979 --> 00:02:41,520
y luego ya una vez que hemos seleccionado los dos primeros dígitos

25
00:02:41,520 --> 00:02:48,319
es cuando pasamos en las siguientes a identificar los cuatro dígitos restantes.

26
00:02:49,000 --> 00:02:53,340
Entonces, volviendo al aula virtual, la tarea que os he subido

27
00:02:53,340 --> 00:02:58,479
pues consta de cuatro ejercicios.

28
00:02:59,000 --> 00:03:04,500
En el primer ejercicio tenéis que clasificar todos los elementos

29
00:03:04,500 --> 00:03:13,259
que tenéis aquí debajo en la tabla que tenéis aquí si pertenecen a lo que es seguridad y salud en el trabajo

30
00:03:13,259 --> 00:03:15,740
o pertenecen a higiene industrial.

31
00:03:16,500 --> 00:03:23,379
Recordad que en la unidad número 4, la unidad de trabajo 4, lo que hemos trabajado fundamentalmente

32
00:03:23,379 --> 00:03:29,520
son todos aquellos aspectos que están relacionados con las enfermedades profesionales

33
00:03:29,520 --> 00:03:49,199
Y todos aquellos agentes de carácter químico, agentes físicos o biológicos que también podían ocasionar daños a la salud del trabajador. Esos daños que pueden ser daños inmediatos a corto o largo plazo es lo que está en relación directa con las enfermedades profesionales.

34
00:03:49,199 --> 00:03:51,360
Y de eso se ocupa la higiene industrial.

35
00:03:52,020 --> 00:03:56,139
Entonces aquí tenéis una serie de conceptos que hemos venido trabajando a lo largo del curso

36
00:03:56,139 --> 00:04:03,680
y que tenéis que clasificar en seguridad en el trabajo o si pertenecen por el contrario a higiene industrial.

37
00:04:03,680 --> 00:04:11,379
En la actividad número 2 tenéis también una serie de contaminantes

38
00:04:11,379 --> 00:04:18,860
que los tenéis que clasificar en contaminantes físicos, contaminantes químicos y contaminantes biológicos.

39
00:04:18,860 --> 00:04:31,079
En la unidad de trabajo número 4 hemos venido trabajando los distintos tipos de contaminantes y tenéis en la presentación y en los contenidos tablas de clasificación de los mismos.

40
00:04:31,519 --> 00:04:40,500
La dinámica es igual, aquí tenéis una serie de contaminantes y los tenéis que clasificar adecuadamente en esta tabla.

41
00:04:40,500 --> 00:05:07,579
La actividad número tres, lo que tenéis es una tabla que está completamente vacía en la que tenéis que completar para cada una de las características que se indican de los distintos contaminantes, cuál es el principal efecto que producen sobre la salud y dais dos ejemplos de ese tipo de contaminante.

42
00:05:07,579 --> 00:05:38,790
Aquí tenemos, volviendo al aula virtual, en la unidad de trabajo número 4, la presentación, tenemos una tablita. Estas tablitas de aquí son las que os van a ayudar a ir completando las dos actividades primeras que os acabo de comentar.

43
00:05:38,790 --> 00:05:42,769
Está para la clasificación de los contaminantes en los laboratorios.

44
00:05:43,310 --> 00:05:46,949
Y la del ejercicio número 3, pues la tenéis aquí.

45
00:05:47,290 --> 00:05:56,069
Tenéis aquí una tabla resumen donde en función de la principal característica o del principal riesgo que tiene este agente químico,

46
00:05:56,170 --> 00:06:01,689
efecto nocivo produce en la salud y aquí tenéis una serie de los principales ejemplos.

47
00:06:01,689 --> 00:06:12,329
Pues con esta tabla podéis completar la actividad número 3, pero solamente me dais dos ejemplos, no necesito que me los pongáis todos.

48
00:06:12,329 --> 00:06:22,529
Y luego, la actividad número 4, tenéis estos residuos químicos peligrosos.

49
00:06:22,529 --> 00:06:30,410
Entonces, lo que quiero es que identifiquéis el código LER de los disolventes orgánicos halogenados.

50
00:06:31,709 --> 00:06:39,110
Este es más bien a nivel general, componentes electrónicos estropeados de un cromatógrafo de gases,

51
00:06:40,310 --> 00:06:48,829
pila de botón con mercurio, el permanganato potásico, en este caso es un reactivo sólido que está caducado,

52
00:06:48,829 --> 00:07:16,550
Y luego los envases vacío de vidrio. En la pila de botón con mercurio lo primero que tenemos que hacer, como os he dicho antes, es identificar los dos primeros dígitos y tenemos que buscar desde el 01 hasta el número 20 cuál es la familia o el capítulo en el que podríamos nosotros encuadrar cada uno de los que tenéis aquí.

53
00:07:16,550 --> 00:07:46,050
Una vez que ya los tenemos identificados, por ejemplo, si estamos buscando la pila de botón con mercurio, repasando los residuos que tenemos aquí, del 01 al 020, vamos a ver cuál es el que más se adapta.

54
00:07:48,180 --> 00:08:10,259
Residuos de procesos químicos inorgánicos, no. Residuos de fabricación, formulación y utilización de la industria fotográfica, procesos térmicos, tratamientos químicos de superficie, residuos de moldeado y tratamiento físico y mecánico, no parece que corresponda, aceites y combustibles líquidos.

55
00:08:10,980 --> 00:08:27,500
Residuos de disolventes, refrigerantes y propelentes orgánicos. En este caso, aquí podríamos buscar disolventes luego dentro de la familia 14, si considera halogenados o no.

56
00:08:27,639 --> 00:08:37,200
Tenéis una pista ahí para seguir con otro apartado del ejercicio número 4. Vamos a buscar dónde podríamos encuadrar nuestra pila de voto.

57
00:08:37,200 --> 00:08:58,259
El capítulo 16 pone residuos no especificados en otro capítulo de la lista. Vamos a dejarlo ahí un poquito en stand-by a ver qué pasa. Residuo de la construcción y demolición tampoco, residuo de servicio médico o veterinario de investigación, residuo de instalaciones para el tratamiento de residuos, plantas externas de depuración, etc.

58
00:08:58,259 --> 00:09:12,299
Y el 20, que pone residuos municipales, residuos domésticos y residuos asimilables procedentes de comercios, industrias e instituciones, incluidas fracciones recogidas selectivamente.

59
00:09:12,299 --> 00:09:28,620
Entonces, de la lista del 0, 1 al 20, tenemos por un lado el número 16 y el número 20, donde podríamos encuadrar nuestra pila de botón, porque parece que el resto no se asemeja en absoluto a lo que nosotros queremos clasificar.

60
00:09:29,139 --> 00:09:35,399
Vamos a irnos al apartado número 16 por exclusión, a ver si encontramos algo donde lo podamos clasificar.

61
00:09:37,100 --> 00:09:39,879
Bueno, disculpad, es que acaban de entrar en la clase por error.

62
00:09:39,879 --> 00:10:00,169
Bien, habíamos dicho el número 16. Nos venimos para abajo y vamos a buscar el número 16. Si no encontramos dentro de la familia 16 ningún apartado o subapartado donde la podamos encuadrar, nos vamos al número 20.

63
00:10:00,169 --> 00:10:14,690
Hay algunos residuos que si no vienen muy bien especificados pueden dar lugar a confusión y en algunos casos pueden existir dos tipos de códigos LER.

64
00:10:14,690 --> 00:10:32,889
En estos casos normalmente se suele un poco ya en la vida real hablar con tu gestor de residuos y pedirle, en caso de que se tenga duda, pues pedirle asesoramiento, porque en el fondo la inmensa mayoría de los residuos que vais a generar en un laboratorio se van a llevar a gestores autorizados.

65
00:10:32,889 --> 00:10:47,509
No vais a realizar tratamientos de neutralización o tratamientos que podéis, algunos podéis hacerlo, pero por regla general, por falta de tiempo y cuando ya se ha contratado un servicio con un gestor autorizado, es el gestor el que se encarga de recogerlos.

66
00:10:47,509 --> 00:11:05,289
Bueno, después de este inciso, vámonos al punto A aquí. Tenemos el 16. Y entonces, dentro del 16 nos habla de residuos que no están especificados en otro capítulo de la lista. El 01 habla de vehículos de diferentes medios de transporte.

67
00:11:05,289 --> 00:11:23,269
Luego, no parece que en el 1601 esté encuadrada la pila. Seguimos al 1602, residuos de aparato eléctricos y electrónicos. Aquí sí podría estar encuadrada nuestra pila de botón con mercurio.

68
00:11:23,269 --> 00:11:41,440
Luego ya tenemos los cuatro primeros dígitos, 16 residuos no especificados en otro capítulo y el 02 que hace referencia a aparatos eléctricos electrónicos.

69
00:11:41,440 --> 00:11:54,860
Y ya lo único que queda es buscar la última pareja de dígitos. Recordad que los códigos LER tienen seis dígitos en grupos de dos. Dentro del 16-02, ¿cuál es el que más se le asemeja?

70
00:11:54,860 --> 00:12:11,860
¿De acuerdo? Entonces, tenéis aquí todos estos residuos. Es verdad que el A es un poco más genérico, pues con que me pongáis los cuatro primeros me es suficiente porque no os he especificado qué tipo de disolvente halogenado sería.

71
00:12:11,860 --> 00:12:31,500
Pero para el resto, pues buscar el código LER que más se le asemeje. Si consideráis que hay dos códigos LER que puedan ser equivalentes, pues los ponéis, no pasa nada. Aquí tenéis la calificación de cada una de las actividades que hacen en total 10 puntos.

72
00:12:31,500 --> 00:12:51,639
¿Vale? Y todos los recursos que vais a necesitar, pues los tenéis subidos en el aula virtual y lo hemos visto en la unidad de trabajo, tanto en los contenidos interactivos como en la presentación y también tenéis subida el PDF con el listado de códigos LER correspondiente.

73
00:12:51,639 --> 00:13:11,029
También la actividad número 4 la tenéis también abierta desde el 15 de marzo hasta el 7 de abril.

74
00:13:11,029 --> 00:13:25,809
Tenéis tres semanitas para realizar las tareas de la unidad de trabajo. A partir de hoy, si tenéis cualquier duda, tenéis habilitados los foros y el correo electrónico para que me escribáis.

75
00:13:25,809 --> 00:13:52,190
¿Vale? Entonces, esto referente a lo que es la unidad de trabajo número 4. Voy a cerrar también este PDF. Bien, entonces, volviendo a la página principal, quería comentaros que tenéis habilitado aquí, en el apartado de prácticas, ya al final de la unidad de trabajo número 5.

76
00:13:52,190 --> 00:14:05,789
Voy a colapsarla. Y os he abierto una especie de encuesta para la sesión de prácticas que he diseñado en el mes de abril.

77
00:14:06,169 --> 00:14:12,509
Solamente va a haber una sesión que será el día 25 de abril. Aquí tenéis el horario.

78
00:14:12,929 --> 00:14:19,850
Y es una práctica de calidad que va a estar relacionada con los contenidos que vamos a abordar en la unidad de trabajo número 5.

79
00:14:19,850 --> 00:14:35,190
¿Cómo se van a tratar los datos que obtenemos en un laboratorio a nivel estadístico? Entonces, lo que tenéis es que contestar si vais a venir o no.

80
00:14:35,190 --> 00:15:03,129
La práctica está, en principio, programada para la fecha del 25 de abril. En caso de que ocurra una circunstancia o una causa de fuerza mayor y se tuviera que suspender, se os avisaría con antelación para que lo supierais, pero la práctica está programada y coordinada con el resto de profesores que hacen práctica para esta fecha, que ya en el aula de tutoría que tenéis de distancia creo que se os ha colgado también el calendario.

81
00:15:03,129 --> 00:15:22,009
¿De acuerdo? Entonces, la encuesta se cierra el próximo miércoles 20 de marzo. ¿De acuerdo? Entonces, aquí la tenéis abierta para aquellos que estéis interesados en venir a hacer la práctica, pues contestáis a la encuesta. Recordad que son totalmente voluntarias. ¿Vale?

82
00:15:22,009 --> 00:15:29,230
Perdón, ¿y qué práctica va a ser para hacer algún tipo de ejercicio específico?

83
00:15:29,230 --> 00:15:47,429
Si vamos a hacer una práctica en el laboratorio, estoy un poco decidiendo entre una calibración o una comparación de dos métodos analíticos, porque ambos conceptos los vamos a ver en la unidad de trabajo número 5.

84
00:15:47,429 --> 00:16:03,809
Lo que pasa es que estoy organizando para que nos dé tiempo no solamente a hacer la práctica, sino también a sacar los resultados y a hacer el proceso de cálculo. Pero será una de las dos. Y lo que vamos a hacer será una parte en el laboratorio y luego vamos a hacer otra parte de tratamiento de datos.

85
00:16:03,809 --> 00:16:31,070
Me gustaría ver si podemos terminar de completarla, aunque sea en el aula de informática, para que veáis cómo se trabaja con la hoja Excel. No sé si alguno de vosotros tiene conocimientos de Excel o la versión gratuita que es LibreOffice. No sé si lo habéis trabajado o lo habéis utilizado no con estadística, porque la hoja Excel es una hoja de cálculo que se utiliza para muchas cosas. No sé si estáis familiarizados con ella.

86
00:16:31,070 --> 00:16:35,379
Mi Excel no es el mejor

87
00:16:35,379 --> 00:16:40,519
Bueno, ¿a qué te refieres? ¿Con el tema de la versión de Excel?

88
00:16:42,200 --> 00:16:44,679
No, bueno, al manejo de...

89
00:16:44,679 --> 00:16:47,259
Ah, al manejo de lo que es el programa

90
00:16:47,259 --> 00:16:49,200
Sí, exacto

91
00:16:49,200 --> 00:16:55,799
Vale, pues entonces a lo mejor sería interesante que una vez que recojamos los datos y los cálculos

92
00:16:55,799 --> 00:17:00,679
Podamos desplazarnos a la aula de informática que está en la misma planta donde están los laboratorios

93
00:17:00,679 --> 00:17:10,740
y os enseño a extrapolar esos datos a la hoja Excel y que veáis cómo las mismas funciones que se calculan con la calculadora y con las fórmulas estadísticas,

94
00:17:10,740 --> 00:17:22,339
cuál es el equivalente en la hoja Excel. Es muy interesante para que veáis la diferencia entre el método analítico normal y luego con una hoja de datos.

95
00:17:22,660 --> 00:17:30,500
En la realidad, lo más seguro que utilicéis sea un programa informático, si no es Excel, pues cualquier otro tipo de programa que tenga implementado el laboratorio.

96
00:17:30,680 --> 00:17:34,380
Lo más normal es la hoja Excel o la versión de LibreOffice.

97
00:17:34,480 --> 00:17:42,859
El único problema que suele tener el tema de la estadística es que para realizar un determinado cálculo de una función estadística

98
00:17:42,859 --> 00:17:47,039
o de un determinado parámetro, puedo utilizar dos fórmulas a la vez.

99
00:17:47,039 --> 00:17:55,759
Lo que tengo que saber identificar son qué datos tengo que meter en cada fórmula o en cada argumento de la fórmula y escoger la que yo quiera.

100
00:17:55,759 --> 00:18:04,220
Entonces, a medida que vayamos avanzando en los contenidos, pues os iré explicando un poquito cómo va la hoja Excel.

101
00:18:04,460 --> 00:18:12,720
Tenemos la unidad de trabajo número 5, que se denomina tratamiento de los resultados estadísticos,

102
00:18:12,880 --> 00:18:23,359
de los datos que nosotros vamos a obtener en nuestros análisis o en nuestra tarea de laboratorio.

103
00:18:23,359 --> 00:18:43,160
Aquí tenéis el índice que vamos a ver, pero no obstante, en la presentación, que como siempre suelo ir con un poquito de retraso, la estoy preparando o la subiré en el momento que esté terminada, aquí vemos los contenidos que vamos a trabajar en esta unidad de trabajo.

104
00:18:43,160 --> 00:19:12,039
A parte de la introducción, vamos a empezar viendo cómo expresamos los resultados analíticos, de qué forma y con qué tipo de unidades, qué es lo que se entiende como cifras significativas, no sé si ya habéis visto en algún otro módulo las cifras significativas cuando habéis hecho temas de análisis químico o alguna asignatura de análisis instrumental.

105
00:19:12,039 --> 00:19:24,839
Me imagino que ya las cifras significativas las habréis visto, supongo. No obstante, aquí las vamos a repasar porque los resultados analíticos tienen que ir con sus cifras significativas correspondientes y con sus unidades también.

106
00:19:24,839 --> 00:19:45,799
cómo operamos con las cifras significativas y su redondeo, evaluación del error experimental, los métodos de calibración que es el límite de detección y el límite de cuantificación, el aseguramiento de la validez de los resultados analíticos.

107
00:19:45,799 --> 00:20:05,539
Aquí comentamos algo a nivel teórico cuando estuvimos viendo las normas de competencia técnica, la 17.025, cuando comentamos lo que era validar métodos analíticos o validar un resultado comparándolo con materiales de referencia certificados.

108
00:20:05,539 --> 00:20:25,559
Pues en este caso conectado con esto que os he comentado la validez de los resultados analíticos se lleva a cabo mediante unos ensayos de significación o unos ensayos de comparación y vamos a ver cuáles son los principales tipos de digamos ensayos que normalmente se suelen llevar a cabo en los laboratorios.

109
00:20:25,559 --> 00:20:37,259
Y, por último, cómo se organiza la información y la recogida de datos dentro de un laboratorio. Estos son los principales contenidos que vamos a trabajar en esta unidad de trabajo.

110
00:20:37,259 --> 00:20:58,299
Y a continuación, los objetivos que se pretenden conseguir, para los cuales un técnico debe de saber valorar, por una parte, la importancia y saber determinar las cifras significativas a la hora de dar resultados analíticos.

111
00:20:58,299 --> 00:21:14,279
Tiene que ser capaz de detectar datos anómalos, saber efectuar un redondeo de los resultados en las distintas operaciones matemáticas que tiene que llevar a cabo a lo largo de su tarea diaria y de medición en los análisis.

112
00:21:14,279 --> 00:21:35,279
También un técnico tiene que ser consciente de la importancia que una buena organización de la información, sobre todo una información que es de carácter matemático, una información cuantitativa para plasmarla en el informe de resultados y a partir de ahí en las conclusiones que luego se le presentan al cliente.

113
00:21:35,279 --> 00:21:49,519
Por otro lado, un técnico tiene que ser capaz de saber diferenciar los principales tipos de errores que se producen en las medidas o en los resultados analíticos y cómo cuantificarlos.

114
00:21:49,519 --> 00:22:05,359
Tiene que saber utilizar las herramientas estadísticas adecuadas para poder cuantificar la incertidumbre que acompaña a todo resultado de medida.

115
00:22:05,359 --> 00:22:20,599
Y por último, para poder establecer dentro de la utilización de los métodos analíticos en un laboratorio si un método analítico está fuera de control o no, para ello se realizan una serie de gráficos.

116
00:22:20,599 --> 00:22:31,420
Nosotros representamos gráficamente los resultados que hemos obtenido de nuestros métodos analíticos y en esa representación gráfica existen dos tipos de gráficos de control.

117
00:22:31,420 --> 00:22:46,819
los más utilizados son el gráfico Sheward y el gráfico Kusum, son los que más vais a utilizar, pues vamos a ver una vez que representamos esos datos y reestablecemos los distintos límites de operación en los gráficos Sheward, por ejemplo,

118
00:22:47,599 --> 00:22:55,759
qué es lo que a mí me da como técnico, me da evidencias de que ese método está fuera de control y hay que revisarlo.

119
00:22:55,759 --> 00:23:05,779
Pues estos son los principales objetivos que a nivel de tratamiento de datos y presentación de resultados un técnico debe de saber manejar.

120
00:23:06,160 --> 00:23:24,980
Pues antes de continuar con el apartado número uno de la introducción vamos a comentar el mapa conceptual que tenéis en la unidad de trabajo habilitado. Voy a bajar un poquito la ventana para que lo podamos ver mucho mejor y tengamos una idea.

121
00:23:24,980 --> 00:23:31,980
un poco global de todo lo que os he comentado en el índice, en la presentación del tema

122
00:23:31,980 --> 00:23:39,299
y también en los objetivos, para ver en qué consiste todo lo que significa

123
00:23:39,299 --> 00:23:42,420
el tratamiento estadístico de los datos.

124
00:23:42,420 --> 00:23:49,059
Es verdad que es una unidad de trabajo que conlleva una serie de cálculos matemáticos

125
00:23:49,059 --> 00:23:53,740
y que tenéis que saber realizar con la calculadora científica.

126
00:23:53,740 --> 00:24:09,720
No sé si la habéis utilizado ya en algunos otros módulos o no sé si en instrumental, por ejemplo. ¿La habéis usado para calcular algún tipo de recta o método de calibración?

127
00:24:10,660 --> 00:24:12,140
Sí, sí, sí, la hemos utilizado.

128
00:24:12,140 --> 00:24:17,799
Sí, ya la habéis utilizado, ¿no? Entonces, ¿estáis familiarizados con ella? Vale.

129
00:24:17,880 --> 00:24:18,039
Sí.

130
00:24:18,500 --> 00:24:37,299
Muy bien, muchas gracias. Pues entonces, bueno, no obstante, si tenéis algún tipo de duda me lo planteáis, porque aquí también las fórmulas matemáticas, por ejemplo, de lo que son la media, la desviación estándar, que tiene una fórmula matemática, en lugar de hacerlo de manera normal,

131
00:24:37,299 --> 00:24:51,480
También la calculadora tiene introducidas dichas fórmulas metidas dentro que las podéis calcular directamente y luego ya veremos en la hoja Excel cuál es la fórmula que tenemos que introducir para calcular la misma variable estadística.

132
00:24:51,720 --> 00:25:06,519
Pues entonces, para presentaros el tema, ¿qué es lo que básicamente hace un técnico de laboratorio? Un técnico de laboratorio es verdad que hace una serie de, digamos, proceso analítico, una serie de medidas y lo que hace es cuantificar.

133
00:25:06,519 --> 00:25:32,019
Está midiendo. Y a la hora de medir, pues tenemos una serie de, digamos, conceptos en los cuales tenemos que fijarnos y saber diferenciar una serie de, digamos, datos o definiciones que tenemos que tener muy en cuenta para no confundirlas porque muchas de ellas suelen ser parecidas en sus definiciones.

134
00:25:32,019 --> 00:25:52,259
Entonces, comenzando por la parte izquierda del mapa conceptual, cuando yo estoy realizando una operación de medida, una medición, yo voy a obtener una serie de datos. Estos datos pueden ser anómalos y entonces existen una serie de criterios estadísticos.

135
00:25:52,259 --> 00:26:10,079
Uno de los que más se utiliza, que también es curiosamente el menos exacto, es el criterio de la Q de Dixon. Este criterio lo que a mí me va a permitir es excluir o aceptar todos los datos de mi resultado analítico.

136
00:26:10,079 --> 00:26:27,000
Una vez que yo aplico este criterio de exclusión, si me sale positivo, es decir, si el dato que yo he considerado anómalo al final se verifica que es anómalo, yo lo elimino de mi listado de datos y continúo con los que me quedan y si lo rechazo todos los datos son válidos.

137
00:26:27,000 --> 00:26:40,380
Esto es lo que se denomina criterios de exclusión. Por otro lado, los datos expresan un mensurando, expresan una magnitud, una cualidad que se puede medir, que se puede cuantificar.

138
00:26:40,380 --> 00:26:50,539
Esa magnitud yo la voy a expresar cuantitativamente con unas cifras significativas y la vamos a expresar redondeada.

139
00:26:51,119 --> 00:26:59,380
Al ser una magnitud, una característica física o química, va a venir acompañada de una unidad de medida.

140
00:26:59,519 --> 00:27:05,619
Esa unidad de medida se va a expresar siempre en el sistema internacional de unidades.

141
00:27:05,619 --> 00:27:28,160
Y los datos que yo obtengo en mis operaciones de laboratorio van a venir afectadas de una incertidumbre. Esta incertidumbre está relacionada con los errores que son intrínsecos o inherentes a cualquier operación de laboratorio o a cualquier proceso que se realice en la vida real.

142
00:27:28,160 --> 00:27:50,579
Sobre todo porque influyen una metodología en un proceso analítico. Puedo tener errores también como el propio analista, ya sea porque no tenga la pericia suficiente o por otros motivos puede haber errores que se arrastren en el propio aparato de medida.

143
00:27:50,579 --> 00:28:10,539
Entonces toda esa operación lleva aparejado una serie de errores que desembocan en las incertidumbres. Los errores pueden ser de carácter sistemático o aleatorio en función de que puedan detectarse y eliminarse o no, se deban al azar y a qué afecta.

144
00:28:10,539 --> 00:28:36,579
Pues aquí empiezan a aparecer ya esas definiciones que os he comentado antes que debemos de saber diferenciar. El error sistemático, que también se llama sesgo, ya lo iremos comentando a lo largo de la unidad de trabajo, el error sistemático afecta a la exactitud de esa medida, mientras que el error aleatorio afecta a la precisión.

145
00:28:36,579 --> 00:29:03,559
¿Cómo calculamos el error sistemático? ¿Cómo calculamos la exactitud? La calculamos con el error absoluto y con el error relativo expresado en tanto porciento. Luego se establecen criterios o reglas de decisión para determinar qué tanto porciento es aceptable a la hora de realizar, por ejemplo, un método analítico para yo poder determinar el nivel de exactitud.

146
00:29:03,559 --> 00:29:19,839
Entonces, eso es lo que se denominan reglas de decisión. Con respecto a la precisión, cómo, digamos, agrupados entre sí se pueden encontrar los resultados de un proceso analítico.

147
00:29:19,839 --> 00:29:35,039
Imaginaros que yo hago, por ejemplo, repito un análisis cinco veces, cómo de cerca están los datos que yo tengo de cada repetición o si por el contrario están muy dispersos.

148
00:29:35,039 --> 00:29:46,440
Eso es lo que se denomina precisión. ¿Y cómo de cerca o disperso van a estar esos datos? ¿Cómo lo expreso yo? Yo eso lo expreso en un intervalo de confianza.

149
00:29:46,440 --> 00:30:01,140
Se llama de confianza porque en ese intervalo, es decir, un intervalo a nivel matemático, es siempre lo que nosotros decimos cuando abrimos un corchete y ponemos, por ejemplo, 5,8 y cierro corchete.

150
00:30:01,140 --> 00:30:22,160
Yo ahí, en ese intervalo, estoy diciendo que entre el 5 y el 8 yo me voy a encontrar todos los datos. Y lo llamo de confianza porque a través de un nivel de confianza que se establece con una probabilidad, 95%, 99%, ya lo explicaré.

151
00:30:22,160 --> 00:30:32,839
yo voy a tener esa confianza del 95%, por ejemplo, de que en ese intervalo se va a encontrar mi valor verdadero.

152
00:30:32,839 --> 00:30:42,140
Puesto que estoy trabajando con errores y con incertidumbres, es muy difícil que un técnico pueda dar un valor exacto, un valor verdadero.

153
00:30:42,799 --> 00:30:51,680
Por eso nos tenemos que mover con intervalos de confianza y con las cifras significativas.

154
00:30:51,680 --> 00:31:00,720
A nivel de lo que es la expresión de los resultados y de los errores que vamos a ir arrastrando o que llevan aparejados estos procedimientos.

155
00:31:01,160 --> 00:31:18,019
Por otro lado, a nivel estadístico, también desde el punto de vista de la validación de métodos y porque la norma de competencia técnica 17.025 así me lo exige, yo puedo comparar dos métodos analíticos.

156
00:31:18,019 --> 00:31:26,700
¿Y qué puedo comparar en esos métodos? Pues yo puedo comparar la exactitud de esos métodos o la precisión de esos métodos.

157
00:31:26,880 --> 00:31:40,619
Y para ello yo voy a utilizar unos parámetros estadísticos, que ya veremos cuáles son, y voy a utilizar unos test estadísticos y unas tablas para poder establecer esa comparación.

158
00:31:40,619 --> 00:31:47,619
Y precisamente esa comparación es lo que se denomina ensayo de significancia o de significación.

159
00:31:48,700 --> 00:31:50,980
Porque podéis verlo escrito de las dos formas.

160
00:31:51,920 --> 00:32:01,839
Y ya por último, también en lo que afecta a mi toma de muestras, también tengo que realizar un tratamiento estadístico.

161
00:32:01,839 --> 00:32:07,920
Porque cuando yo estoy tomando una serie de muestras, yo estoy obteniendo una serie de datos.

162
00:32:07,920 --> 00:32:34,920
Y esos datos que pueden estar vinculados a un método, por ejemplo de análisis, para ver si ese método está o no dentro de los parámetros de control, pues yo lo que hago es los datos de mi muestreo los represento gráficamente y utilizando unos límites estadísticos voy a determinar qué puntos se me quedan fuera de esos límites y en función del número de puntos que se me queden fuera,

163
00:32:34,920 --> 00:32:40,420
yo podré establecer si ese método está fuera o no de control y lo tengo que revisar.

164
00:32:40,819 --> 00:32:48,539
Básicamente es, digamos, la principal aplicación de la estadística como disciplina matemática

165
00:32:48,539 --> 00:32:56,220
a las tareas que desempeñan los técnicos de laboratorio y que debéis de saber identificar,

166
00:32:56,619 --> 00:33:02,220
calcular, manejar e interpretar, ¿vale? Entonces, esto es lo que vamos a ir trabajando

167
00:33:02,220 --> 00:33:06,519
a lo largo de la unidad de trabajo y luego con la práctica que os he comentado,

168
00:33:07,160 --> 00:33:10,299
pues veremos cuál es la aplicación a nivel de laboratorio.

169
00:33:11,259 --> 00:33:17,359
Bien, bueno, pues entonces lo que vamos a hacer es comenzar con el punto número uno,

170
00:33:17,980 --> 00:33:21,279
que es nuestro tratamiento de datos estadísticos.

171
00:33:23,750 --> 00:33:25,309
Disculpad, he oído un poquito de agua.

172
00:33:27,819 --> 00:33:31,440
Y entonces comenzamos con la parte de la introducción.

173
00:33:31,440 --> 00:33:49,019
He minimizado demasiado la ventana. ¿Me estáis escuchando? Sí. He minimizado tanto la ventanita donde aparezco yo que ahora no soy capaz de sacarla.

174
00:33:49,019 --> 00:34:09,940
Bueno, vale, si tenéis alguna duda o lo que sea, podéis interrumpirme porque no os puedo ver y no quiero salirme del aula virtual. Bueno, continuamos con el punto número uno. Vamos a empezar ya en serio con lo que son el tratamiento de los resultados analíticos y vamos a seguir hablando de calidad,

175
00:34:09,940 --> 00:34:34,440
Pero ahora nos vamos a centrar en la definición de calidad, pero ya con los datos que yo estoy obteniendo de mi trabajo diario. En un laboratorio, la calidad de los resultados analíticos es lo que a mí me va a determinar la fiabilidad de esos resultados, su veracidad, su nivel de confianza, por decirlo de alguna forma.

176
00:34:34,440 --> 00:34:46,559
¿De acuerdo? Entonces, ¿cómo expreso yo de una manera cuantitativa, con números, esa fiabilidad? Pues esa expresión es lo que se denomina incertidumbre.

177
00:34:46,559 --> 00:35:06,980
Esa incertidumbre que está también relacionada con ese intervalo de confianza, con ese margen de valores en los cuales yo voy a tener una determinada probabilidad, que ya veremos cuál es la que vamos a adoptar en el caso de los análisis químicos, los resultados analíticos,

178
00:35:06,980 --> 00:35:11,079
donde yo en esa probabilidad sé que va a estar mi resultado.

179
00:35:11,739 --> 00:35:16,280
Como es un rango, no puedo dar un valor verdadero.

180
00:35:16,420 --> 00:35:17,960
Por eso se llama incertidumbre.

181
00:35:18,300 --> 00:35:21,139
Pero cuando hablamos de incertidumbre y de intervalo de confianza,

182
00:35:21,440 --> 00:35:22,539
estamos hablando de lo mismo.

183
00:35:23,159 --> 00:35:26,159
¿Vale? No nos perdamos porque lo que ocurre mucho

184
00:35:26,159 --> 00:35:28,599
con el tema de la estadística aplicado al laboratorio

185
00:35:28,599 --> 00:35:33,440
es que se suele utilizar, dependiendo de la bibliografía que leáis

186
00:35:33,440 --> 00:35:41,840
o que encontréis, incluso la propia norma, pues utiliza terminología distinta para hablar muchas veces de lo mismo.

187
00:35:42,239 --> 00:35:47,199
Entonces, cuando nosotros hablamos de incertidumbre, de intervalos de confianza, estamos hablando de lo mismo.

188
00:35:48,480 --> 00:35:58,519
Entonces, la forma correcta de expresar los resultados de los análisis, esa forma correcta, esa expresión cuantitativa,

189
00:35:58,519 --> 00:36:05,739
es a través de un nivel de confianza, de un intervalo de confianza previamente está establecido.

190
00:36:06,239 --> 00:36:09,059
Es decir, ya lo adelanto, aunque lo haremos más adelante,

191
00:36:09,699 --> 00:36:14,539
para la inmensa mayoría de los resultados o de los análisis que vais a realizar,

192
00:36:14,539 --> 00:36:21,719
el nivel de confianza que vais a utilizar en los distintos cálculos estadísticos es del 95%.

193
00:36:21,719 --> 00:36:30,480
Existen también niveles de confianza del 99,5% y del 99,7%.

194
00:36:30,480 --> 00:36:39,300
Pero la inmensa mayoría de los resultados analíticos se van a mover dentro del nivel de confianza del 95%.

195
00:36:39,300 --> 00:36:48,719
Entonces, lo que vamos a aprender a lo largo de esta unidad de trabajo es cómo expresar esa incertidumbre,

196
00:36:48,719 --> 00:36:57,219
ese intervalo de confianza, con qué cifras significativas y luego cómo vamos a representar

197
00:36:57,219 --> 00:37:03,059
los resultados analíticos, cuáles son los principales tipos de errores que yo me puedo

198
00:37:03,059 --> 00:37:09,280
encontrar, cómo los puedo corregir, cuál es el tratamiento estadístico que yo le voy

199
00:37:09,280 --> 00:37:14,960
a dar a todos esos datos y qué herramientas informáticas son las que puedo utilizar para

200
00:37:14,960 --> 00:37:22,260
organizar y presentar esos resultados. La que más utilizan es la UJF. Entonces, ¿cuál

201
00:37:22,260 --> 00:37:31,000
es la disciplina o la parte de la química que es la que se encarga de estudiar precisamente

202
00:37:31,000 --> 00:37:38,539
todos los tratamientos estadísticos de vuestros resultados analíticos? Pues tenemos por una

203
00:37:38,539 --> 00:37:45,659
parte la quimiometría y por otra parte la cualimetría. La quimiometría es la disciplina

204
00:37:45,659 --> 00:37:53,480
química que es la que utiliza los métodos matemáticos y estadísticos para diseñar o

205
00:37:53,480 --> 00:38:01,480
seleccionar procedimientos de medida y experimentos o análisis y proporcionar la máxima información

206
00:38:01,480 --> 00:38:08,119
química mediante el análisis de los datos. Esta es la definición que da el Instituto de

207
00:38:08,119 --> 00:38:14,980
química americano, el estándar americano. Las principales aplicaciones de la quimiometría

208
00:38:14,980 --> 00:38:22,739
son, por una parte, desarrollar procedimientos de optimización de métodos analíticos,

209
00:38:23,480 --> 00:38:30,960
diseñar experimentos y simular procesos. Por otro lado, muy importante esta parte del

210
00:38:30,960 --> 00:38:38,880
desarrollo de librerías o bases, bancos de datos sobre espectros para identificar automáticamente

211
00:38:38,880 --> 00:38:46,900
especies o estructuras químicas. Por otro lado, la cualimetría, su principal objetivo es establecer

212
00:38:46,900 --> 00:38:54,739
los procedimientos necesarios que me permiten evaluar la calidad analítica, esa fiabilidad de

213
00:38:54,739 --> 00:39:02,000
los datos para que yo pueda comparar entre sí resultados analíticos. Si no, las comparaciones

214
00:39:02,000 --> 00:39:08,619
no son posibles, sobre todo de cara a esos ejercicios de intercomparación o de interlaboratorio

215
00:39:08,619 --> 00:39:15,719
que estuvimos comentando cuando hablamos de la norma de competencia técnica 17.025 como

216
00:39:15,719 --> 00:39:24,719
uno de los principales procedimientos de validación de métodos. Es a lo que se refiere la comparabilidad

217
00:39:24,739 --> 00:39:29,059
de los resultados analíticos, el hecho de que yo los pueda comparar.

218
00:39:29,059 --> 00:39:35,460
Entonces vemos que tanto la quimiometría como la cualimetría, ambas trabajando en conjunto,

219
00:39:36,119 --> 00:39:44,260
desarrollan por una parte la determinación de la incertidumbre que va asociada a cualquier resultado analítico,

220
00:39:45,079 --> 00:39:51,239
la validación de los métodos, cuáles son los principales ensayos de comparación que yo voy a utilizar

221
00:39:51,239 --> 00:39:56,300
para validar métodos, no, perdona, ensayos de significancia y la validación de método,

222
00:39:56,400 --> 00:40:00,800
disculpadme, me he confundido, se refiere a lo que es la comparabilidad de los resultados,

223
00:40:00,800 --> 00:40:06,039
los ejercicios de interlaboratorio, que era uno de los métodos de validación.

224
00:40:07,179 --> 00:40:13,599
¿Vale? Entonces, estos son los principales objetivos de la quimiometría y la cualimetría

225
00:40:13,599 --> 00:40:18,179
utilizando las herramientas de carácter estadístico.

226
00:40:18,179 --> 00:40:34,449
Y a continuación, pues vamos a pasar a la expresión de los resultados analíticos. Y aquí tenéis las distintas etapas de todo procedimiento analítico.

227
00:40:35,190 --> 00:40:49,449
Vemos que todo procedimiento analítico comienza con la identificación de un problema, que normalmente siempre suele ser la identificación de un analito a nivel cualitativo y a nivel cuantitativo.

228
00:40:50,449 --> 00:40:54,230
Ese suele ser siempre el punto de partida de todo proceso analítico.

229
00:40:54,230 --> 00:41:04,369
Y luego, una vez que yo ya tengo identificado el problema, qué tipo de analito quiero yo identificar, voy a elegir un método analítico.

230
00:41:05,429 --> 00:41:11,230
Una vez seleccionado el método, tengo que realizar una etapa de muestreo.

231
00:41:11,230 --> 00:41:24,969
A partir de la etapa de muestreo, tengo yo un procesamiento de la muestra, realizo una determinación analítica en función del método que yo haya elegido,

232
00:41:24,969 --> 00:41:44,690
Luego, obtengo una serie de resultados que tengo que trabajarlos, tengo que tratar esos resultados para poderlos evaluar y extraer unas conclusiones que yo voy a plasmar en mi informe de resultados que luego le daremos al cliente.

233
00:41:54,969 --> 00:42:22,969
Entonces vemos como que en todo proceso analítico yo voy a manejar cifras, voy a manejar magnitudes, datos y voy a expresarlos en un resultado final que siempre tiene que tener la expresión cuantitativa de esa magnitud o propiedad que yo estoy determinando.

234
00:42:22,969 --> 00:42:28,769
determinando, por ejemplo, una masa, si estoy determinando una concentración, que es lo más

235
00:42:28,769 --> 00:42:36,269
frecuente. Luego, la magnitud tiene que ir acompañada de una precisión. Aquí ya estamos

236
00:42:36,269 --> 00:42:42,090
trabajando, estamos introduciendo el error, la precisión que está también muy relacionada con

237
00:42:42,090 --> 00:42:48,170
el instrumento de medida, con el método analítico y mi determinación analítica. Y por último, como

238
00:42:48,170 --> 00:42:53,349
estoy con una magnitud, tengo que expresarla correctamente en las unidades que me indica

239
00:42:53,349 --> 00:43:01,789
el sistema internacional. Entonces, una vez que yo ya tengo claro que voy a tener que

240
00:43:01,789 --> 00:43:07,590
cuantificar una magnitud con una precisión o con un nivel de incertidumbre y con unas

241
00:43:07,590 --> 00:43:16,630
unidades, pasamos a la siguiente diapositiva donde vemos cómo se expresa. Aquí tenemos

242
00:43:16,630 --> 00:43:42,829
El mensurando o el valor de la magnitud, más menos, esta es la forma de expresar ese intervalo de confianza y aquí veis precisión. Es muy común también que veáis en algunos, digamos, manuales de estadística aplicada a las técnicas analíticas, que veáis aquí incertidumbre o nivel de confianza, ¿de acuerdo?

243
00:43:42,829 --> 00:43:59,230
Porque estamos hablando de lo mismo. Cuando yo tengo aquí, tenéis el ejemplo aquí debajo, la magnitud que yo he medido es una magnitud de concentración porque veo que la unidad es la unidad de molaridad, moles por litro en el sistema internacional.

244
00:43:59,230 --> 00:44:10,670
Luego yo estoy cuantificando una concentración. El resultado es 0,001 más menos 0,001.

245
00:44:10,670 --> 00:44:33,289
Yo esto puedo expresarlo también en forma de intervalo de confianza, por ejemplo 0,0099 si resto el 0,001 del valor de mi magnitud o si se lo sumo pues tendría el extremo superior del intervalo.

246
00:44:33,289 --> 00:44:47,070
Tengo distintas formas de expresarlo. La más común que vais a ver es esta que tenéis aquí. Por eso, insisto que podemos ver magnitud con precisión, incertidumbre o intervalo de confianza.

247
00:44:47,070 --> 00:45:05,070
Porque yo estoy, cuando ya entremos en lo que es la definición del nivel de probabilidad, estoy yo admitiendo que en este intervalo se va a encontrar con un determinado nivel de probabilidad mi valor verdadero.

248
00:45:05,070 --> 00:45:32,130
Entonces, vemos que un ensayo cuantitativo siempre me da un valor que tiene que acompañarse y expresarse, preferiblemente en unidades del sistema internacional y siempre siguiendo reglas específicas en lo que respecta al redondeo y al número de cifras significativas, además de la incertidumbre.

249
00:45:32,130 --> 00:45:55,210
La incertidumbre es lo mismo que la precisión o que el intervalo de confianza. A mí me gusta más hablar de intervalo de confianza porque creo que cuando hablamos de intervalo de confianza estamos ya dando un nivel de probabilidad y ya se está entendiendo que dentro de ese rango de valores es donde se va a encontrar mi valor verdadero.

250
00:45:55,210 --> 00:46:02,170
pero que es muy común, insisto, que veáis incertidumbre o también precisión.

251
00:46:02,730 --> 00:46:14,409
Entonces, aquí veis cómo tenemos las cifras significativas concordantes en el valor del mensurando y en el valor de su incertidumbre.

252
00:46:14,969 --> 00:46:19,630
Deben de tener siempre las mismas cifras significativas.

253
00:46:19,630 --> 00:46:36,840
Bien, entonces, continuando con la expresión de los resultados analíticos, vamos a hablar de lo que es el valor verdadero de una magnitud o de un mensurando.

254
00:46:36,960 --> 00:46:44,760
Mensurando magnitud o, digamos, característica física o química que se puede cuantificar es lo mismo.

255
00:46:44,760 --> 00:47:01,800
Y ese valor verdadero es un valor indeterminado. Es decir, yo no puedo afirmar a ciencia cierta que sea 5 exacto. No puedo decirlo. Es un valor que está, digamos, incierto. ¿Por qué?

256
00:47:01,800 --> 00:47:18,199
Porque el resultado de una medición, al estar afectado de una serie de errores, yo lo único que puedo dar es una estimación, puedo dar una aproximación con un nivel de confianza o de seguridad de esa magnitud.

257
00:47:18,199 --> 00:47:35,079
Y únicamente puedo decir que ese valor es, digamos, de alguna forma completo cuando yo al valor verdadero lo acompaño de una expresión de su incertidumbre, con ese más-menos.

258
00:47:35,079 --> 00:47:57,019
Es cuando yo, de alguna manera, estoy dando una cifra que se acerca bastante a lo que pueda ser su valor real, que, insisto, nunca lo podemos afirmar a ciencia. O sea, podemos decir exactamente que es un valor numérico exacto. Siempre es un valor que está dentro de un intervalo.

259
00:47:57,019 --> 00:48:14,559
Por eso, dentro de los términos de metrología, en el vocabulario internacional, se define el error como la diferencia entre el resultado obtenido en un proceso y el valor verdadero del mensurando.

260
00:48:14,559 --> 00:48:39,360
Y seguro que muchos de vosotros preguntaréis, bueno, ¿y ese valor verdadero dónde está? Ese valor verdadero, por ejemplo, en el caso de cuando yo comparo los resultados de un método mío con un material de referencia certificado, ahí el valor que me da el material de referencia certificado se puede considerar como el valor verdadero en este caso.

261
00:48:39,360 --> 00:48:54,059
Luego ya veremos qué es lo que nosotros vamos a considerar dentro de lo que es los conceptos estadísticos de población y de muestra para poder entender qué es lo que se puede entender como valor verdadero.

262
00:48:54,059 --> 00:49:09,960
¿Vale? Entonces vemos que el valor verdadero es siempre indeterminado y que el error es un concepto ideal y aparte de ideal va inherente al proceso de medida.

263
00:49:09,960 --> 00:49:27,539
¿Vale? Entonces nosotros siempre ese valor verdadero no lo vamos a poder conocer. El objetivo siempre de toda medición es determinar ese valor de la magnitud que yo quiero medir.

264
00:49:27,539 --> 00:49:44,119
Por eso el primer paso que nosotros siempre tenemos que dar es la definición adecuada de esa magnitud, el método que yo voy a utilizar para cuantificarla y cuál es el procedimiento de medida

265
00:49:44,119 --> 00:50:04,679
Para yo poder en todos estos pasos tener un control de los distintos errores que yo voy a ir de alguna manera arrastrando porque son inherentes a todo el proceso analítico y los pueda detectar, cuantificar y en los casos que sea posible, eliminar.

266
00:50:04,679 --> 00:50:37,429
Vale, entonces vamos a ver lo que es la definición de los principales tipos de errores que os comenté, os adelanté algo, creo que fue la unidad de trabajo número 3 y ahora pues vamos a ver un poco más en profundidad cuáles son los principales tipos de errores que nos podemos encontrar en una medición.

267
00:50:37,429 --> 00:50:48,170
Estos errores que suelen afectar al resultado de medida suelen ser de dos tipos. Los errores sistemáticos y los errores aleatorios.

268
00:50:48,170 --> 00:51:00,409
Los errores sistemáticos tienen una causa definida, es decir, los voy a poder conocer y puedo corregirlos. ¿Dónde tienen su origen los errores sistemáticos?

269
00:51:00,409 --> 00:51:14,030
Pues tienen su origen en el factor humano, por ejemplo, una lectura errónea, unos malos hábitos de trabajo, falta de pericia del técnico, reflejos lentos.

270
00:51:15,130 --> 00:51:25,489
También pueden tener su origen en el propio instrumento de trabajo, una calibración errónea, una mala nivelación o nula nivelación de las balanzas,

271
00:51:25,489 --> 00:51:33,909
un equipo defectuoso, material de vidrio sin calibrar. Y también puede haber errores del método.

272
00:51:34,289 --> 00:51:41,389
Por ejemplo, que si yo estoy realizando un análisis de precipitación, aparte del soluto, a mí me precipiten

273
00:51:41,389 --> 00:51:49,510
otras impurezas a la vez. Que existan reacciones secundarias que de alguna manera me puedan enmascarar.

274
00:51:49,510 --> 00:52:06,550
El resultado suele ocurrir a veces en las volumetrías, cuando utilizáis indicadores que no se aprecien muy bien ese punto de viraje, ese cambio de color que a mí me puede dar sabiendo que yo utilizo un naranja de metilo y sé dónde se produce el punto de viraje.

275
00:52:06,730 --> 00:52:13,190
Si no ocurre, es posible que esté habiendo reacciones secundarias que me están enmascarando ese resultado.

276
00:52:13,550 --> 00:52:15,590
Todo eso son errores sistemáticos.

277
00:52:16,050 --> 00:52:17,530
¿Cómo se pueden identificar?

278
00:52:17,530 --> 00:52:30,269
Pues yo los puedo identificar utilizando materiales de referencia, realizando calibraciones, usando blancos y los puedo corregir.

279
00:52:30,590 --> 00:52:43,650
Los puedo corregir mediante calibración, ya sea del instrumento de medida o del material y también realizando medidas sobre sustancias patrón o materiales de referencia.

280
00:52:43,650 --> 00:52:56,789
Luego, en definitiva, los errores sistemáticos, humanos, instrumentales o de método, puedo cuantificarlos, corregirlos y eliminarlos, si no al 100% en su inmensa mayoría.

281
00:52:57,409 --> 00:53:07,570
Sin embargo, con los errores aleatorios, como su nombre indica, que son errores al azar, pues no los puedo eliminar, no puedo actuar sobre ellos.

282
00:53:07,570 --> 00:53:37,090
Son errores inherentes y son inevitables. Se deben a una serie de factores, pues que son factores ambientales o factores que se producen durante la realización del análisis y al estar sometidos al azar, pues este tipo de errores son difícilmente identificables y por tanto cuantificables y sobre todo evitarlos o eliminarlos es muy difícil.

283
00:53:37,570 --> 00:53:43,469
Por eso no se pueden corregir, porque se desconoce su magnitud y se desconoce su origen.

284
00:53:43,469 --> 00:53:53,349
Es verdad que se pueden, digamos, adoptar una serie de medidas generales para tratar de minimizar que aparezcan, pero no se pueden eliminar.

285
00:53:53,349 --> 00:54:20,250
Entonces, siempre cuando vamos a expresar el error de un resultado hay que distinguir entre lo que es el error del aparato, es decir, la precisión, y el error estadístico, que es el que vamos a calcular y lo aprenderemos con el parámetro de la desviación típica o de la desviación estándar.

286
00:54:20,250 --> 00:54:50,230
Entonces, aquí tenéis una tablita resumen donde veis principales ejemplos de errores sistemáticos, por ejemplo, errores de equipo, aquí tenéis unos ejemplos, fricción en los rodamientos porque se producen componentes que no están alineados o no son lineales, equipo dañado, errores en la calibración, errores de carácter ambiental, por ejemplo, cambio de temperatura, cambios de humedad, de presión y los errores aleatorios,

287
00:54:50,250 --> 00:55:00,949
pues veis aquí que son eventos desconocidos, que son muy inexplicables y que ocurren al azar y que afectan siempre a las mediciones.

288
00:55:01,389 --> 00:55:07,710
Y un ejemplo de cómo podemos estimarlos, aunque ya lo he comentado en las dos diapositivas anteriores.

289
00:55:08,469 --> 00:55:17,309
Entonces vemos que el error será la suma del error aleatorio, precisión y del error sistemático

290
00:55:17,309 --> 00:55:20,730
que está relacionado con la exactitud.

291
00:55:21,170 --> 00:55:28,530
Y aquí vemos un ejemplo gráfico de la principal diferencia entre precisión y exactitud.

292
00:55:28,750 --> 00:55:36,190
Vemos, por ejemplo, en el caso número 1, donde los resultados de nuestro procedimiento,

293
00:55:36,190 --> 00:55:43,929
los datos que hemos obtenido, están todos muy agrupados, pero están lejos de encontrarse en el centro.

294
00:55:43,929 --> 00:55:55,210
Luego, este valor, como están los resultados muy próximos unos con otros, es preciso, pero al estar alejados del centro no es exacto.

295
00:55:55,809 --> 00:56:05,070
En el caso número 2 tenemos valores en el centro y también entre sí muy próximos. Luego tenemos un caso de precisión y exactitud.

296
00:56:05,070 --> 00:56:23,469
En el caso número 3 tenemos mucha dispersión de datos, tanto a nivel de cercanía al centro como entre sí. Luego aquí tenemos poca precisión y poca exactitud, o el método no es ni preciso ni exacto.

297
00:56:23,469 --> 00:56:43,469
Y aquí tenemos, por ejemplo, en este caso, el caso número 4, que tenemos que es un método no preciso porque existe mucha dispersión de datos, pero están agrupados más o menos en el segundo nivel en el que se podría decir que es exacto.

298
00:56:43,469 --> 00:56:58,550
No en el centro, pero sí está en la inmensa mayoría en este segundo nivel. Es exacto, pero no es preciso porque los datos están muy dispersos. Para que sepamos distinguir entre lo que es precisión y lo que es exactitud.

299
00:56:58,550 --> 00:57:16,750
Y entonces, pues vamos a dejarlo aquí para repasar a la vuelta de Semana Santa, porque la semana que viene ya el día 22 estamos de vacaciones, entrar con lo que son las cifras significativas y ya meternos de lleno en el tratamiento estadístico.

300
00:57:17,409 --> 00:57:21,849
Quería comentaros una cosita. ¿Habéis visto cifras significativas en otros módulos?

301
00:57:21,849 --> 00:57:27,699
Hola

302
00:57:27,699 --> 00:57:30,440
Lo vimos un poquito el año pasado

303
00:57:30,440 --> 00:57:32,440
en físico-químicos, pero bueno

304
00:57:32,440 --> 00:57:33,780
es un concepto

305
00:57:33,780 --> 00:57:35,340
complicado

306
00:57:35,340 --> 00:57:37,320
Vale, bueno, pues entonces

307
00:57:37,320 --> 00:57:40,199
lo repasaremos

308
00:57:40,199 --> 00:57:42,019
me detendré un poquito más

309
00:57:42,019 --> 00:57:44,500
cuando empecemos con ello, porque sé

310
00:57:44,500 --> 00:57:46,099
que en algunos módulos

311
00:57:46,099 --> 00:57:48,619
también lo soléis

312
00:57:48,619 --> 00:57:50,539
trabajar y lo que quería saber un poco

313
00:57:50,539 --> 00:57:52,519
es a qué nivel de profundidad lo habíais

314
00:57:52,519 --> 00:57:54,719
visto para detenerme un poco más

315
00:57:54,719 --> 00:58:00,199
o avanzar, era solamente por eso. Pero bueno, no os preocupéis, cuando volvamos de Semana Santa

316
00:58:00,199 --> 00:58:07,960
me detendré en lo que son las cifras significativas y cómo se opera con las cifras significativas

317
00:58:07,960 --> 00:58:16,239
y cuáles son las que nosotros tenemos que dar. ¿De acuerdo? Vale, bueno, pues entonces lo que voy a hacer es detener la grabación.