¿Usted evalúa la linealidad de su curva de calibración mirando el r?
Entonces conviene hacer una precisión: r no es una prueba de linealidad, solo describe la asociación lineal entre dos variables. Y eso no siempre basta cuando hay que justificar técnicamente que la curva de calibración es lineal.
En este recurso le muestro dos tests formales, respaldados por las guías ISO 8466-1 e ISO 11095, que puede aplicar para evaluar la linealidad con un criterio más sólido.
Además, verá cómo ejecutarlos en R con un código simple y reutilizable.
¿Cómo evaluar la linealidad de la curva de calibración?
Test de Mandel (ISO 8466-1) y Test de Carencia de Ajuste (ISO 11095)
Esto es lo que aprenderá al descargar el PDF:
La métrica más utilizada para evaluar linealidad y por qué, por sí sola, no la demuestra.
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Las 4 condiciones que deben cumplirse antes de aplicar el método de mínimos cuadrados en una curva de calibración.
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Por qué una curva cuadrática siempre ajusta mejor que una lineal para los mismos datos [y por qué eso no significa que deba usarla].
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Cómo usar R sin instalarlo, sin licencia y sin configuración: pegue el código, cambie los datos y obtenga el p-value de ambas pruebas.
Los 5 comandos exactos en R para ejecutar el test de Mandel de principio a fin: desde ingresar los datos de su curva hasta leer el p-value y tomar la decisión. Copiables, modificables, reutilizables.
09 – 12
Lo que significa obtener un p-value mayor que 0,05 en una prueba de linealidad y por qué eso no demuestra que el modelo sea lineal.
08 y 12
Un tipo de dato que parece válido para la segunda prueba pero que la invalida por completo. Es un error de diseño experimental que se comete antes de encender el instrumento.
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Los 5 comandos exactos en R para ejecutar el test de carencia de ajuste cuando tiene replicados. Misma estructura que en el Test de Mandel, pero un solo cambio importante en el código.
15 – 16
Cómo interpretar la conclusión técnica de la prueba cuando el p-value es mayor o menor que 0,05 y qué implica eso para su decisión sobre la linealidad de su curva de calibración.
12 y 16
SOBRE MÍ
Metrólogo Químico con más de 20 años de experiencia aplicando métodos estadísticos en Química Analítica. Soy Químico y Bioquímico de la Universidad de Chile, con un Magíster en Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
Carlos Gómez Sepúlveda.
He sido consultor y auditor de laboratorios en Chile y Latinoamérica en validación de métodos, cálculo de incertidumbre y metrología química. He participado en instancias técnicas del Sistema Interamericano de Metrología y el Comité Consultor para la Cantidad de Materia del BIPM, evaluando capacidades de medición de institutos nacionales de la región.
Hoy doy clases de Estadística Aplicada en Química Analítica en la Facultad de Ciencias Químicas y Farmacéuticas de la Universidad de Chile y dirijo Analytical, donde ayudo a profesionales del área a usar Estadística con criterio: para tomar mejores decisiones técnicas y para defender sus resultados con argumentos que un auditor no pueda objetar.
Un r con muchos 9’s
no demuestra linealidad
Si ha escrito en un informe de validación “r = 0,999, la curva es lineal”, esa conclusión no resiste una auditoría técnica rigurosa.
Descargue el PDF y vea dos pruebas formales con respaldo ISO para evaluar la linealidad de manera más defendible.
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