prÁcticas de quÍmica analÍtica

GRADO EN QUÍMICA POR LA UNIVERSIDAD DE

SANTIAGO DE COMPOSTELA

PRÁCTICAS DE QUÍMICA ANALÍTICA

MANUAL DE PRÁCTICAS DE QUÍMICA ANALÍTICA IV

ManualdeprácticasdeQ.AnalíticaIVGradoenQuímica–UniversidadedeSantiagodeCompostela

Curso2014/2015 Página2

1. NORMAS DE TRABAJO DURANTE LAS PRÁCTICAS.

La asistencia a las clases prácticas es obligatoria para todos los alumnos.

Los alumnos deberán presentarse en la fecha, hora y lugar que se les cite, con

el material que se les solicite.

El alumno dispondrá de un ordenador en el puesto de trabajo.

El alumno antes de acudir a las prácticas leerá atentamente el guion de cada

práctica a realizar y revisará los conceptos teóricos relacionados con la misma

explicados en las clases expositivas y seminarios.

Antes de empezar una práctica el alumno puede ser requerido a contestar a

una serie de cuestiones sobre la misma, que el profesor corregirá y tendrá en

cuenta a la hora de calificar.

El profesor suministrará a los alumnos los ejercicios correspondientes a las

prácticas a través del Aula Virtual.

Antes de dar por terminada la práctica el alumno deberá mostrar al profesor los

ejercicios realizados y deberá entregar ejercicios resueltos en el plazo que se

le indique.

Al terminar de forma normal la actividad de prácticas el ordenador debe quedar

apagado.



2. Instrucciones básicas de los programas informáticos a usar

2.1. Statgraphics Centurion

El programa Statgraphics Centurion XVI para Windows puede instalarse desde el

siguiente enlace:

http://www.usc.es/gl/servizos/atic/software/catalogo/Statgraphics/centurionxvi.1.15.html

a) Introducción de datos

Para analizar datos con procedimientos estadísticos con STATGRAPHICS, deben

estar inicialmente cargados en una de las hojas de datos contenidas en el Libro de

Datos.

En una típica hoja, cada fila contiene información sobre un individuo simple, caso u

observación, mientras que cada columna representa una variable.

Los datos pueden introducirse a través de varios métodos:

1. Manualmente.

2. Pegando los datos de un portapapeles de Windows después que estos han sido

copiados de cualquier otra aplicación, tal como Microsoft Excel.

3. Abriendo un archivo de datos que ha sido previamente guardado, ya sea por

STATGRAPHICS o alguna otra aplicación.



Introducir los Datos Manualmente

Para introducir los datos manualmente hay que seguir los siguientes pasos:

Paso 1: Define el nombre y el tipo de dato de cada columna.

Para fijar las características de una columna, haz doble clic en el encabezado de la

columna. Esto desplegara la caja de dialogo mostrada a continuación y en la que hay

que introducir los siguientes conceptos:

Un nombre por el cual se referenciará

la columna. Cada nombre de columna

debe ser único y puede contener de 1

a 32 caracteres. El nombre aparece en

la fila superior, en el encabezado de la

columna.

Un comentario que provee información

adicional sobre la columna.

Un tipo, tal como numérico, carácter,

fecha, tiempo, decimal fijo, etc. El tipo

aplica a la columna entera y controla el

tipo de datos que pueden introducirse.

Normalmente se utilizan tipos numérico o carácter.

Paso 2: Introduce los datos.

Para empezar a escribir los datos se puede hacer clic en cualquier celda y empezar a

escribir. Después de introducir un valor, presione Intro o cualquier tecla de flechas

para moverse a una nueva celda. Para editar los contenidos de una celda, haga doble

clic en esta y entonces haga los cambios deseados.

Pegando Datos del Portapapeles de Windows

Si los datos que se van a analizar fueron introducidos en una aplicación tal como

Excel, estos pueden introducirse fácilmente en las hojas de datos de STATGRAPHICS

para el análisis.

El método es el siguiente:

1. Cargar la aplicación que creo los datos.

2. Seleccionar los datos y copiarlos al portapapeles de Windows. Es posible copiar una

o dos líneas adicionales de los datos que contengan nombres y comentarios.

3. Abrir STATGRAPHICS.

4. Pegar los datos en una hoja de datos de STATGRAPHICS: Primero haz clic en la

localización deseada y entonces selecciona Pegar del menú Edición. Hay varias

opciones:



Nombre de columna: Si los datos del portapapeles contienen nombres pero no

comentarios de las columnas.

Nombres de columna y comentarios: Si los datos del portapapeles contienen

nombres y comentarios de las columnas.

Sólo datos: Si los datos del portapapeles no contienen nombres o comentarios

de las columnas

Cargando Archivo de Datos

Si los datos ya residen en un archivo, el archivo puede cargarse directamente en

STATGRAPHICS seleccionando la hoja de datos en la cual se quieren introducir y

entonces seleccionando Abrir Fuentes de Datos del menú Archivo. La primera caja de

dialogo desplegada pedirá el tipo de archivo:

Archivo de Datos STATGRAPHICS: Archivo de datos STATGRAPHICS, los

cuales tienen extensiones .sf6, .sf3, .sfx, .sf, o .asf.

Archivo de Datos Externo: Son archivos creados por otros programas. Estos

incluyen Excel, archivos de texto ASCII, archivos XML, y otros tipos.

Cuando se selecciona un archivo de datos externo, se despliega una caja de dialogo

adicional. Para archivos Excel, la caja de dialogo toma la siguiente forma:

Encabezado de Columna: Activar nombre

de variable si el primer renglón del rango

especificado contiene nombres de las

columnas. Activar comentario de variable

si se incluyen los comentarios.

Hoja número: número de la hoja de Excel

que contiene los datos.

Fila inicial y final: el rango de renglones

que contienen los datos.

Si el archivo que contiene los datos es un archivo de texto ASCII, la caja de dialogo es

algo diferente:

Tipo de Archivo: Introduce el delimitador de valores en

cada renglón, o elige formateado si los valores son

alineados en columnas verticales.

Encabezado de Columna: Especifica cualquier

información incluida en los renglones precediendo los

valores de los datos.

Fila Inicial y Final: El rango de renglones que

contienen los datos.



b) Guardado de datos en un archivo.

Una vez que los datos han sido introducidos, seleccione Guardar Archivo de Datos del

menú Archivo. Se desplegará una caja de dialogo en la cual se introduce el nombre

del archivo con el cual los datos se guardarán. Los archivos de datos en

STATGRAPHICS Centurion XVI se guardan en disco con la extensión .sgd por

defecto.

c) Análisis de datos

Una vez que los datos han sido introducidos en el libro de datos de STATGRAPHICS

Centurion XVI, pueden utilizarse cualquiera de los más de 160 procedimientos

estadísticos de varias formas:

1. Por selección del procedimiento deseado en el menú principal.

2. Presionando uno de los botones de la barra de herramientas.

3. Utilizando el StatWizard (asistente estadístico).

Los botones de la barra de herramientas de análisis son muy importantes. A

continuación se resumen las acciones de sus primeros seis botones de la izquierda:

Nombre Función

Entrada de diálogo Muestra el cuadro de diálogo de entrada de datos

Opciones de análisis Selecciona opciones aplicadas a todo el análisis

Tablas y Gráficos

Muestra una lista de tablas y gráficos que pueden crearse

Opciones de ventana

Selecciona opciones para aplicar sólo a la tabla o gráfico maximizado

Guardar resultados

Permite guardar diferentes estadísticos sobre las columnas de la hoja

Opciones gráficas

Permite cambiar títulos, escalas y otras características del gráfico maximizado.

A estas funciones también se puede acceder haciendo clic con el botón derecho del

ratón.

Todos los procedimientos trabajan según el mismo camino básico:

1. Cuando se selecciona un análisis del menú, se muestra su cuadro de diálogo de

entrada de datos. Los campos en este cuadro de diálogo se utilizan para especificar

las variables que se van a analizar.

2. Si el procedimiento seleccionado tiene opciones que afectan a tablas y gráficos, se

muestra el cuadro de diálogo Opciones de análisis para seleccionar las características

deseadas.



3. Si el procedimiento seleccionado tiene más de una tabla simple y más de un gráfico

simple, se muestra el cuadro de diálogo Tablas y Gráficos en la cual se puede

seleccionar la salida deseada.

4. Se leen y analizan los datos especificados, y se crea una nueva ventana de análisis.

5. Las opciones seleccionadas pueden cambiarse utilizando el botón Opciones de

análisis .

6. Si lo desea, pueden requerirse tablas y gráficos adicionales con el botón Tablas y

Gráficos .

7. Se pueden modificar tablas y gráficos individuales maximizando el panel

correspondiente seleccionando Opciones de ventana .

8. Para gráficos, el título por defecto, escala, tipos de puntos, fuentes, etc. pueden

cambiarse haciendo doble clic en el gráfico para maximizarlo seleccionando Opciones

gráficas .

9. Las tablas y gráficos pueden imprimirse, copiarse a otras aplicaciones tales como

Microsoft PowerPoint, o guardarse en StatReporter.

10. Los resultados numéricos pueden guardarse en columnas de una hoja de datos

utilizando el botón Guardar resultados .

11. El análisis completo puede guardarse en disco como un StatFolio para recuperarlo

después. Para guardar los resultados de la sesión seleccione Guardar StatFolio en el

menú Archivo e introduzca el nombre del archivo. Los análisis en STATGRAPHICS

Centurion XVI se guardan en disco con la extensión .sgp.

Los datos (sfx) y el StatFolio (sgp) se almacenan en diferentes archivos. Si

necesita mover un StatFolio de un ordenador a otro, esté seguro de mover

también los archivos de datos.

Puede encontrar más información en el archivo Manual Principal.pdf que se encuentra

en la carpeta del programa generada una vez instalado.



2.2. The Unscrambler

El programa The Unscrambler 9 está disponible en las aulas de informática de la

Facultad de Química.

a) Introducción de la matriz de datos

Los alumnos podrán recibir los datos para su importación desde Excel o un archivo

separado por comas (ASCII) o bien directamente como archivo de datos de The

Unscrambler. En el último caso solo será necesario abrirlo desde la opción FILE

OPEN del programa.

En el caso de la importación de archivos, hay que tener en cuenta que el programa

The Unscrambler 9 no importa archivos “*.xlsx” (Excel 2007 o superior) y sólo importa

archivos del tipo “*.xls” (Excel 97-2003), por lo que si el archivo que poseemos es del

primer tipo debe ser guardado con el formato adecuado antes de importarlo.

La importación se lleva a cabo empleando lo siguientes menús:

EXCEL 97-2003:

FILE IMPORT EXCEL Indicar Rangos de Data, Sample Names y Variable

Names

ASCII:

FILE IMPORT ASCII Marcar: First row is variable names y First column is

sample names. Item delimiters: Semicolon

b) Definir los grupos de datos

Una vez introducidos los datos debemos definir cuales son nuestros objetos y cuales

son nuestras variables, e indicando si son numéricas, categóricas, etc... Para ello

iremos a lo siguientes menús:

Definir muestras:



EDIT. Select samples Define Add Name and select (marcar el rango de

filas correspondiente)

Definir variables:

EDIT. Select variables Define Add Name and select (marcar el rango de

columnas correspondiente e indicar si son de tipo “Spectra” o “Non-spectra”)

c) Visualizar los datos mediante PCA o crear un modelo

Para proceder a la visualización de los datos mediante análisis de componentes

principales (PCA) o crear un modelo (ej. PLS.) iremos al menú TASK, donde

seleccionaremos la tarea que corresponda al tipo de análisis que queremos hacer .

Una vez seleccionada, debemos indicar cuales son nuestros objetos y variables a

considerar, además de otros factores dependientes de la opción decidida.

Por ejemplo en la regresión por PLS: TASK REGRESION Method PLS;

seleccionar el tipo de método de regresión, grupo de muestras a considerar (patrones),

las variables X e Y, tipo de validación, etc.



d) Análisis de los resultados y gráficos

Una vez realizada la tarea determinada (PLS, PCA,..), obtendremos una serie de

resultados gráficos. Por ejemplo en un análisis mediante PCA, obtendremos una

pantalla de este estilo:

El resultado mostrado en pantalla (las distintas gráficas) se puede cambiar a través del

menú PLOT, donde podremos escoger el gráfico que nos interese ver.

Además pinchando en cada gráfica y después en el botón podremos cambiar

varias opciones de visualización (barras, líneas, agrupar muestras…). Otros botones

de interés son los del lado derecho de la barra de iconos

ya que permiten cambiar entre vistas del modelo de calibración y validación, varianza

explicada y residual, variables X o Y, y que se activan según sean o no aplicables al

gráfico en cuestión.



Finalmente, guardaremos los resultados del análisis a través del menú FILE SAVE.

Según el tipo de análisis que hayamos realizado, el archivo a guardar tendrá una

extensión diferente.

e) Uso de los modelos en predicción y clasificación

En algunos casos, los modelos creados se emplearán para llevar a cabo clasificación

de muestras o bien para proceder a la predicción de alguna propiedad (ej.

Concentraciones). Para ello, es necesario haberlos guardado con anterioridad a dicha

predicción.

Para ello debemos ir al menú TASK y seleccionar la opción adecuada, bien sea

“CLASSIFY” o “PREDICT”. Después nos aparecerá un menú donde deberemos

seleccionar las muestras sobre las que queremos aplicar nuestro modelo para su

clasificación o predicción de una propiedad, las variables a seleccionar y los modelos a

emplear para ello.

Por ejemplo, en el caso de una clasificación, la ventana será la siguiente:



Una vez introducidos los datos y seleccionados los parámetros adecuados

obtendremos los resultados de forma gráfica (y en texto), los cuales se analizarán de

manera similar a la descrita en la sección d)

Finalmente podemos guardar los resultados de la predicción o la clasificación

mediante el menú FILE SAVE.



LISTADO DE PRÁCTICAS DE QUÍMICA ANALÍTICA IV

Análisis de Varianza

Diseño experimental

Análisis Multivariante

Cartas de control



Análisis de Varianza

Para la realización de esta práctica se utilizará el programa Statgraphics.

a) Análisis de una serie de datos

Un problema común en estadística es analizar una muestra de n observaciones

tomada de una población simple. En esta apartado de la práctica 1 se va a realizar una

evaluación estadística de los datos y daremos respuesta a las siguientes cuestiones

referentes a los datos:

Existen outliers o valores atípicos?

Los datos se aproximan a una distribución normal?

Cuáles son los valores de los parámetros que definen la distribución

Cuáles son los intervalos de confianza

El procedimiento seleccionado para resolver esta cuestión será Análisis de una

variable: seleccione Describir – Datos numéricos – Análisis de una variable.

Más información sobre el procedimiento de análisis puede encontrarse en el archivo

Análisis de Una Variable.pdf y en el Tutorial 1 (pág. 149-174) del archivo Manual

Principal.pdf, ambos archivos se encuentran en la carpeta del programa generada una

vez instalado.

b) Comparación de dos series de datos

A menudo se tienen dos series de datos para comparar. En tales casos es usual:

1. Realizar comparaciones visuales.

2. Contrastar hipótesis para determinar cuándo hay (o no) diferencias significativas

estadísticamente a un nivel de confianza fijado entre las dos series de datos.

En este apartado de la práctica 1 en primer lugar se realizará la evaluación estadística

de ambos grupos de datos (ver apartado anterior) y a continuación se compararán ,

dando respuesta a las siguientes cuestiones:

¿Son comparables las precisiones de ambas series de datos? ¿Cuál presenta

mayor precisión?

¿Son comparables las medias de ambas series de datos? ¿Cuál presenta

mayor exactitud?.



El procedimiento principal para comparar datos de dos muestras es el procedimiento

Comparación de dos muestras, accesible desde el menú principal como sigue:

seleccione Comparar – Dos muestras– Muestras independientes.


Comparación de dos muestras.pdf y en el Tutorial 2 (pág. 175-186) del archivo Manual

Principal.pdf, ambos archivos se encuentran en la carpeta del programa generada una

vez instalado.

c) Comparación de más de dos series de datos: ANOVA de un factor

Cuando los datos pertenecen a más de dos grupos y queremos compararlos, se

necesita utilizar técnicas diferentes a las usadas en el aparatado anterior. Para ello, en

primer lugar se realizará la evaluación estadística de las diferentes series de datos

individualmente y a continuación se compararán, dando respuesta a las siguientes

cuestiones:

¿Son comparables las varianzas?

¿Son comparables las medias? ¿Cuáles son las que difieren?

Hay dos caminos diferentes para introducir datos de varias series en la hoja de datos:

1. Usar una columna separada para cada serie. Para su análisis se utilizará el

procedimiento Comparación de varias muestras que es accesible en el menú principal:

Comparar – Varias muestras – Comparación de varias muestras.

2. Usar una columna simple para todos los datos y crear una segunda columna con

códigos identificando de qué serie proviene cada observación. Para su análisis se

utilizará el procedimiento ANOVA que es accesible en el menú principal: Comparar –

Análisis de varianza – ANOVA simple.

Más información sobre el procedimiento de análisis puede encontrarse en los archivos

Comparación de Varias muestras.pdf y ANOVA simple.pdf y en el Tutorial 3 (pág. 187-

200) del archivo Manual Principal.pdf, ambos archivos se encuentran en la carpeta del

programa generada una vez instalado.



d) Estudio del impacto de dos o más factores (ANOVA

multifactorial)

En esta práctica se va a evaluar estadísticamente el impacto de dos o más factores

categóricos sobre una variable dependiente. Se estudiará si hay o no diferencias

significativas entre las medias a diferentes niveles de los factores y si hay o no

interacciones entre los factores:

Estudiar si el efecto de los factores es estadísticamente significativo. Que

niveles dan resultados diferentes.

Estudiar si existen interacciones entre los factores.

Los datos se introducen usando una columna simple para todos los datos a evaluar y

múltiples columnas para los factores con códigos identificando de qué serie proviene

cada observación.

El procedimiento ANOVA es accesible en el menú principal: Comparar – Análisis de

varianza – ANOVA multifactorial.


ANOVA multifactorial.pdf, este archivo se encuentra en la carpeta del programa

generada una vez instalado.



Diseño experimental (DDE):

Para la realización de estas prácticas se utilizará el programa Statgraphics.

En estas prácticas se verá cómo puede construirse un diseño de experimentos y cómo

puede analizarse el resultado. En estas prácticas debemos resolver las siguientes

cuestiones sobre el problema planteado:

Selección del diseño teniendo en cuenta la información que se desea obtener y

el número de experimentos a realizar.

Identificación de los factores que afectan de manera estadísticamente

significativa al procedimiento

Estudio de las interacciones estadísticamente significativas entre los factores

estudiados

Selección de las condiciones óptimas de los factores estudiados o propuesta

de nuevos experimentos para completar la optimización

Hay dos caminos diferentes para crear el diseño:

1. Utilizar el Asistente de diseño de experimentos que tiene el STATGRAPHICS

que nos guiará a través de la construcción y análisis de un diseño de

experimentos. Para accede al asistente seleccione DDE – Asistente de diseño

de experimentos. Se creará una nueva ventana conteniendo una barra de

herramientas que nos guiará a través de una secuencia de 12 pasos. Los

primeros 7 pasos de la secuencia construyen el diseño experimental y se

ejecutan antes de que el experimento se realice. Los últimos 5 pasos se

ejecutan después de que el experimento se complete y se refieren al análisis

de los resultados. El diseño de experimentos creado por el Asistente DDE se

guardará en un archivo con la extensión .sgx. Es similar a los archivos de

datos estándar, con la excepción de que contiene información adicional acerca

del diseño del experimento y el modelo estadístico seleccionado.

2. Usar el procedimiento DDE – Procedimientos DOE heredados – Crear Diseño

–Diseño Nuevo. Donde de igual manera al asistente de diseño deberemos

definir el diseño a utilizar, los factores y las respuestas consideradas. Una vez

creado el diseño e introducidos los resultados de los experimentos, para

analizar el diseño se usará el procedimiento DDE – Procedimientos DOE

heredados – Analizar Diseño.




DDE - Diseños de Cribado.pdf y DDE - Diseño de Superficies de Respuesta.pdf y en el

Tutorial 7 (pág. 257-290) del archivo Manual Principal.pdf, ambos archivos se

encuentran en la carpeta del programa generada una vez instalado.



ANÁLISIS MULTIVARIANTE

a) Reducción del espacio de las variables (PCA).

Para la realización de estas prácticas se utilizará el programa The Unscrambler.

La técnica de Análisis de Componentes Principales (PCA) permite analizar la

estructura de series de datos muy complejas, con multitud de variables diferentes y en

la que que a priori no se conoce cuales son las más importantes para describir las

diferentes propiedades de los objetos estudiados. Por ello, PCA permite reducir el

espacio de las variables iniciales a un espacio con menos dimensiones, creando unas

nuevas variables (componentes principales) que permiten una mejor visualización de

la estructura de los datos.

En esta práctica se estudiarán varios ejemplos en los que se tendrán en cuenta los

siguientes pasos a la hora de evaluarlos:

Definición de objetos y variables a considerar.

Realización del modelo de PCA, a través del menú TASK PCA

Estudio de la varianza explicada (ó residual) por cada componente principal

Estudio de outliers

Interpretación de los gráficos de Scores y de Loadings para la obtención de

información respecto a la estructura de los datos.

Más información en la ayuda del programa en el epígrafe: “Describe Many Variables

Together.”

b) Técnicas de clasificación. Modelado mediante SIMCA

(Soft Independent Modeling of Class Analogy)

Las técnicas de clasificación permiten determinar a que clase pertenecen diferentes

objetos a través de la medida de una serie de variables. En esta práctica se

considerarán dos técnicas de clasificación:

Este herramienta quimiométrica se basa en el estudio previo de una serie de objetos,

de los que se conoce su pertenencia a una determinada clase. Para ello, se modela



cada una de las clases por separado mediante PCA. Una vez realizados los análisis

mediante PCA, estos se guardan y se procede a realizar SIMCA, que busca los

rasgos característicos de cada una de las clases independientemente de las demás.

A continuación se procede a la clasificación de nuestros objetos problema a través del

menú TASK CLASSIFY. En él habrá que seleccionar los análisis de PCA de las

clases que hemos creado con anterioridad, el número de componentes principales a

emplear y las variables consideradas. En los resultados de la clasificación

observaremos:

Tabla de clasificación

Gráfica de Coomans

Gráfica de la capacidad discriminante de cada clase y la distancia de los

modelos.

c) Calibración multivariante

El objetivo de una calibración, es establecer un modelo matemático que nos permita

relacionar una propiedad que queremos predecir (ej. Concentración) con la medida de

ciertas propiedades (ej. Absorbancia). En calibración univariante, esto se hace

mediante la correlación con una sola propiedad medida. Sin embargo, si las medidas

no son suficientemente específicas o no se conoce exactamente cual es la mejor

propiedad a medir (ej. Longitud de onda más específica), o se quieren predecir

diferentes propiedades de manera simultanea, la calibración univariante puede no ser

adecuada. Por el contrario, en calibración multivariante se miden muchas variables

simultáneamente (ej. Absorbacia a varias longitudes de onda) y estas se emplean para

predecir una o varias propiedades. Para ello, se ha de generar un modelo que sea

capaz de separar la información medida poco útil (ruido) de la que es útil y encontrar la

correlación de la misma con las diferentes propiedades a predecir. En esta práctica

esto se va a llevar a cabo mediante mínimos cuadrados parciales (PLS) de manera

similar a PLS discriminante.

Para llevar a cabo esta práctica se consideraran los siguientes puntos:

Definición de variables, objetos y asignación de matrices X e Y.

Selección del tipo de algoritmo (PCR ó PLS) y del tipo de validación a emplear

(menú TASK REGRESSION).

Observar el número óptimo de componentes principales, outliers, etc.



Interpretar gráficos de varianza, scores, loadings, etc. obteniendo la

información buscada

Tras guardar el modelo creado este se emplea para predecir mediante el

menú TASK PREDICT empleando el modelo guardado

Se visualizan los resultados en forma tabular y numérica, de manera similar a

la práctica 9.

Existe más información sobre la calibración multivariante con The Unscrambler en la

ayuda del programa, bajo los epígrafes “Combine Predictors and Responses In A

Regression Model”, “Validate a Model” y “Make Predictions”.



CARTAS DE CONTROL

a) Cartas de control para variables. Estudios de capacidad

de proceso.


El análisis de capacidad generalmente se utiliza para asegurar que los productos y

servicios producidos son de alta calidad. La salida de este tipo de análisis de la

capacidad es una estimación de lo capaz que es el proceso para producir dentro de

estas especificaciones.

Los estudios de capacidad de proceso solo son fiables si podemos afirmar que el

proceso está en estado de control estadístico y para ello, necesitamos trazar y analizar

los resultados de las cartas de control correspondientes. Estas pueden ser en el modo

Estudio Inicial (Fase 1), donde los datos determinan los límites de control o en el modo

Control a Estándar (Fase 2), donde los límites provienen de un estándar conocido o

del trazado previo.

En particular en esta práctica realizaremos:

Estudio Inicial del proceso. Utilización de gráficos de control por variables para

evaluar los parámetros del proceso y verificar su estado (o no) de control

estadístico.

Determinación de Índices de capacidad del proceso. Permiten analizar la

variabilidad del proceso con relación con los requisitos o especificaciones.

Control del proceso en línea. Utilización de los gráficos de control por variables

ponderados en el tiempo para detectar cambios en el proceso.

El procedimiento Análisis de la capacidad es accesible en el menú principal: CEP –

gráficos de control – Gráficos por Variables – X-bar y R… o en CEP – análisis de la

capacidad – Variables – Individuales, CEP – gráficos de control – Gráficos

Ponderados por el tiempo – Gráficos de Medias Móviles/ Gráfico CuSum (para la Fase

2).


Análisis de Capabilidad-Variables.pdf, Diseño Gráficos de Control.pdf, Gráficos X-Bar



y R.pdf, Gráficos de Medias Móviles (MA).pdf y Gráficos Cusum (Máscara V).pdf y en

el Tutorial 6 (pág. 239-258) del archivo Manual Principal.pdf, ambos archivos se

encuentran en la carpeta del programa generada una vez instalado.

b) Cartas de control para atributos.


Este es el caso en el que el proceso de fabricación produce artículos cuyas

características de calidad no son medibles, como ocurre cuando sólo nos interesa

saber si el artículo es útil o no, o el número de defectos que presenta. Tales

características de calidad, de tipo cualitativo y no cuantitativo, se modelan mediante

variables aleatorias discretas (atributos). Para controlar el proceso, se utilizan el

porcentaje de artículos defectuosos en una población o la media del número de

defectos por unidad sobre una población.

Este procedimiento está diseñado para estimar el porcentaje de artículos

defectuosos en una población basándose en una muestra de los artículos de esa

población que se han clasificado como defectuosos o no defectuosos.

En particular en esta práctica realizaremos:

Evaluación de los parámetros del proceso cuando este está bajo control.

Control del proceso en línea.

El procedimiento Análisis de la capacidad es accesible en el menú principal: CEP –

análisis de la capacidad – Atributos – Porciento de defectos o CEP – análisis de la

capacidad – Atributos – Defectos por unidad.


Análisis de Capabilidad-Porcentaje Defectuoso.pdf y Análisis de Capabilidad-Defectos

Por Unidad.pdf, estos archivos se encuentran en la carpeta del programa generada

una vez instalado.

prÁcticas de quÍmica analÍtica

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