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CLASE 1 - Contenido educativo

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Subido el 16 de abril de 2024 por Encarna M.

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Si me deja presentar. Vale, bueno, estamos todavía en la unidad uno porque encima perdimos la clase de la semana pasada. Algunos teníais dudas sobre si había clase, no había clase. El calendario escolar, aunque estéis a distancia, es exactamente el mismo. 00:00:13
Yo no trabajo. Si es fiesta, no trabajo. Entonces, no os doy clase cuando pille miércoles, que será nuestra clase, ¿vale? Porque alguien lo preguntó por el foro y, claro, cuando estaba conectada, pues no le contesté a tiempo. 00:00:31
Pero bueno, para que lo sepáis, si es fiesta para el resto de clases, para afectar exactamente igual a distancia. 00:00:48
Bueno, vamos a empezar. Hoy será la última sesión del tema 1, de la unidad temática 1, el plan de muestreo. 00:01:01
Y como me comprometí el otro día, vamos a acercarnos un poquito al concepto de error, que me dijiste que os venía bien recordarlo. 00:01:07
Bueno, vamos a empezar con eso y ya acabamos el tema hoy. También hay un par de alumnas, lo que pasa es que no me ha parecido verlas en el listado. Si os sentís identificadas, que habéis querido contactar conmigo a través del aula y os daba error o algo así, o que no tenéis permiso. ¿Alguien ha tenido un problema para contactar conmigo a través del aula virtual? Pero es que estáis conectados nadie. ¿Sí? No os he perdido, ¿no? 00:01:16
Estamos aquí. 00:01:48
cómo va a funcionar a lo largo del curso, ¿vale? 00:02:21
Bueno, pues como os decía, vamos a acercarnos un poquito al concepto de errores, ¿vale? 00:02:24
Errores, ¿qué es un error? ¿Qué entendéis que es un error? 00:02:28
Decidme, ¿qué creéis que es un error? 00:02:39
Algo que está mal. 00:02:42
Es el fallo que cometemos respecto al valor real. 00:02:45
Vale, sí, ya andamos por ahí un poquito más acercados, ¿no? 00:02:50
Un error no necesariamente es algo que está mal. 00:02:53
Es algo que tiene un factor que le desvía, aplicado a error en cuanto a datos, ¿vale? No un error en… Vale, bueno, un poquito acertados estamos. Sabemos que es algo que necesita una corrección, en el caso de los datos, ¿vale? Y ahora vamos a verlo un poquito más en profundidad. 00:02:58
Si algo tiene un error, quiere decir que no está en el valor adecuado, que está desviado. 00:03:17
Por lo tanto, ¿qué entendemos por desviación? 00:03:26
Decidme qué entendéis por desviación. 00:03:38
Algo que está desviado, ¿qué quiere decir? 00:03:39
¿Cómo lo describiríais? 00:03:42
Algo que se acerca al valor real, digamos. 00:03:46
Es un dato que no se acerca al dato que pensábamos tener. 00:03:49
Vale, sí. 00:03:54
El concepto genérico es así. 00:03:54
Pero realmente el matiz desviación quiere decir cuánto te estás desviando de eso. O sea, es una cantidad, una desviación es una cantidad. Y lo que te dice es cuánto te alejas. Si es mucho o poco, es desviación en completo. Que te estás alejando del valor que deberías tener. ¿Vale? ¿Y la precisión? ¿Qué crees que es la precisión? 00:03:56
La exactitud con la que das en el valor real. 00:04:18
Vale. ¿Ves? Has utilizado dentro del concepto de precisión el de exactitud y no son exactamente lo mismo. Por eso ahora lo vamos a ver en la diapositiva y esos conceptos, aunque no os preocupéis por esto porque esto luego tiene cálculos matemáticos, lo vamos a dar en la siguiente unidad que vamos a dar un poquito de probabilidad, pero sin agobios, ¿eh? Que no va a ser difícil. 00:04:21
Es, nos vamos a acercar un poquito a la probabilidad, pero aquí en esta presentación que os hago hoy es para que cojamos el concepto de error, ¿vale? Para cosas así tan normales, como es confundir precisión con exactitud, pues lo aclaramos un poquito y así luego ya es más fácil aplicarle las fórmulas matemáticas, ¿vale? Vale, pues vamos a ello. 00:04:42
Vale, pues los errores en todas las ciencias experimentales cuando se realiza un análisis cuantitativo, cuantitativo recordar que es que buscamos una cantidad, ¿vale? Recordar cualitativo es buscamos una característica. Está o no está esa característica. Sin embargo, cuantitativo buscamos una cantidad, ¿vale? 00:05:09
Pues la medida siempre viene acompañada de un error o incertidumbre. Error realmente no es una equivocación, sino es una incertidumbre, una duda, algo que está en torno a lo que debería ser, ¿vale? Eso es una incertidumbre. Y nos impide obtener el valor real, ¿vale? 00:05:29
Hay muchísimos motivos por los que se puede cometer un error. ¿Qué se os ocurre? ¿Qué nos puede aportar un error en una experimentación, en un dato que vamos a obtener? 00:05:47
Decidme cosas que se os ocurran. 00:05:59
Pueden influir en que el dato sea erróneo. 00:06:01
El error humano. 00:06:06
Vale, error humano. 00:06:08
Imaginaos que necesitamos tener mucho pulso y resulta que ese día estamos nerviosos y nos tiembla la mano. 00:06:09
Pues vamos a cometer un error humano, ¿vale? 00:06:15
Paz. 00:06:19
Que el ciclo no esté calibrado. 00:06:22
Error instrumental, ¿vale? 00:06:24
O sea, imaginaos que tenemos una balanza, pero resulta que cuando nosotros la miramos no está pesando nada, ya pone dos gramos. Ya está pesando más, porque cuando pongamos lo que queremos pesar, va a dar un valor con dos gramos de más. Va a tener un error asociado. Es un error instrumental. 00:06:27
Vale. Luego puede haber más errores. ¿Qué más errores? Pensad en el error procedimental. Imaginaos que tenemos que coger una muestra que tiene unos parámetros donde la vamos a coger, en el medio donde la vamos a coger, pero en el momento que lo extraes van a cambiar esos valores porque no has tenido en cuenta mantenerlo, ¿no? Vale. 00:06:46
¿Error de método podría ser? 00:07:13
Sí, procedimental o de método, ¿vale? 00:07:18
Entonces, por eso hacemos planes de muestreo, para evitar el mayor número de errores y luego los resultados. 00:07:21
Y luego también hay errores que tienen que ver con los cálculos que hay que hacer. 00:07:28
Podemos hacer errores matemáticos y tenemos que hacer unos cálculos entre… 00:07:33
imaginad que tenemos que coger 00:07:36
peso y volumen y hacemos mal 00:07:39
las cuentas, o no cogemos bien 00:07:41
las cifras significativas, también puede haber 00:07:43
errores. O sea, hay errores de muchos tipos. 00:07:45
Los errores típicos en la toma 00:07:47
de muestra, por ejemplo, 00:07:49
para acercar un poquito más el concepto al campo 00:07:51
que nos ocupa, que es el de muestreo, 00:07:53
pues, por ejemplo, pérdida de 00:07:56
componente, que es 00:07:57
el material como consecuencia de la reducción 00:07:57
de tamaño. 00:08:01
Nosotros cuando hacemos 00:08:02
el muestreo dimensionamos 00:08:04
el tamaño de muestra. Sabemos que en una cantidad de muestra hay cierta cantidad de algo, pero 00:08:05
al reducirla estamos modificando ese parámetro. La contaminación de la muestra también nos 00:08:14
puede aportar un error, porque como no tratamos con suficiente esterilidad esa muestra, resulta 00:08:20
que va a tener datos añadidos que no son. Estos son ejemplos un poquito aplicados, pero 00:08:25
De momento nos acercamos al concepto general de error, ¿vale? Hay dos tipos de errores. ¿Esto suena? ¿Suena lo de los errores relativos? ¿No suena? 00:08:34
Sí, a mí sí que me suena. 00:08:49
Vale. ¿En los demás no suena? 00:08:51
Sí, sí. 00:08:54
Sí, vale. Bueno, el error absoluto es la desviación del valor real. O sea, nosotros…, recordad esa báscula de la que hemos hablado antes, que pesaba ya dos gramos previamente, ¿vale? 00:08:55
Y pesamos algo que debería pesar 4 gramos, pero al pesarlo la báscula nos da 6. Pues tenemos un error de 2. Entendemos que 2 es la diferencia entre lo que debería pesar y lo que pesa, ¿vale? 00:09:13
Pero imaginaos que esa báscula, en lugar de 2 lo que pone es menos 2. Bueno, no te da valor negativo, pero imaginaos lo que es en una medición, ¿vale? Y te da menos 2, la desviación es hacia abajo. 00:09:30
Bueno, pues cuando nosotros calculamos el error absoluto, lo que hablamos es de la desviación sobre el valor real y la desviación puede ser de más o de menos, ¿vale? Pues cuando hacemos el cálculo, lo hacemos en lo que se llama valor absoluto. 00:09:44
Recordáis que estos paréntesis que eran como dos rayitas así, lo que nos quería decir es que cualquier valor que nos dé de esta resta la vamos a coger en positivo, aunque diera negativo. 00:09:59
Porque lo que nosotros queremos saber es que se desvía 2. Nos da igual si es para más o para menos, pero lo que queremos saber es lo que se desvía, que es 2. 00:10:12
Entonces, el error siempre va a ser en positivo. Bueno, realmente cuando los expresamos, los expresamos como en esta imagen, ponemos más o menos 2, más o menos 3 centímetros, por ejemplo, en este caso, porque lo que pretendemos es saber que se desvía 3, pero que puede ser hacia adelante o hacia atrás. 00:10:20
De hecho, podemos tener una serie de medidas y podemos ver que una es 7,9 y otra a lo mejor es 7,3. Entonces, tenemos desviaciones hacia un lado y hacia otro, más, menos, por eso ponemos. 00:10:40
Pero el valor del error como tal se da en valor absoluto, que quiere decir positivo. El valor del error absoluto siempre va a tener magnitud, o sea, van a ser centímetros, gramos, segundos, lo que sea, va a tener magnitud. 00:10:54
¿Por qué? Porque lo que estamos diciendo es que de esos 7,6, el valor real que debería ser, tenemos otros 3 centímetros. O sea, tiene una matriz. ¿Me vais siguiendo? ¿Sí? Vale, perfecto. 00:11:12
Luego tenemos otro concepto que se llama error relativo. El error absoluto es bastante intuitivo. Lo que decimos es cuánto se nos ha desviado. Lo llamamos como desviación. El error relativo, sin embargo, es un concepto más general porque nos dice la proporción del error respecto al valor real. 00:11:29
¿Qué quiere decir esto? Quiere decir que nosotros… Imaginaos que este 7,6 tiene un error de 3 centímetros. 00:11:48
ahora vamos a ver un ejemplo 00:12:07
porque en este ejemplo como tal os voy a leer un poco 00:12:09
bueno, ahora lo vemos 00:12:12
como se expresa el porcentaje 00:12:14
por lo tanto decimos respecto al total 00:12:15
respecto a 1, respecto a 100 00:12:18
el porcentaje siempre vamos a poner 00:12:19
respecto al 100% 00:12:21
entonces, los errores absolutos 00:12:23
como dice aquí son significativos, sin embargo 00:12:25
los relativos son menores 00:12:27
cuanto mayores el valor de medida 00:12:29
esto que no lo entendéis así muy bien 00:12:30
aunque si tenéis que quedaros con la fórmula 00:12:32
las fórmulas las entendéis 00:12:35
¿Entendéis qué es X con la rayita arriba? 00:12:37
La media. 00:12:42
Sí, es la media. 00:12:43
Eso es, vale. 00:12:45
Tenemos un valor medio. 00:12:46
Imaginad que hemos hecho cinco pesadas. 00:12:48
Pues cogemos esas cinco pesadas, las sumamos y las dividimos entre cinco. 00:12:50
Y nos da un valor medio. 00:12:54
Como casi nunca vamos a tener el valor real con el que comparar, 00:12:56
esta media es lo más aproximado al valor real. 00:13:00
Entonces, lo vamos a considerar como un valor real, ¿vale? 00:13:03
Entonces tenemos la X, que es el valor experimental, menos su media, que sería lo más aproximado al valor real, y eso es nuestro error absoluto. Para calcular el error relativo lo que hacemos es el error absoluto lo dividimos entre la media de todos los valores. 00:13:05
Y lo que nos dice es qué proporción tiene, qué significado tiene este error, si es relevante o no relevante, respecto al valor total. ¿Qué quiere decir eso? Mirad, en el ejemplo lo vais a entender. 00:13:27
Tenemos aquí, por ejemplo, los valores de tres matraces incorporados de 10, 100 y 1000 mililitros. Tenemos esos matraces y tenemos que los valores experimentales que nos dan son 11, 101 y 1100 mililitros, respectivamente. 00:13:42
para calcular los errores absolutos y relativos de cada caso, ¿vale? 00:14:02
Los hemos calculado, ¿vale? Tenemos que el error, que el valor real es 10, 00:14:06
el valor experimental es 11, en el primer caso, en el primer matrata, ¿vale? 00:14:12
Entonces, tenemos que su error absoluto es 1, porque es la diferencia entre el valor real, 00:14:15
que sería la media, ¿vale? Y el experimental, que nos ha dado 11, que nos ha dado con un error, ¿vale? 00:14:20
se desvía a 1, ¿vale? Su error porcentual o error relativo es de 10, ¿vale? Bien. Si vemos el siguiente, vemos que el valor real es 100 y se nos ha desviado con un error de 1. 00:14:25
No, sigue siendo 1 su error absoluto, ¿os dais cuenta? Es el mismo valor, pero su error porcentual es solo de una unidad, ¿vale? Si es de una unidad, es mucho menos significativo. O sea, que nosotros tengamos 10, se nos haya movido 1, no significa nada, pero que de 10 se nos mueva 1 significa mucha cantidad. Es un error más grave, ¿entendéis? 00:14:45
¿A dónde quiero ir a parar? Es más significativo el error relativo. Necesitamos saber si es un error muy gordo, si es muy relevante, si se ha desviado mucho. Y el error relativo lo que nos dice es que se ha desviado demasiado. Se ha desviado 10, aunque ese error absoluto fuera 1. ¿Me seguís o es muy lioso? 00:15:09
No, no. No, bien. 00:15:29
Perfecto, vale. 00:15:31
Bueno, estos cálculos los vais a tener que realizar en casi toda la experimentación que hagáis, 00:15:33
pero se vuelven metódicos, no os preocupéis. 00:15:39
Lo único que conceptualmente es bueno recordarlos, 00:15:40
porque al final acabamos aplicando fórmulas sin saber muy bien qué sentido tienen, ¿vale? 00:15:44
Bueno, la desviación como tal es una medida de la extensión o variabilidad. 00:15:49
La desviación lo que nos dice es, nosotros tenemos un valor, 00:15:53
El valor es X sub 4, imaginados, y tenemos una media que es esta rayita. Por la desviación nos dice cuánto de separado está este valor 4 de su media que debería ser el valor real. Imaginaos, si el experimento fuera perfecto y no tuviera absolutamente ningún error, todos nuestros puntitos, los seis puntitos que hay aquí, los seis ensayos, deberían ir por esta raya. 00:15:55
Lo que pasa es que como acumulan errores, procedimentales, instrumentales, lo que sea, pues nos dan variaciones. Pues la desviación lo que nos permite es calcular cuánto se separa. Entonces, una medida de la extensión o variabilidad, de cuánto nos varían las medidas respecto a lo que deberían ir, por dónde deberían ir. 00:16:20
Se utiliza para calcular la variación o dispersión de los puntos de datos individuales que difieren de la media. ¿Os suena esta fórmula? 00:16:43
Sí. 00:16:56
Todo el mundo entiende que es el sumatorio, ¿verdad? ¿Hay alguien que necesite una explicación? El sumatorio es este símbolo. ¿Todo el mundo lo comprende? 00:16:58
¿Entiendo el silencio? Bueno, si alguien no lo entiende, que lo diga. Si no lo doy como he entendido, ¿vale? 00:17:07
Vale, esto es la desviación y la calcularíamos así. N, en este caso, es el número de ensayos que hemos hecho. 00:17:19
Este ejemplo que hemos puesto aquí, iría un 6, ¿vale? Esto sería la media y sub i significa cada una de las medidas. Perdón, x sub 3 y así hasta x sub 6. Tendríamos que hacer cada una de estas restas e ir sumándolas. 00:17:26
Bien, vale, así conseguimos la desviación. Eso lo veremos más detenidamente en la siguiente unidad que nos habla de probabilidad, ¿vale? 00:17:47
Vale, en cuanto a la exactitud y la precisión. Se puede, en principio, instintivamente, en una conversación normal, parece que estuviéramos hablando de lo mismo, pero no es lo mismo. 00:17:55
La exactitud es el grado de coincidencia de un resultado analítico, un valor experimental, con un valor real, ¿vale? 00:18:05
¿Qué quiere decir eso? Esta rayita sería el valor real o la media, lo que nos debería dar si no hubiera absolutamente ningún error. Que la media lo que nos hace es decirnos, considerando todos los errores, pues el valor medio, que todos los errores estuvieran distribuidos equitativamente. 00:18:11
Bueno, vale, tenemos valor real, que sería esta flechita, pues la exactitud es cuánto se desvía de ese valor real, o sea, la exactitud la relacionaríamos con el error absoluto, ¿sí? O sea, cuánto nos hemos desviado del valor real, eso es la exactitud. 00:18:32
Sin embargo, la precisión no tiene por qué ver nada con el valor real. Lo que nos dice la precisión es una característica del aparato de medida y nos habla de la dispersión de las medidas. 00:18:49
Imaginaos que estamos midiendo con un polímetro de estos que miden valores de electricidad, ¿vale? Y hacemos 20 medidas y todas las medidas nos dan en torno a los 0,30, ¿vale? 00:19:02
0.31, 0.34, 0.39 00:19:15
debería, el valor real debería ser 00:19:19
0.17 00:19:21
¿vale? 00:19:22
debería dar 0.17 00:19:24
como valor real, aquí donde está la flechita 00:19:27
negra 00:19:29
pero nos da en torno al 0.30 00:19:30
estos valores 00:19:32
el aparato es muy preciso 00:19:34
porque resulta que todos los valores nos dan 00:19:36
muy juntitos 00:19:38
desde 0.33 a 0.34 00:19:40
hay un montón 00:19:43
de puntitos y todos ahí. Tiene muchísima precisión. No hay variación entre una medida 00:19:45
y otra. Pero, sin embargo, tiene muy poca exactitud porque está muy alejado del valor 00:19:49
real. ¿Entendéis el matiz? ¿Lo entendéis o lo repito? 00:19:55
Sí, entiendo. 00:20:03
Sí, perfecto. 00:20:04
Vale, ¿qué son las cifras significativas? ¿Os suenan, no? 00:20:08
Sí, sí. 00:20:16
Vale. ¿Cuántas cifras serían a tener en cuenta en una medición? Normalmente el instrumento de medida es el que nos marca qué cifras son significativas. En el caso de este metro que viene aquí como ejemplo, imaginaos que lo que estamos midiendo son milímetros, ¿vale? 00:20:17
Que esto es un centímetro, estos son dos centímetros, ¿vale? Y cada uno de estos palitos nos determina un milímetro. Por lo tanto, sabemos que cuando marque coincidiendo con una de estas rayitas nos va a dar un centímetro con, imaginaos que la medida está coincidiendo con esta rayita, ¿vale? 00:20:37
Pues es un centímetro con uno, dos, tres y cuatro milímetros. Bien. Perfecto. Pero, sin embargo, si la medida nos da aquí, ¿sabríais decir cuánto mide? ¿Cuánto nos da esta medida según la indicación de la imagen? Atreveos. Decidme una cantidad, ¿alguien? 00:21:03
Uno con cuarenta. 00:21:37
¿Uno con cuarenta ha dicho alguien? 00:21:40
Sí. 00:21:42
¿Realmente mide uno con cuarenta, que no? 00:21:44
No, porque yo me atrevería a decir que se pasa de 1,40, ¿no? Está como en la mitad. Yo estaría 1,45, ¿sí? ¿Os atreveríais? 00:21:46
Pero esa regla no tendría la suficiente precisión para poder decir exactamente cuál es. La última cifra significativa sería exactamente 1,2,40, ¿no? 00:22:00
Sí, perfecto. La precisión la tenemos en 40 y lo otro es especulativo, no tiene absolutamente… Pero lo consideramos… La que no valdría para nada sería la siguiente, ¿vale? 00:22:18
consideramos esa como aproximada y sabemos 00:22:32
que esta, que la última que pongamos 00:22:35
por ejemplo, imaginaos 00:22:37
si veis el cursor, ¿verdad? 00:22:38
Sí 00:22:42
Vale, perfecto. Imaginaos 00:22:42
que realmente esta regla nos estuviera 00:22:45
diciendo 15 con 53 00:22:47
¿vale? Que aquí 00:22:49
tuviéramos un 53 00:22:51
El 53 00:22:52
sí que sería una cifra 00:22:54
significativa, pero tendría un redondeo 00:22:56
¿recordáis el concepto de redondeo? 00:22:59
Ahí podemos redondear, lo que no podríamos es añadir otra cifra. 00:23:02
Sabemos que la última cifra es significativa, pero no es precisa. 00:23:09
La precisión de nuestro instrumento es de tres cifras. 00:23:15
Entonces, su nivel de error es hasta la que pide. 00:23:19
¿Me seguís? 00:23:25
Sí, sí. 00:23:27
porque claro, nosotros realmente 00:23:28
vemos que no podemos decir 40, estaríamos diciendo una falsedad 00:23:31
sabemos que se pasa de 40, lo que pasa es que sabemos que la siguiente 00:23:34
cifra no es precisa, está acompañada de 00:23:37
redondeo, porque realmente si lo pudiéramos 00:23:40
preciso, preciso, preciso, pues a lo mejor te ponía 00:23:43
43, 9, 7, no, no, no, no 00:23:46
pero la precisa, precisa 00:23:49
sería hasta donde nosotros tenemos la medición 00:23:52
Vale. Son las cifras necesarias para expresar una medida sin pérdida de esa actitud. Incluyen todas las cifras más la primera imprecisa, ¿veis? Todas más la primera imprecisa, evitando arrastrar cifras inútiles, ¿vale? 00:23:54
Bueno, entendemos bien cómo se hace, ¿no? La primera imprecisa la redondeamos, ¿vale? Y luego cuando es cero… Los ceros sí que cuentan a la derecha, pero a la izquierda no. Cuando hay un cero coma algo no lo contamos porque realmente el cero lo único que nos está indicando es que está por debajo de la unidad, ¿entendéis? 00:24:10
Está diciendo que es por debajo de 1, pero este 0 no, por lo tanto, las cifras significativas son a partir de la pomba para atrás. Y la última imprecisa sería el 8. Bien, bueno. ¿Bien? ¿Lo hemos pillado? Sí, ¿no? Vale, perfecto. 00:24:33
Bueno, pues aquí lo que vamos a tratar de errores. En cuanto a números, cómo se calculan y aplicar fórmulas, eso lo damos en la unidad siguiente. Y prefiero, cuando hacemos fórmulas, que la apliquemos a ejemplos. 00:24:52
Porque es que si no, teóricamente es mucho menos intuitivo y se empiezan a hacer bolas las fórmulas. Entonces, cuando hablemos de la probabilidad lo hablamos de manera sencilla. Los conceptos era lo que había que acercar un poquito. 00:25:07
Bueno, y ahora vamos a seguir con el plan de muestreo, que es para acabar el tema. 00:25:19
El plan de muestreo. Cualquier proceso de muestreo debe estar planificado, detallado y documentado. 00:25:24
Planificado, lo vamos a organizar, vamos a poner con detalle los pasos y el orden en el que se van a hacer. 00:25:30
Y claro que sí, tiene que estar documentado y registrado. 00:25:36
El procedimiento para la selección… ¿Sí? 00:25:39
¿Quiere preguntar a alguien algo? 00:25:44
Eso no ha sido el micro. 00:25:47
El procedimiento para la selección, retirada, conservación, transporte y preparación de las muestras es el denominado plan de muestreo. O sea, procedimiento para selección. Primero seleccionamos, retiramos, conservamos, transportamos, que a veces el transporte… las condiciones, ¿vale? Y la preparación de la muestra para elaborar. 00:25:49
El plan de muestreo forma parte del proceso analítico o programa de ensayo. Siempre vamos a tener en cuenta qué es lo que queremos analizar, qué requerimientos tiene ese análisis y el material de análisis y en base a eso lo planeamos. 00:26:14
Que no es lo mismo organizar para unos objetivos. O sea, que lo primero que tenemos que tener claro es el objetivo. ¿Qué vamos a muestrear? ¿Para qué lo vamos a muestrear? ¿Qué pretendemos averiguar con eso? 00:26:33
Vale. Algunas justificaciones se refieren a por qué y tiene su razón de ser el planificarlo, ¿vale? Documentar el procedimiento ayuda a pensar detalladamente los pasos a seguir y estimula su mejora continua, ya que los usuarios pueden sugerir cambios justificados. 00:26:46
Esto es como cualquier cosa que organizamos en la vida. Tú lo organizas, le haces un plan y luego resulta que mientras lo estás llevando a cabo dices, jolín, pues te lo planeé, pero lo podía hacer un poco mejor, porque se hubiera tenido en cuenta que esto si lo cojo por la mañana en vez de por la tarde, pasa esto y lo vas mejorando. 00:27:11
Entonces, al dejarlo documentado, tú puedes repasar esos pasos y modificarlos para una mejora. 00:27:27
Evita errores de interpretación. Al ser un documento claro y preciso, como lo vamos a dejar por pasos, va a ser fácil luego repetirlo. 00:27:36
Garantiza que el muestreo y el tratamiento de las muestras se producirá siempre bajo los mismos criterios. 00:27:47
Lo que decimos, la reproductividad, viene un poco al lado de lo mismo. 00:27:51
Y luego, asegura la calidad de los resultados. Si nosotros dentro del proceso documentamos y seguimos todo con pauta, ahora podemos luego garantizar una calidad al final de todo. 00:27:56
Vale, la elaboración del plan de muestreo lleva unos aspectos a tener en cuenta. Primero tenemos que tener en cuenta los objetivos, hay que tener en cuenta el material y los equipos, el nivel de análisis, cuánta profundidad queremos analizar, la escala del análisis, no es lo mismo para una proporción que para otra y nos dimensionamos la muestra dependiendo de eso. 00:28:09
recopilar información sobre la población a muestrear, porque tenemos que tener en cuenta 00:28:34
que a veces las poblaciones son cambiantes, entonces necesitas tener la máxima información 00:28:39
para que la muestra sea lo más representativa. Y la fiabilidad. No todos los ensayos requieren 00:28:44
el mismo nivel de fiabilidad, ¿vale? Entonces, lo establecemos previamente en nuestro plan. 00:28:52
En primer lugar, los objetivos. Este es un paso básico para definir todo. Necesitamos saber para qué lo hacemos y, una vez establecido para qué lo hacemos, cuál es el mejor modo de hacerlo. Si es para eso, ¿qué requerimientos tiene para que el resultado sea el más óptimo? 00:28:59
positivo. Entonces, los objetivos del plan de muestreo se deben identificar con la colaboración 00:29:19
de todas las partes implicadas y deben documentar y dividir en metas prácticas y alcanzables. 00:29:24
Tened en cuenta que el muestreo a veces están involucradas varias personas, no todo el trabajo 00:29:31
lo hace uno. Tiene que ser un trabajo coordinado, por eso se hace un plan. Los elementos de 00:29:37
Los elementos de los que debería constar un plan de mostreo son los que se indican a continuación. 00:29:45
Primero, identificar las partes implicadas. Se refiere a las personas que forman parte del plan, porque además luego hay cierta parte documental que tiene que firmarla o registrarla el responsable. 00:29:58
Identificar los objetivos y definir las metas técnicas. O sea, queremos hacer esto y para hacer esto primero hay que hacer esto, una meta. O luego, una vez conseguido eso, hay que hacer esto otro, otra meta. Y así se van estableciendo las pautas que normalmente están concatenadas. 00:30:11
Determinar el nivel genérico de análisis, que al final está relacionado con los objetivos, pero esto es un poquito más técnico. Necesitamos saber cuál es el nivel. 00:30:30
¿Vale? Identificar los componentes, analizar para saber las características y las peculiaridades que requiere. Recopilar la información sobre la población a muestrear, lo que decíamos antes, puede ser algo vivo o con parámetros cambiantes dependiendo de dónde se cojan. 00:30:43
Identificar precauciones de salud y seguridad, evidentemente. Es como cualquier trabajo de laboratorio de química o de física. Estamos a veces en contacto con contaminantes o con productos tóxicos. Necesitamos tener las precauciones y saber qué es lo que vamos a buscar y cuáles son sus características. 00:31:01
El tratamiento de residuos es fundamental. Seleccionar el enfoque de la toma de muestra. Si queremos la toma de muestra dependiendo de los objetivos, pues la vamos a enfocar de un modo o de otro. 00:31:20
la toma propia 00:31:34
de muestra, cómo se va a hacer, método 00:31:37
el pretratamiento de la muestra 00:31:39
si es necesario, hay veces que hay que tratar 00:31:41
la muestra previamente para luego llevar a la muestra 00:31:42
de laboratorio, vale, la muestra 00:31:45
de laboratorio, conservación 00:31:47
y transporte de la muestra para que no sufra 00:31:49
alteraciones y realizar 00:31:51
el informe de la toma de muestra 00:31:53
luego se vuelve rutinario 00:31:54
y se hace seguido, teóricamente 00:31:57
al final es un poco engorroso 00:31:59
en un plan de muestra 00:32:00
no interviene solo una persona 00:32:05
sino que se trata de un grupo de integrantes que interaccionan entre sí en el proceso. 00:32:08
Es posible que una misma persona se encargue de varios de los roles, eso sí. 00:32:12
O sea, por ejemplo, tenemos un director o directora de proyecto, 00:32:16
alguien que es quien ha establecido qué hay que analizar y para qué, ¿vale? 00:32:20
El muestreador o muestreadora, que es quien va a tomar las decisiones sobre el método de toma de muestra 00:32:26
y las características que requiere, pero tiene que estar coordinado, 00:32:32
Porque para método y demás necesitas saber cuáles son los objetivos que ha establecido el director. El analista que va a decir las características técnicas del propio análisis, ¿vale? Y luego el cliente que es el que pide unos resultados. 00:32:36
Yo quiero conocer esto, ¿por qué pasa esto? Porque al final hay una serie de personas, todas intervienen en establecer cuál es el objetivo y al establecer el objetivo establecemos cómo es el procedimiento de trabajo. 00:32:53
Vale. Primero de todo tenemos que poner el nivel de análisis. Es necesario identificar el nivel de análisis necesario para conseguir las metas derivadas de los objetivos. Por ejemplo, si el muestreo tiene una incertidumbre del orden de gramo-litro, es decir, nosotros queremos saber gramos y litros de algo, ¿vale? No tiene sentido que establezcamos una técnica de análisis que nos parte de mil gramos. 00:33:08
Porque no necesitamos ese nivel de precisión, necesitamos el gramo. Entonces, tiene que haber una coherencia en el nivel de análisis. El material y los equipos. Es imprescindible disponer de información sobre material y equipos necesarios para la toma de muestras y el pretratamiento de las muestras. 00:33:38
Si no sabemos cómo funcionan o cuáles son los aparatos que podrían ser los óptimos, pues vamos a hacer un trabajo un poco mediocre, ¿no? Necesitamos disponer de información sobre ese material. 00:33:57
la escala del muestreo 00:34:09
también será necesario 00:34:13
determinar la cantidad de muestra necesaria 00:34:15
para los análisis y sus replicados 00:34:18
hay que tener en cuenta 00:34:20
que hay veces 00:34:22
que nosotros con una misma muestra 00:34:22
vamos a hacer 00:34:25
el cálculo de distintos parámetros 00:34:26
no importa un resultado, no hay nada que 00:34:29
se intercalan y demás, pero claro 00:34:31
cada porción de muestra la sometemos 00:34:33
a ciertos procesos 00:34:35
Que la deja inutilizada y necesitamos otra porción y otra porción. Necesitamos suficiente cantidad de muestra para poder hacer todo lo que queremos hacer con ella para el resultado final. Por lo tanto, aquí lo que hablamos es de dimensionar cuánto necesito y siempre lo vamos a hacer sin quedarnos escasos. 00:34:38
pero también evitando el disfraz de material, tanto por impacto ambiental, la propia extracción de la muestra, como por qué hacer con los residuos, depende de qué sea la muestra, luego hay que tratar ambientalmente eso, lo que has extraído, ¿no? 00:34:59
En el plan de muestreo se deberá identificar y especificar los componentes a analizar dentro de la matriz de la muestra. 00:35:29
También se deberá tener en cuenta las interferencias de otros componentes presentes en la muestra. 00:35:37
Esto al final es el objetivo que te has tratado. 00:35:43
Entonces tú en el plan de muestreo identificas y especificas los componentes que quieres analizar. 00:35:48
necesitas conocerlos, como su comportamiento 00:35:52
como pueden interferir 00:35:55
tanto con la matriz de la muestra 00:35:57
como con otros componentes 00:35:59
como pueden verse alterados también 00:36:00
al modificar 00:36:03
las condiciones ambientales 00:36:04
en las que se encuentran 00:36:07
hay que considerarlo todo dentro de los 00:36:08
objetivos. Luego recopilaré 00:36:11
información sobre la población 00:36:13
la propia 00:36:15
población y la muestra 00:36:19
Y el plan de muestreo debe identificar los siguientes aspectos. Localización del emplazamiento de la toma de muestra. Primero vamos a poner la localización. Después vamos a identificar las dificultades de acceso. Luego, ¿la muestra en movimiento o estática? Se va a especificar. 00:36:21
El contenedor necesario, si es el caso, si necesita un cierto grado de asepsia o unas temperaturas o un grado de humedad o algo, vamos a tener que tener, o estar aislado de la luz, tener que buscar el contenedor preciso para no alterar los parámetros que luego vamos a analizar. 00:36:43
El estado de la muestra, si es sólido, si es líquido, si es gas, evidentemente, si nosotros tenemos que mantener la muestra, el estado en el que se encuentre determinará cómo se trabaja con esta batería. 00:37:01
Si la muestra se genera en un proceso, se describirán las circunstancias en las que se hace. 00:37:14
Si nosotros vamos a coger una muestra que es el resultado de un proceso de gestión o de un proceso de lo que sea, tenemos que establecer que ha habido que esperar el tiempo, el proceso o las condiciones. 00:37:19
Al final queda todo registrado, ¿vale? Características físicas, químicas y biológicas del material a mostrar, la descripción al final del material a mostrar. Todo esto es información de la población a mostrar, ¿vale? 00:37:35
Una de las partes más importantes es la identificación de la muestra. Para la toma de muestra se deberá planificar la metodología de toma de muestras y cómo, cuándo y dónde se tomarán las muestras, para que la muestra sea representativa, manejable y cumpla los requerimientos del ensayo. 00:37:53
Esto es todo lo que hemos venido repitiendo y que va a estar repitiéndose a lo largo de todo el curso. Planificamos cómo, cuándo y dónde. 00:38:18
¿Cómo es el método? ¿Cuándo? Pues, si son parámetros, aparte de que tiene que estar registrado todo, tiene que estar establecido dentro del plan cuándo y dónde se tomarán las muestras para tener conocimiento de que es el mejor momento y para tener reconocida la propia posición de la que se toma, ¿vale? 00:38:31
Lo que buscamos es que sea representativa, recordad, tiene que ser lo más aproximado posible a una población en miniatura, ¿vale? Manejable, porque económicamente y prácticamente tiene que ser transportable a un laboratorio, tiene que ser manejable, ¿no? 00:38:53
Y, si depende de los parámetros que busquemos, tiene que cumplir los requerimientos del ensayo. Si el ensayo busca algo que requiere una serie de condiciones, pues tendremos que crear esas condiciones en el traslado de la muestra y en el mantenimiento de la misma. 00:39:14
Porque si va a cambiar, no nos va a dar los resultados representativos. El registro del muestreo es la realización del muestreo. En la realización del muestreo, el muestrador o la muestradora deben implementar el registro del muestreo. 00:39:30
Lo que hemos dicho antes, está todo documentado. Entonces, este aspecto es básico para garantizar la trazabilidad. ¿Sabéis qué es la trazabilidad? 00:39:45
Que voy a mucho tiempo en monólogo, interrumpirme. ¿Sabéis qué es la trazabilidad? 00:39:53
Es como la capacidad de llegar al origen de la muestra, ¿no? Algo así. Poder ir recapitulando hacia atrás todos los pasos. 00:40:03
Sí, realmente la trazabilidad es que sigues lo que se llama ciclo de vida. ¿Sabéis qué es un ciclo de vida? ¿Os suena? Un ciclo de vida es todos los procesos que lleva un proceso productivo, desde los insumos o materia prima hasta la parte de residuos. 00:40:17
Entonces, si tú puedes ver un ciclo de vida, puedes seguir su trazabilidad, que es todos los pasos del proceso, todos los cambios. Por la trazabilidad, es eso, el seguimiento desde el punto en el que estás a cada uno de ellos. 00:40:40
Vale. Bueno, pues al tener un registro del muestreo lo que vamos a poder seguir todos los pasos. Si no tuviéramos registro, ¿cómo se descubre un modo de poder hacer una trazabilidad si no has dejado las cosas escritas? Si no las has dejado escritas es imposible saber qué se hizo en cada momento o etiquetado. 00:40:57
Se debe documentar en el muestreo todo. Lo que tenemos que tener es un documento muestreador de la muestreadora, documento y lugar de muestreo, cantidad de la muestra estipada, procedimientos y observaciones, 00:41:19
de acceso, las variaciones 00:41:41
sobre el plan de muestreo previsto 00:41:44
y el etiquetado de la muestra, ¿vale? 00:41:46
El nombre 00:41:49
evidentemente lo que 00:41:50
ahí es un responsable, es un 00:41:52
muestreador, que es uno de los elementos que hemos 00:41:54
dicho al principio, que son las 00:41:56
personas que forman parte del plan 00:41:58
de muestreo, ¿vale? 00:42:00
Momento y lugar de muestreo es el cuándo y dónde, 00:42:02
también lo hemos dicho, que era fundamental. 00:42:05
Cantidad de la muestra es 00:42:07
cómo dimensionamos 00:42:08
la muestra, que también hemos dicho 00:42:10
como factor previo, ¿vale? Todo queda 00:42:12
documentado. Esto, al final, lo que te dice 00:42:14
es lo anterior, como lo dejo de comentar. 00:42:16
Procedimientos y observaciones 00:42:19
son dificultades de acceso 00:42:20
y demás, la accesibilidad, que también lo hemos comentado 00:42:22
previamente. 00:42:24
Las variaciones sobre el plan de 00:42:26
muestreo previsto. 00:42:28
Esto es, nosotros 00:42:30
nos habíamos planteado un plan de muestreo, pero hemos visto 00:42:31
que hay un método mejor, lo dejamos registrado. 00:42:34
¿Para qué? Para que sea repetible. 00:42:36
No hemos dicho antes de documentarlo. 00:42:38
Nos da la ventaja de que lo mejoramos, aparte de que podemos seguir como se ha hecho todo y observar que se ha hecho del modo más óptimo, pues también lo podemos mejorar y lo mejoramos con este modo. 00:42:40
Y luego el etiquetado de la muestra. Si nosotros tenemos una muestra y no la nominamos, nominamos un nombre, unas datos que la identifiquen, luego sería un caos laboratorio. 00:42:53
¿Imagináis un laboratorio sin saber qué es y si estuvierais preguntando, ¿y esto qué es? 00:43:05
A ver, evidentemente tenemos que etiquetarlo. 00:43:11
¿Sí? 00:43:16
Entonces, ¿también llevaría un PNT, un procedimiento de normalización del trabajo? 00:43:17
Sí, ahora lo vemos. Está al final de este tema. 00:43:26
Ah, vale, perdón. 00:43:29
Lleva un procedimiento normalizado de trabajo también, sí. 00:43:30
¿Vale? 00:43:32
Si al final todo lo que marquemos en las pautas va a ser un procedimiento normalizado de trabajo. Lo que pasa es que, claro, en el propio laboratorio en sí son muy metódicos, sobre todo si alguno ha tenido contacto con farmacéuticas y demás donde la calidad y el nivel de exactitud es muy elevado, pues son muy metódicos, ¿vale? 00:43:33
En cuanto al etiquetado de la muestra, la identificación de la muestra habitualmente en el envase de esta deberá incluir los siguientes aspectos. Código, que es reflejo de la ubicación, material y fecha. Localización o situación del muestreo, fecha y hora. 00:43:58
Metodología de muestreo, qué tipo de muestreo hemos utilizado, estadístico, aleatorios, ese tipo de cosas. Duración del muestreo, el muestreador que se ha encargado de ello y los agentes de conservación o estabilización. 00:44:18
Si hemos añadido algo, tenemos que documentarlo porque eso no estaba en la aportación, eso lo hemos añadido. Aquí nuestra etiqueta, nuestro etiquetado de la muestra debe contener todos estos parámetros. Código, localización o situación de muestreo, fecha y hora, metodología, operación, muestreador y agentes de conservación o estabilidad. 00:44:37
Una vez que ya tenemos la muestra, nos viene el proceso de gestión y custodia de la muestra. La muestra se conservará, almacenará, transportará y entregará de forma adecuada con la finalidad de que la composición de esta no se modifique antes del análisis. 00:44:57
Hemos hecho un plazo de muestra precisamente para eso, para que nuestra muestra no sufra alteraciones, para que siempre, en todo momento del proceso, sea lo más representativa posible, porque es lo que buscamos, que sea representativa. 00:45:18
Si resulta que hemos hecho un estudio estupendo de la población, para que la porción que hemos hecho sea lo más ajustado a la realidad de esa población, y resulta que una vez que hemos hecho ese trabajo también, no tenemos las precauciones ni el cuidado del transporte que sufre alteraciones y se aleja de los parámetros de la población, hoy en trabajo de la que hemos hecho. 00:45:33
No, tenemos que seguir, hacer absolutamente todo dentro de la planificación para que la representatividad no se pierda. Recordad que lo dijimos en una de las cosas anteriores, la representatividad siempre no es absoluta, o sea, no es algo fijo, la representatividad es en relación con el objetivo que tenemos. 00:45:55
O sea, depende del análisis que te quieras hacer, si es de representatividad o no. Si es un parámetro que quieres medir, que no pasa nada porque se altere, porque vas a medirlo, de todas formas, no vas a tener esas precauciones y vas a seguir siendo representativo de ese parámetro. 00:46:16
Pero hay otros que tienen alteraciones y dejan de ser representativos. Siempre depende del objetivo final del estudio. Es necesario que en todo momento esté documentado quién será el responsable de cada uno de los pasos. 00:46:37
O sea, aquí siempre vamos a tener que saber exactamente a quién echar la culpa si algo se ha visto alterado. Porque él ha tenido que afirmar que esta parte la hizo él. Si algo se ve alterado, vamos a buscar en esa trazabilidad, vamos a buscar quién fue el responsable que resulta que no lo mantuvo en frío. 00:46:53
y lo vamos a encontrar 00:47:16
porque va a estar documentado 00:47:18
vamos a tener una fotografía 00:47:20
de diferentes etiquetas con pictogramas 00:47:24
de seguridad 00:47:26
vamos a ver si la muestra es 00:47:26
mediante las etiquetas que sabemos identificar 00:47:29
los ejercicios estos 00:47:32
si es corrosivo 00:47:33
si no es corrosivo, si es inflamable 00:47:36
todo ese tipo de pictogramas 00:47:38
que nos dan 00:47:40
indicación de la composición de la muestra 00:47:41
tened en cuenta que el laboratorio 00:47:44
por eso siempre tiene que ir todo 00:47:46
etiquetado 00:47:48
en un laboratorio no te puedes encontrar por ahí una sustancia que no sepas 00:47:49
que es, porque puede 00:47:52
tener muchos riesgos, por eso tiramos tantísimo 00:47:54
de estas pictogramas de seguridad 00:47:56
¿vale? realizar el informe 00:47:58
de la toma de muestras 00:48:00
donde contamos todo lo que hemos dicho 00:48:01
previamente, de donde, cuando 00:48:04
y por qué es 00:48:06
el tipo de muestreo 00:48:08
todo lo que hemos tenido en cuenta 00:48:09
a la hora de hacer el plan de muestreo 00:48:12
que lo vamos a reflejar en ese informe, ¿vale? 00:48:14
El director del proyecto debe documentar el plan de muestreo. 00:48:17
Vamos a hacer un pretratamiento de la muestra. 00:48:25
Si es necesario, la muestra se tratará mediante operaciones básicas 00:48:28
mecánicas, térmicas, difusionales, 00:48:32
para producir la muestra de laboratorio a analizar. 00:48:34
¿Sabéis qué son operaciones básicas? 00:48:39
Podría ser un triturado, por ejemplo. 00:48:43
Eso es una de las operaciones, pero en términos generales, 00:48:46
¿entendéis que son operaciones básicas? 00:48:49
Lo que hay que hacer sí o sí. O sea, cuando tú coges la muestra tienes que hacerle cierto tratamiento para poder analizarla, ¿no? 00:48:51
Dale. Pero, así, si tú tuvieras que decirle a alguien que no tiene nada ni idea de química, que es una operación básica, ¿sabrías decirlo? Que no sabe nada de laboratorio, imagínate. ¿Qué le contarías que es una operación básica? 00:49:03
Pues que para poder analizarla tiene que pasar por cierto proceso. 00:49:20
Vale, ¿y esos procesos qué es lo que buscan? 00:49:33
Lo mayor pura posible o esterilizada posible, que no haya interferencia de otro componente. 00:49:37
Bien, lo estás contando fenomenal. 00:49:45
Pero hay una palabra que se lo dejaría clarísimo a cualquiera. A ver si llegas a la conclusión. 00:49:47
Es que si vamos buscando algo concreto, simplemente aislar ese... 00:49:54
Exacto, separar, extraer, aislar. Es lo que estamos buscando. 00:50:01
Nosotros, al coger una muestra, lo que queremos es coger lo que queremos y separarlo de todo lo demás. 00:50:05
Entonces, las operaciones básicas son operaciones que se basan en la física y en la química 00:50:12
para tratar la materia de tal modo que podamos separar lo que queremos analizar del resto. 00:50:18
¿A qué es más fácil entenderlo así? 00:50:26
Realmente es lo que hacemos, es aplicar la física y la química a instrumental y a conocimientos mediante disoluciones, temperatura, 00:50:30
mediante aparatos que filtran, cualquier tipo de cosa que todo va conducente a aislarlo en la mayor medida posible para poder hacer el estudio. 00:50:38
Porque lo que nos dificulta el estudio del analito es que está rodeado de otras cosas. 00:50:49
A veces interfiere, a veces no, a veces simplemente porque lo oculta, pero en todo caso hay que separarlo. Entonces, es lo que hacemos con las operaciones básicas, ¿vale? Bien, muchas gracias por la aportación. 00:50:54
Bueno, sí, ¿no? 00:51:06
los propios tratamientos 00:51:36
que se puedan hacer 00:51:38
de las muestras en sí 00:51:39
para la preparación de las mismas. 00:51:42
El tratamiento de los residuos. 00:51:45
¿Cómo lleváis? 00:51:48
¿Recicláis en casa? 00:51:49
Se intenta. 00:51:53
Sí. 00:51:55
Claro. 00:51:56
¿Cuántos de vosotros tenéis dos cubos de basura? 00:51:58
Solo dos, por lo menos 00:52:02
tres o cuatro. 00:52:03
Yo tengo dos y la caja 00:52:05
de leche vacía para echar el cartón y si lo cuentas como como como cubo pues también tengo 00:52:07
tres también a ver recipientes más vale tenemos tres a ver qué es lo que recicla y realmente el 00:52:14
aire y también usado bien pero menos nadie lo tiene yo es que hago jabón a bien bueno eso ya 00:52:24
es, darle otra vida, eso es maravilloso 00:52:33
con sosa, ¿no? 00:52:35
con sosa cáustica 00:52:38
sí, muy bien 00:52:40
o sea 00:52:41
lo de reciclar ya es la leche 00:52:44
vale 00:52:46
por lo menos tenemos 00:52:48
un cubo para orgánico 00:52:50
y uno para inorgánica, ¿sí? 00:52:52
¿todo el mundo tiene una para inorgánica y otra inorgánica? 00:52:54
sí 00:52:57
¿pero realmente lo hacemos así? 00:52:58
¿o realmente solo 00:53:00
al amarillo 00:53:02
echamos latas 00:53:03
o todo lo más 00:53:06
quiero decir, ¿vuestro cubo 00:53:10
de basura de orgánica realmente 00:53:12
se podría compostar? 00:53:14
No, creo que sí 00:53:18
Vamos a ser sinceros 00:53:19
Vamos a ser sinceros que no, ¿verdad? 00:53:22
Yo creo que no 00:53:24
que desde cuando se me cuela algo que no debe 00:53:26
Lógicamente 00:53:28
Y luego ya entramos en un 00:53:30
un bucle ya mental cuando alguien te 00:53:34
pregunta, ¿y con la papelera 00:53:36
del baño qué haces? 00:53:38
Porque ya la papelera del baño, eso ya sí que es la leche. 00:53:42
Porque hay 00:53:45
residuo orgánico con residuos plásticos, 00:53:46
con residuos de todo tipo, 00:53:48
con biológicos, porque podemos tener 00:53:50
cuchillos, podemos tener todo en la del baño. 00:53:52
¿Ves? Vamos, lo que puede 00:53:55
haber en la papelera del baño ya 00:53:56
es la leche. Y luego, 00:53:58
¿cuántos de vosotros reciclan vidrio? 00:54:01
Yo, por ejemplo. 00:54:05
Sí, yo. 00:54:07
¿Sois de las que vais al contenedor verde y hacéis un ruido ahí durante un rato horrible dejando caer botellas? 00:54:08
Sí, por la noche lo evitamos. 00:54:14
Bueno, ¿y sabéis cuál es la utilidad de este reciclaje? ¿Por qué se recicla el papel? 00:54:21
Para poder volver a utilizarlo. 00:54:27
Sí, pero ¿por qué es importante? El papel lo contamina, lo sabéis, ¿no? 00:54:29
El papel sí que se degrada en la naturaleza. O sea, el plástico no. Tú dejas una botella y no se degrada. 00:54:33
El papel sí, bueno, para tener impacto visual y todo eso, pero llegaría a degradarse. ¿Pero por qué se recicla? 00:54:39
Para evitar que la de árboles. 00:54:46
Exacto. Es porque la materia prima para hacer papel es una materia que no se regenera tan rápido como el consumo que hace la cacería. 00:54:49
Entonces, se hace para eso. Pero realmente el propio proceso de reciclado de papel lleva un montón de contaminantes asociados. 00:55:00
Pero bueno, por lo menos ese no contamina. Si se os cayera un trocito de papel en el de orgánica, acabaría compostando. Plástico no, pero papel sí. Y bueno, ya lo de las pilas ya es la leche. Las pilas las lleváis al punto limpio, ¿no? 00:55:07
en antaño sigue habiendo en las 00:55:23
en las paradas de autobús 00:55:28
¿sigue habiendo en las paradas de autobús? 00:55:30
sigue habiendo contenedores con diferentes pilas 00:55:32
de botón 00:55:36
yo lo llevo a un supermercado, hay algunos supermercados 00:55:37
que tienen un contenedor en la entrada 00:55:42
también, también 00:55:43
todos los puntos limpios también y puedes llevar radiografías 00:55:46
sí, los puntos limpios son la leche 00:55:50
Lo que pasa es que en vez de ponernoslo fácil, los puntos limpios nos ponen que si horarios, que si no sé qué, que si no sé cuánto. Y es un rollo. Es el límite de algunas cosas que puedes llevar y dices, madre mía. ¿Y la ropa? ¿Qué hacéis con la ropa? 00:55:53
Pues generalmente un contenedor que haya al lado de la iglesia. 00:56:08
¿De esos de humana? ¿De esos verdes? 00:56:12
Bueno, no sé si de humana, si de humilde. 00:56:15
pero vamos 00:56:17
¿Habéis visto? 00:56:18
Ha salido una noticia hace poco de una playa 00:56:20
completamente llena de ropa 00:56:22
¿Lo habéis visto? No sé en qué país era 00:56:24
Estaba completamente llena de ropa 00:56:26
No sé, había venido a través del mar o yo qué sé 00:56:28
porque claro, el mar lo transporta a todo 00:56:30
y es una pena, ¿verdad? 00:56:32
Bueno, porque 00:56:35
nos hemos puesto de baja. A nosotros nuestros 00:56:36
residuos, los que nos 00:56:38
nos interesan 00:56:40
son los que hayamos tomado de muestreo 00:56:43
Tened en cuenta que tenemos 00:56:45
en el laboratorio 00:56:46
todos vosotros, la mayor parte de vosotros 00:56:47
habéis estado en el laboratorio, ¿ya no? 00:56:50
Sí. 00:56:52
La mayor parte, ¿no? 00:56:55
¿Hay alguno? Decidlo, Naldo, que no veo 00:56:56
el foro. 00:56:58
¿Hay alguno que no haya 00:57:01
pasado por laboratorio nunca? 00:57:02
No. 00:57:05
¿Todos conocéis más o menos 00:57:07
dónde van 00:57:10
los residuos dentro del laboratorio? 00:57:12
Que tenéis que tener cuidado con los aceites, 00:57:13
con las cosas orgánicas, con los ácidos, 00:57:15
y todo eso que cada uno lleva su botellita y demás, eso más o menos está controlado. 00:57:18
Si no consultáis a quien sea responsable del laboratorio al inicio de vuestro trabajo, 00:57:22
si va a ser luego un trabajo o si estáis en una práctica al profesor, claro. 00:57:28
Pero nunca os toméis la libertad de un residuo, tener la iniciativa de saceros de él sin documentar dónde va. 00:57:33
Porque además cada laboratorio luego tiene su nivel de gestión de residuos. 00:57:40
Entonces, siempre que vayáis a uno nuevo, preguntad y documentad cómo se gestionan en ese punto. Todos deberían hacer lo mismo, pero no todos disponen de los mismos recursos ni de los mismos contenedores. Entonces, bueno, lo que nos toca es adaptarnos. Recordad que luego vais a ir a hacer unas FCTs. Entonces, vais a estar en ambiente laboral. 00:57:45
Bueno, el plan de muestreo por atributos y por variables. Cuando se quiere controlar las unidades de un proceso industrial, se pueden utilizar los denominados atributos o las variables. 00:58:07
El plan de muestreo por atributos, la mayoría de los inspectores para aceptación, las inspecciones para aceptación, se hacen en base a los atributos. Es decir, las unidades a analizar se clasifican de manera cualitativa. Recordad, cualitativa es que tenga una característica que buscamos en dos grupos, las que lo cumplen y las que no lo cumplen. 00:58:27
Imaginad que la característica de los huevos es que tenga algo rosa. El que lo tenga rosa bien y el que no, despertado. Pues, esa es la excepción de aceptación. 00:58:47
Por los parámetros y esto. Se acepta si lo tiene, si no lo tiene. Es cualitativa, no tiene que ver con la cantidad. 00:58:59
¿Cómo se hace? Pues, se extrae aleatoriamente una muestra de un lote y cada unidad de las que se compone la muestra es clasificada de acuerdo a ciertos aspectos. 00:59:06
Si el número de unidades que se encuentra defectuosa es menor o igual a un cierto número predefinido, entonces el lote es aceptable. En caso contrario, el lote es rechazado. Esto es bastante intuitivo, se entiende bien, ¿no? 00:59:17
En principio, lo que buscamos es que tenga o no tenga cierta característica. Como no sabemos cómo está repartida esa característica, lo que hacemos es que hacemos una serie de muestreos. 00:59:31
Y cada una de las muestras, o sea, cogemos una serie de muestras y establecemos que si de 10 muestras, 7 nos ha salido que sí lo tiene, el lote es válido. Eso es la aceptación, establecemos los parámetros por los que se acepta, ¿vale? 00:59:46
Entonces, si de cada 10, 7 han salido que sí, válido. Si no, por debajo de 7 no es válido el lote, porque no lo tiene. Establecemos unos parámetros cuantitativos respecto a una característica cualitativa. Se entiende bien, ¿no? 01:00:04
Sí. 01:00:28
Bueno, ese sí ha sido un poco dudoso, no sé yo. 01:00:29
Yo por mi parte sí, el de atributos sí 01:00:32
Vale, perfecto 01:00:36
Este tipo de plan tiene la ventaja de que se pueden combinar diferentes características a controlar 01:00:41
O sea, no necesariamente solamente busques una 01:00:49
Estás en el mismo proceso de análisis de buscas y estableces parámetros para cada una 01:00:53
El mostreo por atributos puede clasificarse en simple, doble y múltiple 01:00:58
Simple. Consiste en un tamaño de muestra y en un número de aceptación fijados de antemano. Si en la muestra tomada se encuentran menos unidades defectuosas que el número de aceptación fijado, entonces el lote es aceptado. ¿Vale? Menos que las que hemos establecido como mínimas defectuosas. 01:01:04
Vale, perfecto. Doble. En este caso se toma una primera muestra de menor tamaño que el plan simple, que para detectar los lotes muy buenos o los muy malos lo que hacemos es una subclasificación. Solo en el caso en el que la primera muestra no se pueda decidir debido a que las unidades defectuosas están en el límite aceptable, se tomará una segunda muestra. 01:01:26
Y luego el múltiple. Se trata de una extensión del muestreo doble para tantas muestras como sean necesarias. Lo que hacemos es una gradación. Y luego tenemos el plan de muestreo por variable. 01:01:49
El problema. En este tipo de plan de muestreo se toma el lote aleatoriamente a una muestra y para cada unidad de la muestra se cuantifica una característica de tipo continuo, por ejemplo, edad, pH. Este tipo de muestreo es más costoso que el de atributos, dado que es más sencillo registrar el cumplimiento o incumplimiento de una especificación que registrar el valor medido y efectuar los cálculos de este. 01:02:04
es el presidente que tiene que hacer cálculos para obtener el parámetro que buscamos. En 01:02:31
el caso de un elemento esté definido por diferentes variables, será necesario realizar 01:02:38
varios planes de gestión. A ver, ¿tú ves esto? ¿Tú tienes un poquito que ver? No 01:02:45
sé hasta qué punto lo domináis o no domináis. ¿Sabéis qué quiere decir caracterización 01:02:51
de la materia? ¿Os he perdido? 01:02:55
No, aquí estamos. 01:03:07
¿Qué intentáis 01:03:09
por caracterizar algo? 01:03:10
Sus propiedades. 01:03:15
¿Medir sus propiedades? 01:03:19
Definir sus propiedades. 01:03:21
Definir sus propiedades, vale. 01:03:23
¿Con qué objetivo? 01:03:24
¿Por qué queremos definir las propiedades 01:03:26
de algo, identificarlas? ¿Para qué? 01:03:28
En el caso de la aquí. 01:03:35
Para saber si es la sustancia 01:03:37
que buscamos. Exacto, para 01:03:38
identificarla. O sea, nosotros buscamos 01:03:40
unas propiedades porque lo que buscamos es 01:03:42
identificarla. Entonces, 01:03:44
caracterizar algo es 01:03:47
significa buscar la 01:03:48
característica que lo define, 01:03:50
que lo diferencia del resto. 01:03:52
¿Vale? Esa característica 01:03:55
nos permite tanto 01:03:56
identificar su presencia como en un momento 01:03:58
dado cuantificar cuánto de él hay. 01:04:00
Entonces, cuando hablamos de química 01:04:03
o de física, pues buscamos parámetros 01:04:04
químicos o físicos, como puede ser densidad, 01:04:06
pH, como puede ser 01:04:08
capacidad eléctrica, 01:04:10
como puede ser capacidad calórica, cualquier cosa que nos permita identificar esa sustancia respecto a otras, 01:04:12
porque tiene distintos parámetros que la diferencian. 01:04:19
El otro día en una clase presencial lo preguntaba y algún alumno me decía, 01:04:25
caracterizar es maquillar una cara para hacer que alguien se parezca a alguien. 01:04:29
Realmente es lo mismo, porque cuando nosotros caracterizamos una cara, 01:04:36
Lo que hacemos es que le ponemos a esa otra cara las características que hacen que ese individuo parezca a él. Pues unas cejas muy juntas, unos ojos muy grandes, algo que lo identifican como él. Cuando tú haces una buena caracterización, lo que haces es que le pones esos atributos que lo hacen ser él. 01:04:38
Pues en el caso de la materia sucede exactamente lo mismo. La caracterización es buscar los atributos de esa sustancia que nos permiten diferenciarlo del resto de sustancias, ¿vale? 01:04:57
Entonces, cuando nosotros hacemos un plan de muestreo y buscamos unas características que requieren del cálculo de parámetros para identificarlos, pues lleva esta dificultad añadida. 01:05:09
cuando algo está definido por distintas variables 01:05:27
hay algo que puede tener la misma densidad que el resto de cosas 01:05:35
pero necesitamos añadir a su densidad 01:05:39
para calcular otra cosa que lo convierta en diferente 01:05:41
eso hace que el proceso sea más engorroso 01:05:45
por otro lado la ventaja de este tipo de muestra 01:05:50
es que se tiene a necesitar tamaños de muestra menores 01:05:53
Los sistemas de inspección automáticos han hecho disminuir considerablemente las dificultades asociadas a este tipo de planes. 01:05:57
Al final, en laboratorio se acaba mecanizando y entra dentro de una cadena donde al final el aparato te da los resultados finales 01:06:03
y perdemos todo el encanto del análisis por culpa de la tecnología, ¿vale? 01:06:10
O sea, que al final el plan demostrado por variable, lo que buscamos es una variable o varias variables 01:06:19
que la determinan mediante una serie de parámetros que requieren cálculos intermedias, ¿vale? 01:06:24
Vale, para un procedimiento de muestra lo que hacemos es un procedimiento normalizado de trabajo. PNT, que decía antes una compañera, como no veo quién habla, os reconozco por vuestra voz, pero como no veo quién habla, alguien preguntaba antes que si se hacía un plan normalizado de trabajo. 01:06:30
Vale, pues sí, son documentos escritos que describen la secuencia específica de las operaciones que se aplican a una finalidad determinada. En laboratorio casi siempre va a haber un plan normalizado de trabajo. Primero, porque eso garantiza que optimizamos recursos, que trabajamos lo más preciso posible, que cumplimos las medidas de seguridad para el propio operario. 01:06:46
O sea, lo garantiza todo, garantiza la calidad de producción. Entonces, casi todo está normalizado, pero en el plan de muestro, como parte de todo el proceso de análisis, también tiene un plan normalizado para que todo forme parte luego de un registro de calidad y se pueda hacer una trazabilidad del proceso. 01:07:08
¿Vale? Constituye una parte esencial del seguimiento de las buenas prácticas de laboratorio, de PL, y de las normas correctas de fabricación. 01:07:28
Entonces, seguimos unas normas de correcta fabricación que no son más que unos PNTs, pero para una secuencia más completa. Y las buenas prácticas de laboratorio también son PNTs, son procedimientos normalizados de trabajo, pero que están dentro de unos parámetros de calidad. 01:07:37
La necesidad de que el muestreo sea repetible y reproducible hace necesario que se siga siempre un mismo procedimiento normalizado. ¿Por qué necesitamos que sea repetible y reproducible? Porque nosotros tenemos la necesidad de poder establecer una comparativa. 01:07:59
Para poder comparar los resultados de un muestreo con los resultados de otro, necesitamos que no se haya llevado a cabo con procedimientos diferentes que van a arrojar los resultados. 01:08:17
Por eso nos atenemos a un plan normalizado que garantiza que se han seguido exactamente los mismos pasos con las mismas precauciones. 01:08:33
Entonces, nos alejamos más del error, que era lo que al principio decíamos. En los resultados de nuestro análisis buscamos estar con el menor error posible, la desviación mínima. Y para eso tenemos en cuenta cada uno de los pasos, que si no los errores se van sumando de cada uno de los procedimientos. 01:08:42
El documento debería tener un formato estándar con la cabecera de la entidad responsable y un código inequívoco donde aparecerá la versión de revisión de PNT. 01:09:06
Esto quiere decir, al final, cuando le haces una cabecera y demás, lo que estás garantizando es que hay alguien, hay una entidad que se encarga de comprobar, de testar que los planes normalizados están bien hechos y que se están actualizando continuamente, aplicando nuevas técnicas o mejorando los procesos, pero que al final está estandarizado para todos. 01:09:18
También deberán constar de un número en cada página y de las páginas totales. Tener en cuenta que esto está ordenado. Si nosotros no lo paginamos, podemos alterar el orden de alguno de los pasos. La redacción deberá ser clara, se utilizarán frases cortas y con verbos imperativos. 01:09:45
Tened en cuenta que lo que está describiendo es un proceso de actuación. Un verbo imperativo, lo que nos indica, es una orden de proceder. Esto se debe hacer así, debes hacerlo así. Eso es un imperativo, debes hacerlo así. 01:10:03
Y, para que se entienda como tal, como una norma, pues está redactado en esa función. El documento deberá estar redactado por la persona que conozca mejor el procedimiento a documentar. 01:10:21
El documento será de mejor calidad cuanto mejor lo conozca la persona. Una vez redactado, lo revisará el director del proyecto y lo distribuirá a la persona encargada de la unidad de garantía de calidad. 01:10:33
Bueno, aunque nosotros seguimos un procedimiento, siempre se sigue un procedimiento normalizado de trabajo, al final, como técnicos de laboratorio, tenemos la capacidad de diseñar nuevos. Entonces, por eso indica todo esto, porque son tanto mejorables como en un momento dado dentro de las actividades que se pueden ejercer es la de elaborar un plan normalizado de trabajo. 01:10:46
Y, bueno, luego, por último, los apartados de los procedimientos normalizados suelen ser una introducción, un objetivo para que se hace, un ámbito de aplicación, áreas, personas, actividades a las que va dirigido el documento, un fundamento del método, porque se utiliza ese método y no otro, una carpeta donde vengan los PNTs asociados relacionados con esa actividad o a los que hay que consultar si en un momento dado se le ha hecho un problema. 01:11:10
desvía, material, instrumentos y reactivos, instrucciones y procedimientos de la toma 01:11:40
de muestra, los cálculos a realizar, los recursos económicos y recursos de los que 01:11:46
se dispone y la bibliografía y bibliografía del documento, de dónde se han sacado los 01:11:54
datos o dónde hay que dirigirse para documentarse sobre tablas y sobre cosas que pueden ser 01:11:58
necesarias dentro de los de la documentación que hemos necesitado a lo mejor consultar durante todo 01:12:04
bueno chicos y hasta aquí en la unidad temática una deja de grabar y seguimos hablando una 01:12:13
pregunta si esta presentación la vas a subir también a la web si tengo esto 01:12:21
Idioma/s:
es
Autor/es:
Encarna Montero
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Encarna M.
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16 de abril de 2024 - 22:02
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