Principios de análisis instrumental

12 Capítulo 1 Introducción <« 12.5 3 5 Concentración 7 FIGURA 1.9 Efecto de la incertidumbre de la curva de calibración. Las líneas disconti– nuas muestran los límites de confianza para la concentración determinada a partir de la recta de regresión. Observe que las incertidumbres se incrementan en los extremos de la gráfica. Por lo regular se calcula la incertidumbre en la concentración del analito solo a partir de la desviación estándar de la respuesta. La incertidumbre de la curva de calibración aumenta de manera notable la incertidumbre en la concentración del analito desdes, as;. tración del analito se debe aplicar también a la muestra. En una determinación no suele utilizarse la respuesta original que da el instrumento, sino que se corrige la respuesta analítica original con la medición de un blanco. Un blanco ideal es idéntico a la mues– tra, pero sin el analito. En la práctica, con muestras complejas, se requiere muchísimo tiempo para preparar un blanco ideal (y a veces es imposible hacerlo), por lo que se debe buscar un término medio. A menudo un blanco real es un blanco disolvente que con– tiene el mismo disolvente en el que está disuelta la muestra, o un blanco reactivo, que contiene el disolvente más todos los reactivos que se usan en la preparación de la muestra. Aun con las correcciones del blanco, varios factores pueden ocasionar que falle la suposición elemental del método del patrón externo. Los efectos de la matriz, debido a las especies extrañas en la muestra que no están presentes en los patrones o el blanco, pueden ocasionar que las concentraciones del mismo analito en la muestra y en los patrones proporcionen respuestas distintas. 8 Las diferencias en las variables experimentales cuando se miden blanco, muestra y patrón también pueden invalidar la función de calibración establecida. Aun cuando la suposición básica es válida, los errores pueden ocurrir debido a la contaminación durante el muestreo o en las etapas de preparación de la muestra. Además, pueden ocurrir errores sistemáticos durante el pro– ceso de calibración. Por ejemplo, si los patrones están preparados de manera incorrecta, habrá un error. La exactitud con la que 8 La matriz incluye el analito y otros constituyentes, que se denominan co11comitantes. se preparen los patrones depende de la exactitud de las técnicas gravimétricas y volumétricas, así como del equipo utilizado. La forma química de los patrones debe ser idéntica a la del analito en la muestra; el estado de oxidación, la isomerización o la for– mación de complejos del analito pueden alterar la respuesta. Una vez preparados, la concentración de los patrones puede cambiar debido a la descomposición, la volatilización o la adsorción en las paredes del contenedor. La contaminación de los patrones tam– bién puede dar como resultado concentraciones del analito más elevadas que las esperadas. Un error sistemático puede aparecer si hay algún sesgo en el modelo de calibración. Por ejemplo, puede haber errores si la función de calibración se obtiene sin usar sufi– cientes patrones para lograr buenas estimaciones estadísticas de los parámetros. Los errores aleatorios también influyen en la exactitud de los resultados obtenidos a partir de las curvas de calibración, como se ilustra en la figura 1.9. La incertidumbre en la concentración del analito s~, obtenida a partir de una curva de calibración, es inferior cuando la respuesta es cercana al valor medio y. El punto :X, y representa el centroide de la recta de regresión. Observe que las mediciones hechas cerca del centro de la curva tendrán menos incertidumbre en la concentración del analito que las hechas en los extremos. Calibración de variables múltiples El procedimiento de mínimos cuadrados que se describió es un ejemplo de un procedimiento de calibración univariado o de una sola variable porque solo se utiliza una respuesta por muestra. El proceso de relacionar múltiples respuestas de instrumentos para un