Comparação Interlaboratorial da Concentração de Sódio em Álcool Etílico Combustível pelo método da Fotometria de Chama

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Comparação Interlaboratorial da Concentração de Sódio em Álcool Etílico Combustível pelo método da Fotometria de Chama"

Transcrição

1 Comparação Interlaboratorial da Concentração de Sódio em Álcool Etílico Combustível pelo método da Fotometria de Chama 1. Introdução Nos trabalhos de revisão da Norma ABNT NBR Álcool etílico - Determinação da concentração de sódio Método da fotometria de chama,foi considerado necessário realizar uma Comparação Interlaboratorial (CI), a fim de determinar a precisão da metodologia e verificar a equivalência entre os métodos em uso para determinação do contaminante. Este será o primeiro Ensaio Interlaboratorial em Etanol Combustível a usar a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008. Todo este trabalho foi possível graças ao apoio financeiro da Rede RBIOCOMB do Sibratec/MCT. 2. Planejamento do programa interlaboratorial para a determinação da precisão de um método de ensaio 2.1 Método de ensaio ABNT/ONS-34-1º Projeto de Revisão ABNT NBR Mar Etanol Combustível Determinação da Concentração de Sódio Método da Fotometria de chamas. 2.2 Planejamento de um programa piloto com no mínimo dois laboratórios Foram preparadas 2 amostras de etanol com valores distintos para Sódio, totalizando 6 amostras, as quais foram distribuídas a 2 laboratórios. As análises foram realizadas pelo método ABNT NBR A tabela 1 apresenta os resultados obtidos no programa piloto e a tabela 2 apresenta a análise de variância. Tabela 1 Resultados do programa-piloto para medição de concentração de Sódio em etanol Laboratorio ,385 3, ,278 3, ,205 2, ,169 2,921 Tabela 2 Análise de Variância para o programa-piloto para medição de concentração de Sódio em etanol Origem da Variação Graus de Liberdade Soma do Quadrado Média do Quadrado Laboratórios 1 0, ,04249 Laboratórios x s 1 0, , Repetições 4 0, , A relação entre a variância da interação Laboratório x s / Variância das Repetições resulta em P = 0 e Q = 6,5. Para a realização do ensaio com a participação de 6 laboratórios seria necessário um número de amostras maior que Planejamento de um programa interlaboratorial Devido a restrição de laboratórios disponíveis participaram do ensaio seis laboratórios indicados no item 10 deste relatório, cuja identificação não está relacionada com a codificação numérica adotada nos cálculos. 1/21

2 2.4 Execução do programa interlaboratorial O DMLab Dinardo Miranda Laboratório de Análises foi o responsável pela coordenação do Programa Interlaboratorial e teve na coordenação o Sr. Wokimar Teixeira Garcia, que se responsabilizou pelo total desenvolvimento das atividades do programa. O tratamento estatístico e elaboração do relatório realizado por José Luís Franco de Godoy. Os métodos de ensaio foram distribuídos aos participantes antecipadamente para que pudessem dirimir quaisquer dúvida, antes dos ensaios com as amostras do programa. As amostras foram preparadas, avaliadas quanto a homogeneidade, fracionadas em recipiente adequado, embaladas e distribuídas aos participantes de maneira a garantir a integridade das mesmas. Foram mantidas reserva de cada amostra para sanar possíveis emergências. As amostras foram codificadas antes da distribuição de maneira a evitar possíveis tendências entre os participantes. 3. Preparação dos itens de comparação Foram preparados 12 litros de amostra para cada concentração de metal, que foram acondicionados em garrafas de 1 litro de polietileno de alta densidade. Os estudos de homogeneidade e estabilidade foram realizadas no total de amostras preparadas. O restante de material foi enviado para os laboratórios participantes realizarem as medições de Sódio por Fotometria de chamas. 4. Homogeneidade e estabilidade dos itens de comparação As amostras de etanol foram consideradas homogêneas e estáveis durante o período de realização do programa para os componentes estudados, não sendo apresentado neste relatório o estudo de homogeneidade e estabilidade. 5.Inspeção dos resultados interlaboratoriais A tabela 3 apresenta os resultados do programa interlaboratorial de medição de Sódio por AA para em amostras de etanol em mg/kg. Tabela 3 Resultados de concentração de Sódio obtido por Fotometria em amostras de etanol em mg/kg 2 1,737 1,404 2,119 1,712 2,401 2,101 0, ,712 1,521 2,108 1,723 2,515 2,111 0, ,310 2,690 4,290 3,260 5,170 4,180 0, ,190 2,610 4,290 3,160 4,950 4,180 0, ,980 2,530 4,230 3,010 4,760 4,050 0, ,010 2,830 4,180 2,950 4,830 4,000 0, ,845 2,504 3,501 2,845 3,939 3,501 0, ,820 2,480 3,477 2,869 3,915 3,477 0, ,144 1,798 2,959 2,168 3,156 2,835 0, ,144 1,773 2,934 2,168 3,181 2,860 0, ,747 2,347 3,086 2,963 3,979 3,302 0, ,778 2,378 3,148 2,963 3,979 3,302 0,592 2/21

3 Desvio padrão Dj e dj Os procedimentos para o exame dos resultados relatados no programa interlaboratorial visão estabelecer a independência ou dependência da precisão e o nível dos resultados, a uniformidade da precisão entre os laboratórios e a detecção da presença de dados aberrantes. É pressuposto que todos os resultados constituem uma única distribuição normal ou que possa nela ser transformada. Em muitos métodos de ensaio a precisão depende do nível dos resultados de ensaio e em consequência a variabilidade dos resultados relatados é diferente de amostra para amostra. Caso isso ocorra os dados devem ser retificados por uma transformação matemática, conforme estabelecido na Norma ABNT NBR ISO 4259:2008. Assim, e de acordo com a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008 foram calculadas a média e os desviospadrão dos laboratórios (D) e os desvios-padrão das repetições (d) e plotados separadamente em relação à média das amostras (m), mostrados na tabela 4 e figura 1. Tabela 4 Cálculos de m, D e d e os graus de liberdade (vj e L) para os resultados de Sódio em etanol m 0,476 2,239 2,618 2,649 3,325 3,360 3,898 D 0,148 0,505 0,572 0,578 0,770 0,822 0,978 d 0,0300 0,0967 0,0382 0,0345 0,0178 0,0253 0,0750 vj 5,2 5,2 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 L 7,0 7,0 7,0 7,0 7,0 7,0 7,0 2,87 Desvios-padrão dos laboratórios D j e das repetições d j 1,06 0,39 0,15 D d 0,05 0,02 0,4 1,0 2,7 7,3 Média das amostras (m) para Sódio Fotométrico Figura 1 Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para a medição de Sódio em etanol As linhas de tendência apresentadas na figura 1 não podem ser consideradas paralelas ao eixo das médias, sendo necessário efetuar transformação dos dados. 5.1 Transformação dos dados A norma Norma ABNT NBR ISO 4259:2008 estabelece que a mesma transformação seja realizada para as relações existentes entre os desvios-padrão dos laboratórios (D) e a média (m) e para os desviospadrão das repetições (d) e a média (m), e sendo assim as duas relações foram combinadas em uma única relação de dependência com a média, pela introdução de uma variável dummy. Esse recurso leva em consideração a diferença entre as relações e provê um meio para verificá-las. 3/21

4 Desvio padrão Dj e dj O diagrama de dispersão (figura 2) identifica a transformação de expoente como apropriada, sendo o parâmetro de transformação B calculado na análise de regressão. A tabela 5 apresenta um sumário da solução. Tabela 5 Cálculos de b da análise de regressão linear ponderada Variável Estimativa Erro Padrão Razão Coeficiente Ajustada bi ei ti Intercepto bo -1, Ln (m) b1 0,6031 0,2228 2,71 Dummy b2 0,6711 0,1426 4,71 Dummy x Ln (m) b3 0,2596 0,1349 1,92 Comparando-se as razões-t com os valores críticos 5% para 10 graus de liberdade (2,228), dados na tabela D.5 da Norma ABNT NBR ISO 4259:2008, verifica-se que a inclinação é significativamente diferente de zero (b 1 = 0,603), confirmando a necessidade da transformação. Além disso, como o coeficiente b 3 é não é significativamente diferente de zero a inclinação (e a consequente transformação) é considerada a mesma para os desvios-padrão, tanto para os laboratórios quanto das repetições. Como a inclinação b 1 = 0,603 tem um erro padrão de 0,223 a região de confiança aproximada 66% de 0,603 ± 0,223 contém o valor 2/3. Arredondar para esse valor é, portanto, razoável e conduz à conveniente transformação expressa pela equação 1, que pode ser aplicada tanto para a repetitividade quanto para a reprodutibilidade: x -2/3 dx = 3x 1/3 (1) Como a constante multiplicadora pode ser desconsiderada, a transformação fica reduzida a tomar-se a raiz cúbica dos resultados relatados. Aplicando-se esta transformação e recalculando-se as médias das amostras e os desvios padrão obtémse os correspondentes diagramas de dispersão dado na figura 2. 0,15 Desvios-padrão dos dados transformados dos laboratórios D j e das repetições d j 0,10 0,05 D d 0,00 0,7 1,2 1,7 Média dos resultados das amostras (m) tranformados para (m 1/3 ) Figura 2 - Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para os dados transformados da medição de Sódio em etanol A tabela 6 apresenta os valores transformados em que as raízes cúbicas foram aproximadas para três casas decimais. 4/21

5 Tabela 6 Valores das amostras transformados para m 1/3 2 1,202 1,120 1,284 1,196 1,339 1,281 0, ,196 1,150 1,282 1,199 1,360 1,283 0, ,490 1,391 1,625 1,483 1,729 1,611 0, ,472 1,377 1,625 1,467 1,704 1,611 0, ,439 1,363 1,617 1,444 1,682 1,594 0, ,444 1,414 1,611 1,434 1,690 1,587 0, ,417 1,358 1,518 1,417 1,579 1,518 0, ,413 1,354 1,515 1,421 1,576 1,515 0, ,289 1,216 1,436 1,294 1,467 1,415 0, ,289 1,210 1,432 1,294 1,471 1,419 0, ,401 1,329 1,456 1,436 1,585 1,489 0, ,406 1,335 1,466 1,436 1,585 1,489 0, Testes para os dados aberrantes Os resultados relatados ou transformados (caso tenha sido necessária a transformação) devem ser inspecionados quanto à presença de dados aberrantes. Estes dados podem ser consequência de má aplicação do método de ensaio ou pelo ensaio de uma amostra errada Uniformidade da repetitividade O primeiro teste de dados aberrantes relaciona-se com a detecção de resultados discordantes em um par de resultados repetidos. Este teste consiste em calcular o quadrado da diferença entre os resultados de ensaios duplicados (e 2 ij) em todas as combinações de laboratório/amostra. O critério de Cochran, com nível de significância 1%, é então usado para determinar a maior razão entre os valores e 2 ij e de sua soma. Se seu valor exceder o valor dado na tabela D3 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008, correspondente a um grau de liberdade, sendo n o número de pares disponíveis para comparação, então o membro do par mais afastado da média da amostra deve ser rejeitado e o processo repetido, reduzindo n de 1, até que não haja mais rejeições. A tabela 7 apresenta as diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados transformados das repetições, sendo que a maior amplitude é 0,0827 para o laboratório 2 na amostra 1. A tabela 8 apresenta o quadrado das amplitudes absolutas. Tabela 7 Diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados das repetições 2 0, ,0303 0, , ,0209 0, , ,0182 0, ,0153 0, , ,0519 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , /21

6 Tabela 8 Quadrado das amplitudes absolutas dos resultados das repetições 2 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , A soma dos quadrados de todas as amplitudes é então 0,0132, sendo então a razão a ser examinada pelo critério de Cochran 0, /0,0132 = 0,519 A partir da tabela D3 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 para 42 amplitudes e por interpolação obtém-se o critério de 0,284, sendo a razão acima significativa e a amostra 7 analisada pelo laboratório 2 foi rejeitada. Quanto há uma rejeição, os valores de média, desvio e soma dos quadrados devem ser recalculados para a amostra 7 e o procedimento repetido. Tabela 9 Diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados das repetições 2 0, ,0303 0, , ,0209 0, ,0182 0, ,0153 0, , ,0519 0, , , , , , , , , , ,138 0, , , , , , , Tabela 10 Quadrado das amplitudes absolutas dos resultados das repetições 2 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,0189 0, , , , , , , A próxima célula testada foi a obtida pelo laboratório 8 na amostra 2. A soma dos quadrados de todas as amplitudes é então 0,0252, sendo então a razão a ser examinada pelo critério de Cochran 0,138 2 /0,0252 = 0,750 A partir da tabela D3 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 para 41 amplitudes e por interpolação obtém-se o critério de 0,289, sendo a razão acima significativa e a amostra 2 analisada pelo laboratório 8 foi rejeitada. Novamente, quanto há uma rejeição, os valores de média, desvio e soma dos quadrados devem ser recalculados para a amostra 2 e o procedimento repetido. Tabela 11 Diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados das repetições 2 0, ,0303 0, , ,0209 0, ,0182 0, ,0153 0, , ,0519 0, , , , , , , , , , , , , , , , , /21

7 Tabela 12 Quadrado das amplitudes absolutas dos resultados das repetições 2 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , A próxima célula testada foi a obtida pelo laboratório 6 na amostra 2. A soma dos quadrados de todas as amplitudes é então 0,0264, sendo então a razão a ser examinada pelo critério de Cochran 0, /0,0264 = 0,102 A partir da tabela D3 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 para 40 amplitudes e por interpolação obtém-se o critério de 0,294, sendo a razão acima não significativa e a amostra 2 analisada pelo laboratório 6 não rejeitada Estimativa de valores rejeitados ou inexistentes Um dos valores da repetição inexistentes ou rejeitados De acordo com o método dos mínimos quadrados, se um dos resultados de um par de repetições for rejeitado ou inexistente, seu valor deve ser considerado o mesmo da outra repetição. No presente estudo a situação em questão não ocorreu Ambos os valores da repetição inexistentes ou rejeitados Se ambos os valores da repetição estiverem faltando, a estimativa da soma destes valores deve ser obtida pela soma dos quadrados da interação laboratório x amostra, incluindo os valores inexistentes no total de laboratórios/amostras como variável desconhecida. Qualquer laboratório ou amostra para os quais todos os resultados foram rejeitados devem ser desconsiderados e usados novos valores de L e S. O resultados dos laboratórios 2 e 8 obtidos para as amostras 7 e 2 respectivamente foram rejeitados, sendo portanto a soma de seus valores estimados, conforme descrito na norma ABNT NBR ISO 4259:2008, resultando em 1,142 e 2, Uniformidade da reprodutibilidade Os testes para dados aberrantes objetivam determinar a uniformidade das estimativas de reprodutibilidade. Estes foram projetados para detectar tanto a existência de um par discordante de resultados de um laboratório, para uma determinada amostra, quanto para um conjunto de resultados discordantes de um laboratório para todas as amostras. Para estes dois propósitos é apropriado o teste de Hawkins. Isso envolve determinar para cada amostra e finalmente para a média de todos os laboratórios a razão entre o maior desvio absoluto da média do laboratório e a média (ou total) da amostra para a raiz quadrada de determinada soma de quadrados. A razão correspondente ao maior desvio absoluto deve ser comparada com os valores críticos a 1% dados na Tabela D4 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008, onde n é o número de células/laboratório por amostra (ou o número de médias de todos os laboratórios) da amostra em questão e onde v representa os graus de liberdade da soma dos quadrados, que é suplementar ao da amostra em questão. No teste para laboratórios/células de amostra, v refere-se a outras amostras, mas é zero para o teste de todos os laboratórios. Se for encontrado um valor significante para as amostras individuais, os valores extremos correspondentes devem ser desconsiderados e o processo deve ser repetido. Se forem encontrados valores extremos no total do laboratório, todos os resultados deste laboratório devem ser rejeitados. 7/21

8 Tabela 13 Desvio das médias das células em relação às médias das respectivas amostras 2 0,172 0,170 0,206 0,179 0,214 0,203 0, ,110 0,0793 0,136 0,0982 0,153 0,126 0, ,0699 0,0841 0,125 0,0622 0,122 0,106 0, ,0433 0,0513 0,0278 0,0421 0,0138 0,0323 0, ,0821 0,0725 0,0553 0,0826 0,0952 0,0670 0, ,0316 0,0274 0,0281 0,0594 0,0207 0, ,0784 Tabela 14 Quadrado dos desvios das médias das células em relação às médias das amostras 2 0,0297 0,0288 0,0423 0,0321 0,0460 0,0411 0, ,0120 0,0063 0,0185 0, ,0233 0,0160 0, , , ,0157 0, ,0150 0,0113 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,00614 A célula a ser testada é aquela com maior desvio, obtido pelo laboratório 2 na amostra 5. Portanto, a razão de ensaio apropriada do teste Hawkins é: B* = 0,3119 A Tabela D4 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 fornece, por interpolação, o valor crítico de 0,4612 correspondente para n = 6 células da amostra 5 e v = 30 graus de liberdade extra das demais amostras. Como o valor do teste é menor que o valor crítico, não houve rejeição de dados. 5.3 Rejeição completa de dados de uma amostra Os desvios-padrão dos laboratórios e desvios-padrão entre repetições devem ser examinados para verificação de dados aberrantes. Um novo desvio-padrão deve ser calculado se houver alguma transformação ou rejeição de dados. Se o desvio-padrão para alguma amostra for excessivamente grande, ele deve ser examinado visando uma possível rejeição de resultados desta amostra. Tabela 15 Cálculos de m, D e d e os graus de liberdade após a rejeição de resultados m 0,999 1,319 1,372 1,377 1,484 1,489 1,564 D 0,0622 0,1062 0,1061 0,1076 0,1216 0,1273 0,1373 d 0,0059 0,0187 0,0060 0,0054 0,0025 0,0037 0,00978 vj L Os desvios-padrão não foram alterados significativamente após a exclusão dos dados aberrantes. 8/21

9 Desvio padrão Dj e dj 0,15 Desvios-padrão dos dados transformados dos laboratórios D j e das repetições d j 0,10 0,05 D d 0,00 0,7 1,2 1,7 Média dos resultados das amostras (m) tranformados para (m 1/3 ) Figura 3 - Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para os dados transformados da medição de Sódio em etanol e após exclusão de dados aberrantes 5.4 Teste de rejeição para laboratórios discrepantes O teste foi realizado para verificar a necessidade de rejeição de um conjunto completo de resultados de um determinado laboratório. Isto não pode ser realizado em um estágio anterior, exceto quando não houver resultados individuais ou pares de resultados rejeitados ou inexistentes. O procedimento consiste no uso do teste de Hawkins aplicado á média do laboratório para todas as amostras, incluindo todas as estimativas. Se algum laboratório for rejeitado para todas as amostras, novas estimativas devem ser calculadas para os valores remanescentes. Tabela 16 Média dos resultados dos laboratórios Laboratório Média 1,145 1,439 1,423 1,381 1,263 1,364 Tabela 17 Média dos resultados dos laboratórios e a respectiva soma dos quadrados (SS) Desdio da Média dos resultados transformados dos laboratórios para a Média Geral Laboratório SS Média 0,1906 0,1034 0,0868 0,0455 0,0728 0,0277 0,0627 Assim a razão do teste de Hawkins é 0,7612 e a comparação com o valor 0,8823 apresentado na tabela D4 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008, para n = 6 e v = 0, mostra que essa razão não é significativa, portanto não é necessária a rejeição completa de algum laboratório. 5.5 Verificação da estimativa para dados rejeitados e posteriormente estimados A figura 4 mostra que a exclusão das amostras e posterior estimativa dos valores não invalidou a decisão da transformação aplicada aos dados. 9/21

10 Desvio padrão Dj e dj 0,15 Desvios-padrão dos dados transformados dos laboratórios D j e das repetições d j 0,10 0,05 D d Figura 4 Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições), após exclusão e estimativas de dados, para a medição de Sódio em etanol 6. Análise estatística 6.1. Análise de variância Soma dos quadrados para a interação das estimativas da precisão Os resultados rejeitados foram substituídos para a realização da análise de variância, mostradas nas tabelas 18, 19 e 20. Tabela 18 Soma de quadrados para as fontes de variação Soma dos quadrados para análise de variação exata Os pares estimados foram excluídos sendo obtidas as somas dos quadrados conforme tabela Graus de liberdade 0,00 0,7 1,2 1,7 Média dos resultados das amostras (m) tranformados para (m 1/3 ) Origem da Variação s Laboratórios Laboratórios x s Pares Repetições O estudo é composto por 7 amostras e 6 laboratórios. Como não houve rejeição total de laboratório ou amostra, S = 7 e L = 6. Os graus de liberdade do laboratório = L = 6 Soma dos Quadrados 5,179 0,8777 0, ,1237 0, Tabela 19 Soma de quadrados para as fontes de variação Origem da Variação Soma dos Quadrados s 149,281 Pares 150,118 Laboratórios 0, /21

11 Graus de liberdade da interação laboratório x amostra = 29. Se não houvesse valores estimados os graus de liberdade seriam 30. Graus de liberdade das repetições = 40. Se não houvessem valores estimados seriam Média dos quadrados e análise de variância A média do quadrado em cada caso é a soma dos quadrados dividida pelos graus de liberdade, que conduz a análise de variância apresentada na tabela 20. Tabela 20 Análise de variância para os resultados de Sódio em etanol Origem da Variação Graus de Liberdade Soma do Quadrado Média do Quadrado Laboratórios 5 0,7782 0,1556 Laboratórios x s 29 0, , Repetições 40 0, , A relação Média do Quadrado dos laboratórios / Média do Quadrado do laboratório x amostra = 0,1556 / 0, = 67,06. Este valor é maior que o valor crítico 5% de 2,55, obtido na tabela D6 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008, o que indica existir tendência entre os laboratórios. 6.2 Estimativa da média dos quadrados e cálculo das estimativas de precisão Estimativa da média dos quadrados (com ou sem valores estimados) O estudo é composto por 7 amostras e 6 laboratórios e três células estão vazias devido as exclusões da dados aberrantes, o que resultou nos valores calculados mostrados na tabela 21. Tabela 21 Coeficientes usados no cálculo dos graus de liberdade, repetitividade e reprodutibilidade Coeficientes Valores K 40 α 1 β 13,20 ϒ Cálculo das estimativas de precisão Repetitividade Variância da repetitividade V r = 0, Graus de liberdade v = 40 Repetitividade = 0,0761 x 2/3, onde x é a média dos resultados dos ensaios comparados Reprodutibilidade Variância da reprodutibilidade V R = 0,02563 Graus de liberdade v = 6 Reprodutibilidade = 1,236 x 2/3, onde x é a média dos resultados dos ensaios comparados Análise crítica dos resultados obtidos para Repetitividade e Reprodutibilidade De acordo com a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008 pelo menos cinco laboratórios devem participar do programa, mas é preferível um número maior para reduzir o número de amostras necessárias. O número 11/21

12 mg/kg de 7 amostras cobriu a faixa da propriedade medida, proporcionando 40 graus de liberdade, valor acima do limite mínimo recomendado pela Norma. Para a reprodutibilidade os graus de liberdade obtido foi de 6, muito abaixo do limite mínimo recomendado pela Norma de 30. A análise de variância (6.1.4) indicou que existe diferença estatisticamente significativa entre os laboratórios. A figura 5 mostra os somatórios dos resultados de Sódio para os laboratórios participantes, sugerindo que o laboratório 2 apresenta resultados inferiores aos demais e a rejeição completa dos seus dados foram excluídos do ensaio e uma nova redada de cálculos foi realizada. 50 Somatório dos resultados de Sódio (h) Laboratório Figura 5 Verificação da participação de dados discrepantes 7. Rejeição do conjunto completo de resultados do laboratório 2 A tabela 22 apresenta os resultados do programa interlaboratorial de medição de Sódio por AA para em amostras de etanol, após a exclusão dos resultados do laboratório 2. A estrutura da tabela foi mantida sem afetar os resultados estatísticos. Tabela 22 Resultados de concentração de Sódio obtido por Fotometria em amostras de etanol em mg/kg ,310 2,690 4,290 3,260 5,170 4,180 0, ,190 2,610 4,290 3,160 4,950 4,180 0, ,980 2,530 4,230 3,010 4,760 4,050 0, ,010 2,830 4,180 2,950 4,830 4,000 0, ,845 2,504 3,501 2,845 3,939 3,501 0, ,820 2,480 3,477 2,869 3,915 3,477 0, ,144 1,798 2,959 2,168 3,156 2,835 0, ,144 1,773 2,934 2,168 3,181 2,860 0, ,747 2,347 3,086 2,963 3,979 3,302 0, ,778 2,378 3,148 2,963 3,979 3,302 0,592 12/21

13 Desvio padrão Dj e dj A figura 6 apresenta o diagrama de dispersão dos desvios-padrão dos laboratórios (D) e desvios-padrão das repetições (d), plotados separadamente em relação à média das amostras (m). 1,004 Desvios-padrão dos laboratórios D j e das repetições d j 0,372 0,138 0,051 D d 0,019 0,007 0,4 1,0 2,7 7,3 Média das amostras (m) para Sódio Fotométrico Figura 6 Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para a medição de Sódio em etanol 7.1 Transformação dos dados A tabela 23 apresenta um sumário da regressão linear ponderada para os dados transformados com a exclusão do laboratório 2, sendo aplicado a mesma função para transformação dos dados. Tabela 23 Cálculos b da análise de regressão linear ponderada Variável Estimativa Erro Padrão Razão Coeficiente Ajustada bi ei ti Intercepto bo -2, Ln (m) b1 0,7747 0,3053 2,54 Dummy b2 0,8396 0,1994 4,21 Dummy x Ln (m) b3 0,0115 0,1801 0,06 13/21

14 Desvio padrão Dj e dj 0,15 Desvios-padrão dos dados transformados dos laboratórios D j e das repetições d j 0,10 0,05 D d 0,00 0,7 1,2 1,7 Média dos resultados das amostras (m) tranformados para (m 1/3 ) Figura 7 - Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para os dados transformados da medição de Sódio em etanol e após exclusão de dados aberrantes A tabela 23 apresenta os valores transformados em que as raízes cúbicas foram aproximadas para três casas decimais. Tabela 23 Valores das amostras transformados para m 1/ ,490 1,391 1,625 1,483 1,729 1,611 0, ,472 1,377 1,625 1,467 1,704 1,611 0, ,439 1,363 1,617 1,444 1,682 1,594 0, ,444 1,414 1,611 1,434 1,690 1,587 0, ,417 1,358 1,518 1,417 1,579 1,518 0, ,413 1,354 1,515 1,421 1,576 1,515 0, ,289 1,216 1,436 1,294 1,467 1,415 0, ,289 1,210 1,432 1,294 1,471 1,419 0, ,401 1,329 1,456 1,436 1,585 1,489 0, ,406 1,335 1,466 1,436 1,585 1,489 0, Testes para os dados aberrantes A tabela 24 apresenta as diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados transformados das repetições, sendo que a maior amplitude é 0,0519 para o laboratório 6 na amostra 2. A tabela 25 apresenta o quadrado das amplitudes absolutas. 14/21

15 7.2.1 Uniformidade da repetitividade Tabela 24 Diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados das repetições 2 4 0,0182 0, ,0153 0, , ,0519 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , Tabela 25 Quadrado das amplitudes absolutas dos resultados das repetições 2 4 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , A soma dos quadrados de todas as amplitudes é então 0,004939, sendo então a razão a ser examinada pelo critério de Cochran 0, /0, = 0,545 A partir da tabela D3 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 para 35 amplitudes e por interpolação obtém-se o critério de 0,284, sendo portanto a razão acima considerada significativa e a amostra 2 analisada pelo laboratório 6 foi rejeitada. Quanto há uma rejeição, os valores de média, desvio e soma dos quadrados devem ser recalculados para a amostra 2 e o procedimento repetido. Tabela 26 Diferenças absolutas (amplitudes) dos resultados das repetições 4 0,0182 0, ,0153 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Tabela 27 Quadrado das amplitudes absolutas dos resultados das repetições 4 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , A próxima célula testada foi a obtida pelo laboratório 4 na amostra 5. A soma dos quadrados de todas as amplitudes é então 0,00225, sendo então a razão a ser examinada pelo critério de Cochran 0, /0,00225 = 0,275. A partir da tabela D3 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 para 34 amplitudes e 15/21

16 por interpolação obtém-se o critério de 0,289, sendo a razão acima não significativa e a amostra 5 analisada pelo laboratório 4 não rejeitada Estimativa de valores rejeitados ou inexistentes Um dos valores da repetição inexistentes ou rejeitados De acordo com o método dos mínimos quadrados, se um dos resultados de um par de repetições for rejeitado ou inexistente, seu valor deve ser considerado o mesmo da outra repetição. No presente estudo a situação em questão não ocorreu Ambos os valores da repetição inexistentes ou rejeitados Se ambos os valores da repetição estiverem faltando, a estimativa da soma destes valores deve ser obtida pela soma dos quadrados da interação laboratório x amostra, incluindo os valores inexistentes no total de laboratórios/amostras como variável desconhecida. Qualquer laboratório ou amostra para os quais todos os resultados foram rejeitados devem ser desconsiderados e usados novos valores de L e S. Os dois resultados do laboratório 6 obtidos para as amostras 2 foram rejeitados, sendo portanto a soma de seus valores estimados, conforme descrito na norma ABNT NBR ISO 4259:2008, resultando em 2, Uniformidade da reprodutibilidade Tabela 28 Desvio das médias das células em relação às médias das respectivas amostras 2 4 0,110 0,0793 0,136 0,0982 0,153 0,126 0, ,0699 0,0775 0,125 0,0622 0,122 0,106 0, ,0433 0,0513 0,0278 0,0421 0,0138 0,0323 0, ,0821 0,0913 0,0553 0,0826 0,0952 0,0670 0, ,0316 0,0274 0,0281 0,0594 0,0207 0, ,0784 Tabela 29 Quadrado dos desvios das médias das células em relação às médias das amostras 2 4 0,0120 0,0063 0,0185 0, ,0233 0,0160 0, , , ,0157 0, ,0150 0,0113 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,00614 A célula a ser testada é aquela com maior desvio, obtido pelo laboratório 4 na amostra 5. Portanto, a razão de ensaio apropriada do teste Hawkins é: B* = 0,3269 A Tabela D4 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008 fornece, por interpolação, o valor crítico de 0,4959 correspondente para n = 5 células da amostra 5 e v = 24 graus de liberdade extra das demais amostras. Como o valor do teste é menor que o valor crítico, não houve rejeição de dados. 7.3 Rejeição completa de dados de uma amostra Os desvios-padrão dos laboratórios e desvios-padrão entre repetições devem ser examinados para verificação de dados aberrantes. Um novo desvio-padrão deve ser calculado se houver alguma 16/21

17 Desvio padrão Dj e dj transformação ou rejeição de dados. Se o desvio-padrão para alguma amostra for excessivamente grande, ele deve ser examinado visando uma possível rejeição de resultados desta amostra. Tabela 30 Cálculos de m, D e d e os graus de liberdade após a rejeição de resultados m 1,406 1,321 1,530 1,413 1,607 1,525 0,799 D 0,0719 0,0752 0,0871 0,0694 0,0987 0,0785 0,0621 d 0, , , , , , ,00528 vj L ,15 Desvios-padrão dos dados transformados dos laboratórios D j e das repetições d j 0,10 0,05 D d 0,00 0,7 1,2 1,7 Média dos resultados das amostras (m) tranformados para (m 1/3 ) Figura 8 - Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para os dados transformados da medição de Sódio em etanol e após exclusão de dados aberrantes Os desvios-padrão não foram alterados significativamente após a exclusão dos dados aberrantes, tantos para repetitividade quanto para reprodutibilidade, sendo observado na figura 8 a redução na dispersão dos desvios-padrão de repetitividade e reprodutibilidade. 7.4 Teste de rejeição para laboratórios discrepantes Tabela 31 Média dos resultados dos laboratórios Laboratório Média 1,439 1,422 1,381 1,260 1,364 Tabela 32 Média dos resultados dos laboratórios e a respectiva soma dos quadrados (SS) Laboratório SS Média 0,0660 0,0485 0, ,113 0, ,0196 Assim a razão do teste de Hawkins é 0,8061 e a comparação com o valor 0,8818 apresentado na tabela D4 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008, para n = 5 e v = 0, mostra que essa razão não é significativa, portanto não é necessária a rejeição completa de algum laboratório 7.5 Verificação da estimativa para dados rejeitados e posteriormente estimados A figura 9 mostra que a exclusão dos resultados e a posterior estimativa dos valores não invalidou a decisão da transformação dos dados. 17/21

18 Desvio padrão Dj e dj 0,15 Desvios-padrão dos dados transformados dos laboratórios D j e das repetições d j 0,10 0,05 D d Figura 9 Desvio-padrão D (entre laboratórios) e desvio padrão d (entre repetições) para a medição de Sódio em etanol 8. Análise estatística Após a exclusão do conjunto de resultados do laboratório 2 a análise de variância foi realizada novamente Análise de variância Soma dos quadrados para a interação das estimativas da precisão Tabela 33 Soma de quadrados para as fontes de variação Origem da Variação Soma dos Quadrados s 4,357 Laboratórios 0,2746 Laboratórios x s 0,06297 Pares 4,6947 Repetições 0, Soma dos quadrados para análise de variação exata Graus de liberdade 0,00 0,7 1,2 1,7 Média dos resultados das amostras (m) tranformados para (m 1/3 ) Tabela 34 Soma de quadrados para as fontes de variação Origem da Variação Soma dos Quadrados s 132,562 Pares 132,894 Laboratórios 0,2687 O estudo foi composto por 7 amostras e 5 laboratórios. Como não houve rejeição total de laboratório ou amostra, S = 7 e L = 5. Os graus de liberdade do laboratório = L = 5 Graus de liberdade da interação laboratório x amostra = 23. Se não houvesse valores estimados os graus de liberdade seriam /21

19 Graus de liberdade das repetições = 34. Se não houvessem valores estimados seriam Média dos quadrados e análise de variância Tabela 35 Análise de variância para os resultados de Sódio em etanol Origem da Variação Graus de Liberdade Soma do Quadrado Média do Quadrado Laboratórios 4 0,2687 0,06717 Laboratórios x s 23 0, , Repetições 34 0, , A relação Média do Quadrado dos laboratórios / Média do Quadrado do laboratório x amostra = 0,06717 / 0, = 24,53. Este valor é menor que o valor crítico 5% de 2,66 obtido na tabela D6 da norma ABNT NBR ISO 4259:2008, o que indica existir tendência entre os laboratórios. 8.2 Estimativa da média dos quadrados e cálculo das estimativas de precisão Estimativa da média dos quadrados (com ou sem valores estimados) Tabela 36 Coeficientes usados no cálculo dos graus de liberdade, repetitividade e reprodutibilidade Coeficientes Valores K 34 α 1 β 13,50 ϒ Cálculo das estimativas de precisão Repetitividade Variância da repetitividade V r = 0, Graus de liberdade v = 34 Repetitividade = 0,0496 x 2/3, onde x é a média dos resultados dos ensaios comparados. Para a faixa de concentração empregada no programa a repetitividade pode ser verificada na tabela 37. Tabela 37 Estimativa da repetitividade (r) em função da concentração de Sódio na amostra m 0,518 2,394 2,797 2,836 3,569 3,610 4,186 r 0,032 0,089 0,098 0,099 0,116 0,117 0, Reprodutibilidade Variância da reprodutibilidade V R = 0,01232 Graus de liberdade v = 6 Reprodutibilidade = 0,815 x 2/3, onde x é a média dos resultados dos ensaios comparados. Para a faixa de concentração empregada no programa a reprodutibilidade pode ser verificada na tabela /21

20 Tabela 38 Estimativa da reprodutibilidade (r) em função da concentração de Sódio na amostra m 0,518 2,394 2,797 2,836 3,569 3,610 4,186 R 0,526 1,458 1,617 1,632 1,902 1,917 2,116 % 101% 61% 58% 58% 53% 53% 51% Análise crítica dos resultados obtidos para Repetitividade e Reprodutibilidade A quantidade de 6 amostras cobriu a faixa da propriedade medida, proporcionando 34 graus de liberdade, próximo do limite mínimo recomendado pela Norma. Para a reprodutibilidade os graus de liberdade obtido foi de 6, significativamente abaixo do requerido pela Norma de 30. A análise de variância (8.1.4) indica que existe diferença estatisticamente significativa entre os laboratórios. 8.3 Expressão das estimativas de precisão Precisão A precisão, determinada pela análise estatística de acordo com a norma ABNT NBR ISO 4259:2008, dos resultados de ensaio de um programa interlaboratorial de determinação de Sódio por AA, em amostras de etanol, com os resultados na faixa de 0,518 a 4,186 mg/kg, esta apresentada em e Repetitividade A diferença entre dois resultados de ensaios, obtidos pelo mesmo operador, com a mesma aparelhagem, sob condições constantes de operação e em amostras idênticas, com a execução correta e normal deste método, pode exceder somente em um caso em 20, ao valor obtido pela equação 0,0496 x 2/3, onde x é a média dos resultados dos ensaios comparados Reprodutibilidade A diferença entre dois resultados de ensaios, individuais e independentes, obtidos por operadores diferentes, com a mesma aparelhagem, trabalhando em laboratórios distintos e em amostras idênticas, a longo prazo, com a execução correta e normal deste método, pode exceder somente em um caso em 20, ao valor obtido pela equação 0,815 x 2/3, onde x é a média dos resultados dos ensaios comparados. 9. Conclusões Esta comparação interlaboratorial atingiu o objetivo de determinar a estimativa dos parâmetros de precisão, repetitividade e reprodutibilidade, do método de espectometria de absorção atômica para a determinação do teor de Sódio em etanol combustível, conforme norma NBR (método em revisão). Considerando o limite de especificação definido na RESOLUÇÃO ANP Nº 19, DE para a concentração de Sódio no etanol combustível não maior que 2 mg/kg e aplicando esse valor na equação da reprodutibilidade do obtém-se o limite de reprodutibilidade de 1,293 mg/kg. De acordo com a norma ABNT NBR ISO 4259:2008 item 8.2 a reprodutibilidade da metodologia não deve ser superior a metade da especificação unilateral, que é o caso para a concentração de Sódio. Assim, a reprodutibilidade não deve ser superior a 1,0 mg/kg e esse critério não é atendido. A reprodutibilidade obtida é maior que 16 vezes a repetitividade sendo que é esperado que seja o dobro ou no máximo três vezes maior. Essa condição deve estar relacionada a reduzida quantidade de laboratórios e a baixa sensibilidade de pelo menos 3 laboratórios que resultaram em amplitudes das repetições significativamente baixos em relação aos demais e em alguns caso amplitude igual a zero. 20/21

21 Como estabelecido nesta norma, em caso em que, por razões práticas a reprodutibilidade não for no máximo metade do limite da especificação unilateral, os resultados obtidos serão de significância duvidosa em determinar se a amostra satisfaz ou não os requisitos da especificação. Caso contrário, uma ou ambas as medidas devem ser seguidas conforme descrito a seguir: a) Examinar o limite da especificação quanto a possibilidade de serem ampliados para ajustar-se à precisão do método; b) Analisar o método quanto a viabilidade de melhorar sua precisão ou, alternativamente, definir outro método com maior precisão para atender aos limites desejados da especificação. A disponibilidade de laboratórios participantes para este programa atingiu o mínimo recomendado pela norma ABNT NBR ISO 4259:2008 bem como a quantidade de amostras para atingir os graus de liberdade recomendado para as repetições. É possível melhorar a precisão para os parâmetros de repetitividade e reprodutibilidade do ensaio com o aumento no número de laboratórios participantes e adequação do número de amostras, cobrindo uma maior faixa da especificação. 10. Laboratórios participantes CENPES/PDEDS/Gerência de Química Laboratório de Espectrometria Atômica Centro de Caracterização e Desenvolvimento de Materiais - CCDM/UFScar CTC Centro de Tecnologia Canavieira Digicrom Analítica Ltda DMLab Dinardo Miranda Laboratório de Análises Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Grupo Guarani Unidade Mandu Grupo Guarani - Unidade Severínia 11. Referências bibliográficas ABNT NBR ISO 4259:2008 Produtos de petróleo Determinação e aplicação de dados de precisão aos métodos de ensaio. The International Harmonised Protocol for the Proficiency Testing of (Chemical) Analytical Laboratories, Edited M Thompson and R Wood, Pure Appl. Chem., 1993, 65, Resolução ANP Nº 19, de DOU Republicada DOU Republicada DOU Campinas, 02 de Fevereiro de /21

Este será o primeiro Ensaio Interlaboratorial em Etanol Combustível a usar a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008.

Este será o primeiro Ensaio Interlaboratorial em Etanol Combustível a usar a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008. Comparação Interlaboratorial da Concentração de Ferro, Cobre e Sódio em Álcool Etílico Combustível pelo método da Espectrofotometria de Absorção Atômica 1. Introdução Nos trabalhos de revisão da Norma

Leia mais

Aplicação da Norma ABNT NBR ISO 4259:2008 em Programas Interlaboratoriais de Análises de Biocombustíveis. José Godoy Consul-LAB

Aplicação da Norma ABNT NBR ISO 4259:2008 em Programas Interlaboratoriais de Análises de Biocombustíveis. José Godoy Consul-LAB Aplicação da Norma ABNT NBR ISO 4259:2008 em Programas Interlaboratoriais de Análises de Biocombustíveis José Godoy Consul-LAB Comparações Interlaboratoriais Organização, desempenho e avaliação de ensaios

Leia mais

ENSAIO DE PROFICIÊNCIA EM ANÁLISES DE ETANOL. 1ª Rodada

ENSAIO DE PROFICIÊNCIA EM ANÁLISES DE ETANOL. 1ª Rodada ENSAIO DE PROFICIÊNCIA EM ANÁLISES DE ETANOL 1ª Rodada ORGANIZAÇÃO CONSUL-LAB CONSULTORIA PARA LABORATÓRIOS EQUIPE DE APLICAÇÃO Aparecido Roberto Alves José Luís Franco de Godoy Marcos Rasera Mario Darci

Leia mais

5. Resultados e Discussão

5. Resultados e Discussão 47 5. Resultados e Discussão 5.1.1. Faixa de trabalho e Faixa linear de trabalho As curvas analíticas obtidas são apresentadas na Figura 14 e Figura 16. Baseado no coeficiente de determinação (R 2 ) encontrado,

Leia mais

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE CENTRO DE CIENCIAS E TECNOLOGIA AGROALIMENTAR UNIDADE V

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE CENTRO DE CIENCIAS E TECNOLOGIA AGROALIMENTAR UNIDADE V MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE CENTRO DE CIENCIAS E TECNOLOGIA AGROALIMENTAR UNIDADE V DELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS (DBC) Profª Railene Hérica Carlos Rocha 1. Introdução

Leia mais

QUI 072 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 - Estatística

QUI 072 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 - Estatística Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química QUI 072 Química Analítica V Análise Instrumental Aula 1 - Estatística Prof. Dr. Julio C. J. Silva Juiz de For

Leia mais

Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos. Regressão linear. Camila de Toledo Castanho

Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos. Regressão linear. Camila de Toledo Castanho Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos Regressão linear Camila de Toledo Castanho 217 Conteúdo da aula 1. Regressão linear simples: quando usar 2. A reta de regressão linear 3. Teste

Leia mais

6 Validação Metrológica

6 Validação Metrológica 6 Validação Metrológica Com o propósito de facilitar o entendimento do trabalho, o capítulo apresenta conceitos básicos de metrologia e definições relacionadas ao tem objeto da investigação. 6.1. Conceitos

Leia mais

Análise Multivariada Aplicada à Contabilidade

Análise Multivariada Aplicada à Contabilidade Mestrado e Doutorado em Controladoria e Contabilidade Análise Multivariada Aplicada à Contabilidade Prof. Dr. Marcelo Botelho da Costa Moraes www.marcelobotelho.com mbotelho@usp.br Turma: 2º / 2016 1 Agenda

Leia mais

Título Código Rev. MÉTODOS DE ENSAIO E VALIDAÇÃO DE MÉTODOS MQ-CQMA

Título Código Rev. MÉTODOS DE ENSAIO E VALIDAÇÃO DE MÉTODOS MQ-CQMA 5.4.1. Generalidades Os laboratórios do Centro de Química e Meio Ambiente (CQMA) estabelecem e mantêm procedimentos documentados para os métodos de ensaios que realizam. Nesses procedimentos estão incluídos

Leia mais

INCERTEZAS DE CURVAS DE CALIBRAÇÃO AJUSTADAS SEGUNDO OS MODELOS LINEAR E QUADRÁTICO

INCERTEZAS DE CURVAS DE CALIBRAÇÃO AJUSTADAS SEGUNDO OS MODELOS LINEAR E QUADRÁTICO ENQUALAB 8 - Congresso da Qualidade em Metrologia Rede Metrológica do Estado de São Paulo - REMESP 9 a de junho de 8, São Paulo, Brasil INCERTEZAS DE CURVAS DE CALIBRAÇÃO AJUSTADAS SEGUNDO OS MODELOS LINEAR

Leia mais

Módulo 5. Estudos de sistemas de medição por atributos, Sistemas complexos/não replicáveis

Módulo 5. Estudos de sistemas de medição por atributos, Sistemas complexos/não replicáveis Módulo 5 Estudos de sistemas de medição por atributos, Sistemas complexos/não replicáveis Conteúdos deste módulo Estudos por atributos Método da tabulação cruzada Caso 1 Método da tabulação cruzada Caso

Leia mais

Análise da Regressão. Prof. Dr. Alberto Franke (48)

Análise da Regressão. Prof. Dr. Alberto Franke (48) Análise da Regressão Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 O que é Análise da Regressão? Análise da regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas

Leia mais

MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO

MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO Sinais obtidos por equipamentos e instrumentos devem ser calibrados para evitar erros nas medidas. Calibração, de acordo com o INMETRO, é o conjunto de operações que estabelece, sob

Leia mais

ERROS E TRATAMENTO DE DADOS Prof. Marcelo R. Alexandre

ERROS E TRATAMENTO DE DADOS Prof. Marcelo R. Alexandre ERROS E TRATAMENTO DE DADOS Prof. Marcelo R. Alexandre ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS! Algarismos exatos Constituem os algarismos de uma leitura que estão isentos de qualquer dúvida ou estimativa.! Algarismos

Leia mais

Testes de Hipóteses para. uma Única Amostra. Objetivos de Aprendizagem. 9.1 Teste de Hipóteses. UFMG-ICEx-EST-027/031 07/06/ :07

Testes de Hipóteses para. uma Única Amostra. Objetivos de Aprendizagem. 9.1 Teste de Hipóteses. UFMG-ICEx-EST-027/031 07/06/ :07 -027/031 07/06/2018 10:07 9 ESQUEMA DO CAPÍTULO 9.1 TESTE DE HIPÓTESES 9.2 TESTES PARA A MÉDIA DE UMA DISTRIBUIÇÃO NORMAL, VARIÂNCIA CONHECIDA 9.3 TESTES PARA A MÉDIA DE UMA DISTRIBUIÇÃO NORMAL, VARIÂNCIA

Leia mais

Lista de Exercício 1ª TVC Química Analítica V Teoria (1º Sem 2016)

Lista de Exercício 1ª TVC Química Analítica V Teoria (1º Sem 2016) Lista de Exercício 1ª TVC Química Analítica V Teoria (1º Sem 2016) Skoog Capítulo 5: Erros em análises químicas 5-1. Explique a diferença entre: a) erro constante e erro proporcional b) Erro aleatório

Leia mais

4 ABORDAGENS METROLÓGICAS

4 ABORDAGENS METROLÓGICAS 4 4 ABORDAGENS METROLÓGICAS Neste capitulo são apresentados os termos metrológicos utilizados neste documento. Estes conceitos foram selecionados do Vocabulário Internacional de termos fundamentais e gerais

Leia mais

AULA 09 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 17 de setembro de 2012

AULA 09 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 17 de setembro de 2012 1 AULA 09 Regressão Ernesto F. L. Amaral 17 de setembro de 2012 Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à

Leia mais

ID Nº 293 PREPARO DE AMOSTRAS DE REFERÊNCIA PARA LABORATÓRIOS DE ANÁLISES AMBIENTAIS

ID Nº 293 PREPARO DE AMOSTRAS DE REFERÊNCIA PARA LABORATÓRIOS DE ANÁLISES AMBIENTAIS ID Nº 293 PREPARO DE AMOSTRAS DE REFERÊNCIA PARA LABORATÓRIOS DE ANÁLISES AMBIENTAIS Zenilde das Graças Guimarães Viola (1), Marina Miranda Marques Viana (1), Gleidiane Salomé de Souza Oliveira (1), Josiane

Leia mais

5 Parte experimental Validação analítica

5 Parte experimental Validação analítica 58 5 Parte experimental Validação analítica A validação analítica busca, por meio de evidências objetivas, demonstrar que um método produz resultados confiáveis e adequados ao uso pretendido 40. Para isso,

Leia mais

Mais Informações sobre Itens do Relatório

Mais Informações sobre Itens do Relatório Mais Informações sobre Itens do Relatório Amostra Tabela contendo os valores amostrados a serem utilizados pelo método comparativo (estatística descritiva ou inferencial) Modelos Pesquisados Tabela contendo

Leia mais

4 Especificidade do método

4 Especificidade do método 4 Especificidade do método Neste Capítulo aborda-se um segundo aspecto da validação de um método analítico através do controle da especificidade do método. A comparação de resultados analíticos pode ser

Leia mais

PROJETO E ANÁLISES DE EXPERIMENTOS (PAE) EXPERIMENTOS COM DOIS FATORES E O PLANEJAMENTO FATORIAL

PROJETO E ANÁLISES DE EXPERIMENTOS (PAE) EXPERIMENTOS COM DOIS FATORES E O PLANEJAMENTO FATORIAL PROJETO E ANÁLISES DE EXPERIMENTOS (PAE) EXPERIMENTOS COM DOIS FATORES E O PLANEJAMENTO FATORIAL Dr Sivaldo Leite Correia CONCEITOS E DEFINIÇÕES FUNDAMENTAIS Muitos experimentos são realizados visando

Leia mais

NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS

NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS 3 NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS Planejamento de Experimentos Design of Experiments - DOE Em primeiro lugar devemos definir o que é um experimento: Um experimento é um procedimento no qual alterações

Leia mais

3 Especificação Estatística da Dispersão dos Modos de Polarização em Cabos de Fibra Óptica

3 Especificação Estatística da Dispersão dos Modos de Polarização em Cabos de Fibra Óptica em Enlaces Ópticos 0 3 Especificação Estatística da Dispersão dos Modos de Polarização em Cabos de Fibra Óptica Teoria básica da especificação estatística da dispersão dos modos de polarização em cabos

Leia mais

27/03/2009 INCERTEZA DE APLICADA AO USO DO GÁS NATURAL. Esp.Henrique Diniz. Objetivos. Abordar os aspectos práticos sobre Incerteza de Medição

27/03/2009 INCERTEZA DE APLICADA AO USO DO GÁS NATURAL. Esp.Henrique Diniz. Objetivos. Abordar os aspectos práticos sobre Incerteza de Medição INCERTEZA DE APLICADA AO USO DO GÁS NATURAL Esp.Henrique Diniz Objetivos Abordar os aspectos práticos sobre Incerteza de Medição 1 Bibliografia para Consulta Guia para Expressão da Incerteza nas Medições

Leia mais

REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

REGRESSÃO E CORRELAÇÃO REGRESSÃO E CORRELAÇÃO A interpretação moderna da regressão A análise de regressão diz respeito ao estudo da dependência de uma variável, a variável dependente, em relação a uma ou mais variáveis explanatórias,

Leia mais

PADRÃO DE GESTÃO. Aplica-se aos colaboradores do IHEF Medicina Laboratorial contemplados no SGQ.

PADRÃO DE GESTÃO. Aplica-se aos colaboradores do IHEF Medicina Laboratorial contemplados no SGQ. Versão: 2016.00 Pag.: 1 de 8 1. OBJETIVO Este Padrão de Gestão normatiza a gestão da Fase Analítica que estejam contemplados no SGQ, conforme as definições expressas pela Norma de Acreditação PALC, na

Leia mais

Profa. Dra. Suelí Fischer Beckert

Profa. Dra. Suelí Fischer Beckert Profa. Dra. Suelí Fischer Beckert 2 Disponível em: http://www.bipm.org/en/publications/ guides/ 3 INMETRO. Vocabulário Internacional de Metrologia: conceitos fundamentais e gerais e termos associados (VIM

Leia mais

QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Introdução a Química Analítica Instrumental Parte 2

QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Introdução a Química Analítica Instrumental Parte 2 Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental Aula 1 Introdução a Química Analítica Instrumental Parte

Leia mais

Ensaio de Proficiência em Alimentos

Ensaio de Proficiência em Alimentos Simpósio de Metrologia para a Gestão da Qualidade dos Alimentos Ensaio de Proficiência em Alimentos Alice M. Sakuma Instituto Adolfo Lutz alice@ial.sp.gov.br Ensaios de Proficiência É uma das ferramentas

Leia mais

AULA 11 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 1

AULA 11 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 1 AULA 11 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 1 Susan Schommer Econometria I - IE/UFRJ Distribuições amostrais dos estimadores MQO Nas aulas passadas derivamos o valor esperado e variância

Leia mais

Seleção de um Método Analítico. Validação e protocolos em análises químicas. Validação de Métodos Analíticos

Seleção de um Método Analítico. Validação e protocolos em análises químicas. Validação de Métodos Analíticos Seleção de um Método Analítico Capítulo 1 SKOOG, D.A.; HOLLER, F.J.; NIEMAN, T.A. Princípios de Análise Instrumental. 5 a edição, Ed. Bookman, Porto Alegre, 2002. Validação e protocolos em análises químicas

Leia mais

Análise de Regressão EST036

Análise de Regressão EST036 Análise de Regressão EST036 Michel Helcias Montoril Instituto de Ciências Exatas Universidade Federal de Juiz de Fora Regressão sem intercepto; Formas alternativas do modelo de regressão Regressão sem

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO. Modelos Probabilísticos para a Computação Professora: Andréa Rocha. UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Dezembro, 2011

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO. Modelos Probabilísticos para a Computação Professora: Andréa Rocha. UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Dezembro, 2011 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Modelos Probabilísticos para a Computação Professora: Andréa Rocha UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Dezembro, 2011 CORRELAÇÃO Introdução Quando consideramos

Leia mais

Prof. Dr. Lucas Barboza Sarno da Silva

Prof. Dr. Lucas Barboza Sarno da Silva Prof. Dr. Lucas Barboza Sarno da Silva Medidas de grandezas físicas Valor numérico e sua incerteza, unidades apropriadas Exemplos: - Velocidade (10,02 0,04) m/s - Tempo (2,003 0,001) µs - Temperatura (273,3

Leia mais

QUÍMICA ANALÍTICA V 2S Prof. Rafael Sousa. Notas de aula:

QUÍMICA ANALÍTICA V 2S Prof. Rafael Sousa. Notas de aula: QUÍMICA ANALÍTICA V 2S 2011 Aulas 1 e 2 Estatística Aplicada à Química Analítica Prof. Rafael Sousa Departamento de Química - ICE rafael.arromba@ufjf.edu.br Notas de aula: www.ufjf/baccan Algarismos significativos

Leia mais

TRATAMENTO ESTATÍSTICO DE DADOS EXPERIMENTAIS

TRATAMENTO ESTATÍSTICO DE DADOS EXPERIMENTAIS TRATAMENTO ESTATÍSTICO DE DADOS EXPERIMENTAIS I. INTRODUÇÃO Profa. Dra. Lúcia Helena Seron I. 1. Algarismos Significativos O número de algarismos significativos numa medida pode ser definido como o número

Leia mais

aula ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES

aula ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES 18 aula META Fazer com que o aluno seja capaz de realizar os procedimentos existentes para a avaliação da qualidade dos ajustes aos modelos. OBJETIVOS Ao final

Leia mais

QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Estatística (parte 1)

QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Estatística (parte 1) Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental Aula 1 Estatística (parte 1) Prof. Julio C. J. Silva Juiz

Leia mais

4 Modelos de Regressão Dinâmica

4 Modelos de Regressão Dinâmica 4 Modelos de Regressão Dinâmica Nos modelos de regressão linear (Johnston e Dinardo, 1998) estudados comumente na literatura, supõe-se que os erros gerados pelo modelo possuem algumas características como:

Leia mais

b χ 2 (a 1)(b 1), sob H 0,

b χ 2 (a 1)(b 1), sob H 0, ISTITUTO SUPERIOR DE AGROOMIA ESTATÍSTICA E DELIEAMETO 3 de ovembro, 014 PRIMEIRO TESTE 014-15 Uma resolução possível I Tem-se uma tabela de contingências de dimensão 4. 1. O problema colocado corresponde

Leia mais

ERRO E TRATAMENTO DE DADOS ANALÍTICOS

ERRO E TRATAMENTO DE DADOS ANALÍTICOS Universidade Federal de Juiz de Fora Instituto de Ciências Exatas Departamento de Química Introdução a Analise Química - I sem/2013 Profa Ma Auxiliadora - 1 Disciplina QUIO94 - Introdução à Análise Química

Leia mais

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS Professor: Rodrigo A. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semana Conteúdo 1 Apresentação da disciplina. Princípios de modelos lineares

Leia mais

Delineamento e Análise Experimental Aula 4

Delineamento e Análise Experimental Aula 4 Aula 4 Castro Soares de Oliveira ANOVA Significativa Quando a aplicação da análise de variância conduz à rejeição da hipótese nula, temos evidência de que existem diferenças entre as médias populacionais.

Leia mais

Procedimento Complementar para Validação de Métodos Analíticos e Bioanalíticos usando Análise de Regressão Linear

Procedimento Complementar para Validação de Métodos Analíticos e Bioanalíticos usando Análise de Regressão Linear Procedimento Complementar para Validação de Métodos Analíticos e Bioanalíticos usando Análise de Regressão Linear Rogério Antonio de Oliveira 1 Chang Chiann 2 1 Introdução Atualmente, para obter o registro

Leia mais

étodos uméricos AJUSTE DE FUNÇÕES Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA

étodos uméricos AJUSTE DE FUNÇÕES Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA étodos uméricos AJUSTE DE FUNÇÕES Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UNIVERSIDADE DE JOÃO DEL-REI PRÓ-REITORIA DE PESQUISA CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA

Leia mais

Lista de Exercício 1ª TVC Química Analítica V Teoria (1º Sem 2017) Entregar antes do início da 1ª TVC Terça-feira as 8:00 hs.

Lista de Exercício 1ª TVC Química Analítica V Teoria (1º Sem 2017) Entregar antes do início da 1ª TVC Terça-feira as 8:00 hs. Lista de Exercício 1ª TVC Química Analítica V Teoria (1º Sem 2017) Entregar antes do início da 1ª TVC Terça-feira as 8:00 hs. Skoog Capítulo 5: Erros em análises químicas 5-1. Explique a diferença entre:

Leia mais

ANÁLISE ESTATÍSTICA DA RELAÇÃO ENTRE A ATITUDE E O DESEMPENHO DOS ALUNOS

ANÁLISE ESTATÍSTICA DA RELAÇÃO ENTRE A ATITUDE E O DESEMPENHO DOS ALUNOS ANÁLISE ESTATÍSTICA DA RELAÇÃO ENTRE A ATITUDE E O DESEMPENHO DOS ALUNOS Nível de significância No processo de tomada de decisão sobre uma das hipóteses levantadas num estudo, deve-se antes de tudo definir

Leia mais

INCERTEZA DE MEDIÇÃO EM ENSAIOS DE ECOTOXICIDADE COM Artemia sp.

INCERTEZA DE MEDIÇÃO EM ENSAIOS DE ECOTOXICIDADE COM Artemia sp. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Departamento de Química INCERTEZA DE MEDIÇÃO EM ENSAIOS DE ECOTOXICIDADE COM Artemia sp. Roberta L. Santos Neves Joseneide M. da S. Antonio Roberta L.

Leia mais

Esse material foi extraído de Barbetta (2007 cap 13)

Esse material foi extraído de Barbetta (2007 cap 13) Esse material foi extraído de Barbetta (2007 cap 13) - Predizer valores de uma variável dependente (Y) em função de uma variável independente (X). - Conhecer o quanto variações de X podem afetar Y. Exemplos

Leia mais

USO DA INCERTEZA DE MEDIÇÃO NA AVALIAÇÃO DE CONFORMIDADE DE MEDICAMENTOS. Noh Ah Jeong

USO DA INCERTEZA DE MEDIÇÃO NA AVALIAÇÃO DE CONFORMIDADE DE MEDICAMENTOS. Noh Ah Jeong UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO FACULDADE DE CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS Curso de Graduação em Farmácia-Bioquímica USO DA INCERTEZA DE MEDIÇÃO NA AVALIAÇÃO DE CONFORMIDADE DE MEDICAMENTOS Noh Ah Jeong Trabalho de

Leia mais

2. Programa de Comparação Interlaboratorial de Medição de Rugosidade (PEP-UFSC-JOI-METEQ-003:2016)

2. Programa de Comparação Interlaboratorial de Medição de Rugosidade (PEP-UFSC-JOI-METEQ-003:2016) 2. Programa de Comparação Interlaboratorial de Medição de Rugosidade (PEP-UFSC-JOI-METEQ-003:2016) Universidade Federal de Santa Catarina Campus de Joinville Centro Tecnológico de Joinville Departamento

Leia mais

QUI 072/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Introdução A Disciplina

QUI 072/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Introdução A Disciplina Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química QUI 072/150 Química Analítica V Análise Instrumental Aula 1 Introdução A Disciplina Prof. Julio C. J. Silva Juiz

Leia mais

1. Programa de Comparação Interlaboratorial de Medição de Rugosidade (PEP-UFSC-JOI-CEM-001:2014)

1. Programa de Comparação Interlaboratorial de Medição de Rugosidade (PEP-UFSC-JOI-CEM-001:2014) 1. Programa de Comparação Interlaboratorial de Medição de Rugosidade (PEP-UFSC-JOI-CEM-001:2014) Universidade Federal de Santa Catarina Centro de Engenharias da Mobilidade Campus Joinville Outubro, 2014

Leia mais

2 Medida de Incertezas: Fundamentos

2 Medida de Incertezas: Fundamentos 2 Medida de Incertezas: Fundamentos 2. Introdução O resultado de um processo de medição fornece uma determinada informação que usualmente é chamada de conhecimento. A fim de quantificar quão completo é

Leia mais

Aula 2 Uma breve revisão sobre modelos lineares

Aula 2 Uma breve revisão sobre modelos lineares Aula Uma breve revisão sobre modelos lineares Processo de ajuste de um modelo de regressão O ajuste de modelos de regressão tem como principais objetivos descrever relações entre variáveis, estimar e testar

Leia mais

4. Processamento de resultados de PCIs na visão da ASTM

4. Processamento de resultados de PCIs na visão da ASTM 4. Processamento de resultados de PCIs na visão da ASTM Ao propor seu Interlaboratory Crosscheck Program, a ASTM elaborou, também, uma metodologia estatística para avaliar e interpretar os resultados obtidos

Leia mais

Estimação parâmetros e teste de hipóteses. Prof. Dr. Alberto Franke (48)

Estimação parâmetros e teste de hipóteses. Prof. Dr. Alberto Franke (48) Estimação parâmetros e teste de hipóteses Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 Intervalo de confiança para média É um intervalo em que haja probabilidade do verdadeiro valor desconhecido do parâmetro

Leia mais

Pesquisador. Planejamento de Experimentos Design of Experiments - DOE NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS. 1 - Fixar T e variar P até > Pureza

Pesquisador. Planejamento de Experimentos Design of Experiments - DOE NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS. 1 - Fixar T e variar P até > Pureza 3 NOÇÕES SOBRE EXPERIMENTOS FATORIAIS Planeamento de Experimentos Design of Experiments - DOE Em primeiro lugar devemos definir o que é um experimento: Um experimento é um procedimento no qual alterações

Leia mais

CÁLCULO NUMÉRICO. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

CÁLCULO NUMÉRICO. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano CÁLCULO NUMÉRICO Profa. Dra. Yara de Souza Tadano yaratadano@utfpr.edu.br Aula 4 Ajuste de Curvas AJUSTE DE CURVAS Cálculo Numérico 3/55 Introdução Em geral, experimentos geram uma gama de dados que devem

Leia mais

Cap. 4 - Estimação por Intervalo

Cap. 4 - Estimação por Intervalo Cap. 4 - Estimação por Intervalo Amostragem e inferência estatística População: consiste na totalidade das observações em que estamos interessados. Nº de observações na população é denominado tamanho=n.

Leia mais

Física Geral - Laboratório. Aula 2: Organização e descrição de dados e parâmetros de dispersão e correlação

Física Geral - Laboratório. Aula 2: Organização e descrição de dados e parâmetros de dispersão e correlação Física Geral - Laboratório Aula 2: Organização e descrição de dados e parâmetros de dispersão e correlação 1 Física Geral - Objetivos Ao final do período, o aluno deverá ser capaz de compreender as principais

Leia mais

PERT PERT PERT PERT PERT PERT. O CPM assume que as estimativas de tempo para um projeto são certas (determinísticas);

PERT PERT PERT PERT PERT PERT. O CPM assume que as estimativas de tempo para um projeto são certas (determinísticas); O CPM assume que as estimativas de tempo para um projeto são certas (determinísticas); A duração de cada atividade na prática, contudo, pode ser diferente daquela prevista no projeto; Existem muitos fatores

Leia mais

Ensaios de Proficiência na Metrologia Química

Ensaios de Proficiência na Metrologia Química Ensaios de Proficiência na Metrologia Química Disciplina: Metrologia Química PPGEB Professores: Vicente Machado Neto João Antonio Palma Setti O principal objetivo dos ensaios de proficiência é permitir

Leia mais

COMPARAÇÃO INTRALABORATORIAL NA MEDIÇÃO DO ENTALHE EM CORPOS DE PROVA CHARPY

COMPARAÇÃO INTRALABORATORIAL NA MEDIÇÃO DO ENTALHE EM CORPOS DE PROVA CHARPY PROMOÇÃO E REALIZAÇÃO REDE METROLÓGICA DO ESTADO DE SÃO PAULO - REMESP REDE DE SANEAMENTO E ABASTECIMENTO DE ÁGUA - RESAG 9 a 3 de outubro de 04 Local: Associação Brasileira da Indústria de Máquinas e

Leia mais

Estimativa da Incerteza de Medições Por Laboratórios de Calibração e Especificação da Calibração e Capacidade de Medição em Tabelas de Acreditação

Estimativa da Incerteza de Medições Por Laboratórios de Calibração e Especificação da Calibração e Capacidade de Medição em Tabelas de Acreditação Estimativa da Incerteza de Medições Por Laboratórios de Calibração e Especificação da Calibração e Capacidade de Medição em Tabelas de Acreditação Preparado por: Director Técnico Aprovado por: Director

Leia mais

Desenvolvimento de material de referência para ensaio de proficiência físico químico de alimentos

Desenvolvimento de material de referência para ensaio de proficiência físico químico de alimentos Desenvolvimento de material de referência para ensaio de proficiência físico químico de alimentos Development of reference material for physical chemical proficiency testing of foods Joseane Cristina Bassani

Leia mais

5 Avaliação dos estimadores propostos

5 Avaliação dos estimadores propostos 5 valiação dos estimadores propostos Este capítulo apresenta as medidas estatísticas usuais para avaliar a qualidade de estimadores e as expressões utilizadas para a estimação destas medidas, a partir

Leia mais

Noções sobre Regressão

Noções sobre Regressão Noções sobre Regressão Nos interessa estudar como uma variável varia em função de outra. Por exemplo, considere a questão de demanda e preço de bens. Quando se estuda a variação de uma variável Y em função

Leia mais

Disciplina de Modelos Lineares Professora Ariane Ferreira

Disciplina de Modelos Lineares Professora Ariane Ferreira Disciplina de Modelos Lineares 2012-2 Regressão Logística Professora Ariane Ferreira O modelo de regressão logístico é semelhante ao modelo de regressão linear. No entanto, no modelo logístico a variável

Leia mais

Delineamento e Análise Experimental Aula 3

Delineamento e Análise Experimental Aula 3 Aula 3 Castro Soares de Oliveira Teste de hipótese Teste de hipótese é uma metodologia estatística que permite tomar decisões sobre uma ou mais populações baseando-se no conhecimento de informações da

Leia mais

VALIDAÇÃO DE MÉTODO DE ANÁLISE PARA DETERMINAÇÃO DE MERCÚRIO TOTAL EM AMOSTRAS AMBIENTAIS E BIOLÓGICAS

VALIDAÇÃO DE MÉTODO DE ANÁLISE PARA DETERMINAÇÃO DE MERCÚRIO TOTAL EM AMOSTRAS AMBIENTAIS E BIOLÓGICAS VALIDAÇÃO DE MÉTODO DE ANÁLISE PARA DETERMINAÇÃO DE MERCÚRIO TOTAL EM AMOSTRAS AMBIENTAIS E BIOLÓGICAS Ana M. G. Lima 1 (IC), Lillian M. B. Domingos², Patricia Araujo² e Zuleica C. Castilhos² 1 - Universidade

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Permite avaliar se existe relação entre o comportamento de duas ou mais variáveis e em que medida se dá tal interação. Gráfico de Dispersão A relação entre duas variáveis pode ser

Leia mais

UEL - UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA DEP. ENGENHARIA ELÉTRICA CTU 2ELE005 LABORATÓRIO DE MEDIDAS ELÉTRICAS PROF

UEL - UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA DEP. ENGENHARIA ELÉTRICA CTU 2ELE005 LABORATÓRIO DE MEDIDAS ELÉTRICAS PROF AULA #1 Introdução à Medidas Elétricas 1. Considerações Gerais Um meio para determinar uma variável ou quantidade física pode envolver artifícios próprios de uma pessoa. Assim, um juiz de futebol mede

Leia mais

CIRCULAR TÉCNICA N o 176 JANEIRO UM ENSAIO FATORIAL DE ESPÉCIES E ADUBAÇÕES DE Eucalyptus

CIRCULAR TÉCNICA N o 176 JANEIRO UM ENSAIO FATORIAL DE ESPÉCIES E ADUBAÇÕES DE Eucalyptus ISSN -45 CIRCULAR TÉCNICA N o 76 JANEIRO 99 UM ENSAIO FATORIAL DE ESPÉCIES E ADUBAÇÕES DE Eucalyptus Introdução Frederico Pimentel Gomes * Carlos Henrique Garcia ** Os ensaios fatoriais apresentam, em

Leia mais

Modelos de Regressão Linear Simples - parte II

Modelos de Regressão Linear Simples - parte II Modelos de Regressão Linear Simples - parte II Erica Castilho Rodrigues 14 de Outubro de 2013 Erros Comuns que Envolvem a Análise de Correlação 3 Erros Comuns que Envolvem a Análise de Correlação Propriedade

Leia mais

Noções de Exatidão, Precisão e Resolução

Noções de Exatidão, Precisão e Resolução Noções de Exatidão, Precisão e Resolução Exatidão: está relacionada com o desvio do valor medido em relação ao valor padrão ou valor exato. Ex : padrão = 1,000 Ω ; medida (a) = 1,010 Ω ; medida (b)= 1,100

Leia mais

Correlação e Regressão

Correlação e Regressão Correlação e Regressão Vamos começar com um exemplo: Temos abaixo uma amostra do tempo de serviço de 10 funcionários de uma companhia de seguros e o número de clientes que cada um possui. Será que existe

Leia mais

Programa de Ensaios de Proficiência em Produtos Sujeitos ao Regime de Vigilância Sanitária (EP/INCQS)

Programa de Ensaios de Proficiência em Produtos Sujeitos ao Regime de Vigilância Sanitária (EP/INCQS) Programa de Ensaios de Proficiência em Produtos Sujeitos ao Regime de Vigilância Sanitária (EP/INCQS) Marcus Henrique C. de la Cruz Coordenador Técnico marcus.delacruz@incqs.fiocruz.br Instituto Nacional

Leia mais

AULA 07 Inferência a Partir de Duas Amostras

AULA 07 Inferência a Partir de Duas Amostras 1 AULA 07 Inferência a Partir de Duas Amostras Ernesto F. L. Amaral 10 de setembro de 2012 Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Fonte: Triola,

Leia mais

QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Introdução a Química Analítica Instrumental Parte 2

QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental. Aula 1 Introdução a Química Analítica Instrumental Parte 2 Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química QUI 154/150 Química Analítica V Análise Instrumental Aula 1 Introdução a Química Analítica Instrumental Parte

Leia mais

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0 Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0 A tabela acima mostra as quantidades, em milhões

Leia mais

Regressão linear simples

Regressão linear simples Regressão linear simples Universidade Estadual de Santa Cruz Ivan Bezerra Allaman Introdução Foi visto na aula anterior que o coeficiente de correlação de Pearson é utilizado para mensurar o grau de associação

Leia mais

Aulas 2 e 3. Estatística Aplicada à Química Analítica

Aulas 2 e 3. Estatística Aplicada à Química Analítica QUÍMICA ANALÍTICA AVANÇADA 1S 2014 Prof. Rafael Arromba de Sousa Departamento de Química ICE Aulas 2 e 3 Estatística Aplicada à Química Analítica Notas de aula: www.ufjf.br/baccan rafael.arromba@ujfj.edu.br

Leia mais

Seleção de Variáveis e Construindo o Modelo

Seleção de Variáveis e Construindo o Modelo Seleção de Variáveis e Construindo o Modelo Seleção de modelos candidatos A idéia é selecionar um conjunto menor de variáveis explanatórias de acordo com algum(s) critério(s), e assim selecionar o modelo

Leia mais

Correlação e Regressão Linear

Correlação e Regressão Linear Correlação e Regressão Linear Prof. Marcos Vinicius Pó Métodos Quantitativos para Ciências Sociais CORRELAÇÃO LINEAR Coeficiente de correlação linear r Mede o grau de relacionamento linear entre valores

Leia mais

Estatística Computacional Profª Karine Sato da Silva

Estatística Computacional Profª Karine Sato da Silva Estatística Computacional Profª Karine Sato da Silva karine.sato.silva@gmail.com Introdução Quando analisamos uma variável qualitativa, basicamente, construímos sua distribuição de frequências. Ao explorarmos

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Viali, Dr. viali@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~viali/ Em muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.

Leia mais

RESUMO DO CAPÍTULO 3 DO LIVRO DE WOOLDRIDGE ANÁLISE DE REGRESSÃO MÚLTIPLA: ESTIMAÇÃO

RESUMO DO CAPÍTULO 3 DO LIVRO DE WOOLDRIDGE ANÁLISE DE REGRESSÃO MÚLTIPLA: ESTIMAÇÃO RESUMO DO CAPÍTULO 3 DO LIVRO DE WOOLDRIDGE ANÁLISE DE REGRESSÃO MÚLTIPLA: ESTIMAÇÃO Regressão simples: desvantagem de apenas uma variável independente explicando y mantendo ceteris paribus as demais (ou

Leia mais

RELATÓRIO FINAL DO 4º PROGRAMA DE ENSAIO DE PROFICIÊNCIA 2011 COMPARAÇÃO INTERLABORATORIAL PRESSÃO

RELATÓRIO FINAL DO 4º PROGRAMA DE ENSAIO DE PROFICIÊNCIA 2011 COMPARAÇÃO INTERLABORATORIAL PRESSÃO RELATÓRIO FINAL DO 4º PROGRAMA DE ENSAIO DE PROFICIÊNCIA 2011 COMPARAÇÃO INTERLABORATORIAL PRESSÃO SUMÁRIO Item Descrição Página 1 Considerações Iniciais 3 2 Coordenação 3 3 Documentos Complementares 3

Leia mais

Planejamento de Experimentos

Planejamento de Experimentos Planejamento de Experimentos 1 6.4 Os Modelos fatoriais 2 k : o caso geral. O modelo estatístico para um plano 2 k inclui k ( k 2 ( k ) ) efeitos principais efeitos de interação de ordem 2 efeitos de interação

Leia mais

PROTOCOLO DA RODADA Ensaio de Proficiência em Microbiologia de Alimentos 25ª Rodada Contagem de Bactérias Mesófilas em Água

PROTOCOLO DA RODADA Ensaio de Proficiência em Microbiologia de Alimentos 25ª Rodada Contagem de Bactérias Mesófilas em Água PROTOCOLO DA RODADA Ensaio de Proficiência em Microbiologia de Alimentos 25ª Rodada Contagem de Bactérias Mesófilas em Água Código do EP MIB 25/17 Revisão 00 Data 05/06/2017 PROGRAMA DE ENSAIO DE PROFICIÊNCIA

Leia mais

Implementação e Validação de Métodos Analíticos

Implementação e Validação de Métodos Analíticos Alexandra Sofia Reynolds Mendes Laboratório Regional de Controlo da Qualidade da Água Estação da Alegria 9050-FUNCHAL E-mail: xana@iga.pt Resumo Este artigo tem como principal objectivo descrever as principais

Leia mais

Análise da Variância. Prof. Dr. Alberto Franke (48)

Análise da Variância. Prof. Dr. Alberto Franke (48) Análise da Variância Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 Análise da variância Até aqui, a metodologia do teste de hipóteses foi utilizada para tirar conclusões sobre possíveis diferenças entre os parâmetros

Leia mais

4 Resultados e Discussão:

4 Resultados e Discussão: 4 Resultados e Discussão: Os resultados obtidos são apresentados e discutidos separadamente a seguir, de acordo com o tipo de amostra objeto de análise: 4.1 Análise de amostras para estudos toxicológicos.

Leia mais