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CAPÍTULO 3 

MANEJO DE DATOS Y HOJAS DE CÁLCULO EN QUÍMICA ANALÍTICA

Por lo regular, una prueba en el nivel de confiabilidad del 95% se considera signifi-

cativa, en tanto que una en el nivel de confianza 99% es altamente significativa. Es decir, 

cuanto menor sea el valor t calculado, mayor será la confianza de que no hay diferencia 

significativa entre los dos métodos. Si se emplea un nivel de confianza demasiado bajo 

(por ejemplo, 80%) hay riesgo de concluir erróneamente que hay una diferencia significa-

tiva entre dos métodos (error tipo I). Por otro lado, un nivel de confianza demasiado alto 

requerirá que la diferencia sea demasiado grande para detectarla (error tipo II). Si un valor 

t calculado es cercano al valor tabular de t en el nivel de confianza 95% se deben realizar 

más pruebas para determinar en forma definitiva si los dos métodos son significativamente 

diferentes.

3.14  Rechazo de un resultado: la prueba 

Q

Con frecuencia, cuando se realiza una serie de análisis de réplicas, uno de los resultados 

parece diferir notablemente de los otros. Se tendrá que tomar una decisión entre rechazar 

o retener el resultado. Por desgracia, no hay criterios uniformes que se puedan usar para 

decidir si un resultado sospechoso se puede atribuir a un error accidental más que a una 

variación casual. Es tentador eliminar los valores extremos de un conjunto de datos por-

que alterarán la estadística calculada de modo desfavorable; es decir, aumentarán la des-

viación estándar y la varianza (medidas de la dispersión), y pueden alterar sustancialmente 

la media reportada. La única base confiable para el rechazo ocurre cuando es posible 

decidir que se pudo haber cometido un error específico al obtener el resultado dudoso. 

Ningún resultado debe retenerse en casos en los que ha ocurrido un error conocido en su 

recolección.

La experiencia y el sentido común pueden servir como base práctica para juzgar la 

validez de una observación particular, como sería una prueba estadística. A menudo, el 

analista experimentado adquirirá una buena idea de la precisión que se debe esperar con 

un método particular, y reconocerá cuándo es sospechoso un resultado específico.

Además, un analista que conoce la desviación estándar que se espera de un méto-

do puede rechazar un punto de los datos que caiga fuera de 2s o 2.5s de la media, por-

que hay aproximadamente una probabilidad en 20 o una probabilidad en 100 de que esto 

ocurra.

Se ha sugerido y usado una amplia gama de pruebas estadísticas para determinar si 

una observación se debe rechazar. En todas estas pruebas se establece un intervalo dentro 

del cual deben caer las observaciones estadísticamente significativas. La dificultad en todas 

ellas estriba en determinar cuál debe ser el intervalo. Si es demasiado pequeño, entonces 

se rechazarán datos perfectamente válidos; y si es demasiado grande, entonces se retendrán 

mediciones erróneas en una proporción de tiempo demasiado alta. La prueba Q es, entre 

las diversas pruebas que se han sugerido, una de las más correctas estadísticamente para 

un número bastante pequeño de observaciones, y se recomienda cuando es necesaria una 

prueba. La relación Q se calcula ordenando los datos en forma decreciente. La diferencia 

entre el número sospechoso y su más cercano vecino (a) se divide entre el intervalo (w), 

es decir, la diferencia entre el número más alto y el más bajo. Se hace referencia a la figura 

al margen, Q 

a/w. Esta relación se compara con valores tabulados de Q. Si es igual o 

mayor que el valor tabulado, la observación sospechosa se puede rechazar. Los valores 

tabulados de Q a los niveles de confianza de 90, 95 y 99% se dan en la tabla 3.3. Si Q 

excede el valor tabulado para un número dado de observaciones y un nivel dado de con-

fianza, la medición cuestionable se puede rechazar, por ejemplo con una confianza de 95% 

de que haya algún error definido en esta medición.

Tercera ley de Finagle: En cual-

quier recolección de datos, la ci-

fra más obviamente correcta, 

más allá de toda verificación, es 

el error.

La prueba Q se usa para deter-

minar si un punto “descarriado” 

se debe a un error determinado. 

Si no es así, entonces cae dentro 

del error aleatorio esperado y se 

debe retener.

Q

 

=

a

a

w

w

“Y ahora, la secuencia de acon-

tecimientos sin un orden especí-

fico.”

—Dan Rather, locutor noticioso 

de televisión.

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