En casi todas las disciplinas científicas, las personas usan estadísticas para evaluar sus datos calculando cosas como la media, la desviación estándar, el rango, etc. Estas comprobaciones estadísticas también pueden ayudar a determinar si un conjunto de datos es confiable o no.
De hecho, una gran cantidad de química analítica tiene que ver con la identificación de la composición química de sustancias desconocidas, y se obtienen resultados mediante el uso de diversos instrumentos para medir las concentraciones de ciertas sustancias. Sin embargo, los instrumentos que usa la gente no son perfectos, y siempre se estropearán de alguna manera. Debido a esto, necesita estadísticas para medir la incertidumbre de sus resultados en química. Tal vez mida una concentración de una sustancia química que parezca realmente extraña, y necesitará usar pruebas estadísticas como pruebas t, pruebas f o pruebas de cola para poder determinar si su método está sesgado o no.
Deberá usar estadísticas (específicamente regresión lineal) para poder determinar muestras de curvas de calibración también. Obtiene una curva de calibración ajustando una ecuación apropiada (Ecuación de Nernst, Ley de Beer, et.c) a un conjunto de datos de calibración. Debe calcular R, el coeficiente de correlación, para los datos de calibración lineal, así como calcular la línea de regresión. Derivando la ecuación de calibración, puede determinar la concentración de un analito en varias muestras. Es posible que también deba calcular el límite de detección, que expresa la concentración más baja de analito que se puede detectar para un tipo de muestra dado, utilizando métodos estadísticos.
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