Composición de muestras mediante diseño experimental, aplicaciones en química analítica ambiental

Laburpena

La composición de muestras en uno de los procedimientos más utilizados cuando el objetivo es minimizar de analisis y por tanto, el tiempo y los costes que todo ello llevaria implicito, teniendo en cuenta que la realización de un menor numero de analisis, podria implicar una perdida de informacion util. Una muestra compuesta se puede definir como la grupacion o combinacion de varios especimenes (muestras individuales) en una unica muestra, de manera que el analisis de dicha muestra proporionaria una informacion general del conjunto de muestras que la componen. Por lo general, el numero de muestras individuales (Mn) por muestra compuesta (Run m), se define en función de diversos factores, como la sensibilidad del metodo analitico empleado, el nivel de concentracion a detectar, con el objetivo de evitar errores por defecto en la deteccion (falsos negativos), y otros factores a estudiar (distribución geografica, estratificacion,...). Cuando la composición de muestras se realiza de modo convencional, sólo seria posible obtener información del conjunto de especimenes y nunca de cada uno de ellos, por lo que su utilización solo resultaria ventajosa, cuando ninguna de las muestras compuestas estuviese contaminada, ya que en caso contrario, se deberian de analizar los especimenes de la muestra compuesta contaminada. La solución optima para utilizar la composición de muestras, implicaria encontrar una alternativa de composicion lo suficientemente robusta, frente a la posibilidad de obtencion de falsos negativos y/o falsos positivos, que permitiese obtener las ventajas mencionadas, pero obteniendo al mismo tiempo una información individual de los propios especimenes que forman las muestras. Estos objetivos se podrian cumplir mediante la utilizacion de diseños de experiencias de screening, que se basan en el hecho de que solo un parte minoritaria de los factores que inicialmente influirian en un proceso serian realmente importantes, Pri