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Diseño de experimentos y análisis estadístico de datos en Química Analítica.

Investigadores, técnicos, e ingenieros de muchas áreas del conocimiento realizan experimentos para descubrir, comprobar o controlar algo sobre un sistema o un proceso en particular. Las pruebas o ensayos se realizan para produzcan datos que contengan la información de interés. La interpretación de estos datos debe permitir establecer relaciones entre las condiciones de entrada y la respuesta del experimento. Este curso trata sobre la planeación eficiente de los experimentos y los métodos para el análisis de los datos resultantes, de manera que se obtengan conclusiones válidas y objetivas. Los ejemplos a utilizar corresponden a situaciones que se presentan comúnmente en la Química analítica. El uso de la estadística en el diseño y análisis de experimentos requiere establecer previamente con claridad el problema a resolver, las variables a controlar, la variable de respuesta y la infraestructura disponible para realizar los experimentos. Durante el curso se realizarán ejercicios para ilustrar estos aspectos y se generarán datos a los cuales se aplicarán diversas metodologías de análisis.
Requisitos: 
Conocimientos elementales de estadística y familiaridad con el manejo de hojas de cálculo.
Dirigido a: 
Estudiantes de postgrado, químicos, químicos farmacéuticos, analistas químicos, tecnólogos, ingenieros químicos, petroquímicos, bioquímicos, químicos forenses y profesionales en áreas de producción, control ambiental y afines.
Fecha del curso: 
Martes, Noviembre 25, 2014 - Viernes, Noviembre 28, 2014
Fecha limite de inscripción: 
Mar, 2013-10-01
Horario: 
8 am - 12 m; 2 pm - 6 pm
Número de horas: 
32
Cost: 
$ 1000000COP
Objetivos: 
El curso busca dar a los asistentes una fundamentación teórica básica junto con un entrenamiento práctico en la utilización de operaciones estadísticas y matemáticas necesarias para el diseño de experimentos y el manejo de datos relacionados con el análisis químico instrumental.
Contenidos: 
Exactitud y precisión. Fuentes de incertidumbre en el trabajo experimental. La curva de distribución normal. El corredor de error. La distribución de Student. Parámetros de la estadística descriptiva. Pruebas de significado. Uso de la media, la desviación normal y los parámetros F y Q para realizar comparaciones y tomar decisiones en la comparación de grupos de datos. Criterios para eliminar datos sospechosos. Ejercicios. Diseño de experimentos y el análisis de varianza. Experimentos con un solo factor. El uso de sumas de cuadrados para analizar efectos de las variables. Aleatorización y organización de los experimentos en bloques. El uso del diseño factorial para cuando hay más de un factor. El diseño 2k y el análisis de varianza. Diseños factoriales fraccionarios. Establecimiento de correlaciones. Calibración y análisis de regresión. Uso de modelos de regresión para el establecimiento de relaciones causa-efecto. Determinación del nivel mínimo de detección. Presentación de resultados analíticos obtenidos de curvas de calibración. Análisis de resultados. Cuantificación de componentes en mezclas a partir de espectros obtenidos por las técnicas analíticas UV-VIS y HRGC/HPLC, a saber: a). determinación de pesticidas organoclorados, organofosforados y carbamatos por HPLC, b). determinación de metanol por espectrofotometría UV-visible, c). determinación de hierro en harina de trigo por espectrofotometría UV-visible.