By Douglas A. Skoog, F. James Holler, Stanley R. Crouch
En los angeles actualidad hay una gran cantidad de instrumentos impresionantes e ingeniosos con los que se puede obtener información cualitativa y cuantitativa acerca de l. a. composición y estructura de los angeles materia. Los estudiantes de química, bioquímica, física, geología y ciencias naturales deben adquirir un conocimiento de estas herramientas instrumentales y de sus aplicaciones con el fin de resolver importantes problemas analíticos en estos campos. Este libro pretende satisfacer estas necesidades de los estudiantes y de otros usuarios de los instrumentos analíticos.
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De hecho, hay tantas que elegir entre ellas que a menudo es muy difícil. En esta sección se describe en forma resumida cómo efectuar dicha elección. 1 Definición del problema Para elegir de manera inteligente un método analítico, es esencial definir con claridad la naturaleza del problema analítico. Esta definición requiere respuestas a las siguientes preguntas: 1. 2. 3. 4. ¿Qué exactitud se requiere? ¿Cuánta muestra se tiene? ¿Cuál es el intervalo de concentración del analito? ¿Qué componentes de la muestra podrían causar interferencia?
Cuál es el intervalo de concentración del analito? ¿Qué componentes de la muestra podrían causar interferencia? 9816 8 I Na A B C D E Método del patrón interno por espectrometría de llama 1000 ppm de Li añadido como patrón interno I Na I Li I Na/ILi Conc. 12 Hoja de cálculo en la que se ilustra el método del patrón interno para la determinación espectrométrica a la llama de sodio. 5. ¿Cuáles son las propiedades físicas y químicas de la matriz de la muestra? 6. ¿Cuántas muestras se analizarán? Responder a las preguntas es muy importante porque determina cuánto tiempo y atención se requiere para el análisis.
1974, 51, p. 100. H. Kaiser, Anal. , 1987, 42, p. 53A. 14 G. L. Long y J. D. Winefordner, Anal. , 1983, 55, p. 712A. 12 13 J. Mandel y R. D. Stiehler, J. Res. Natl. Bur. , 1964, A53, p. 155. 12. Kaiser13 argumenta que un valor razonable para la constante es k ϭ 3. Señala que es erróneo suponer una distribución rigurosamente normal de los resultados a partir de las mediciones del blanco y que cuando k ϭ 3 el nivel de confianza de la detección será de 95% en la mayoría de los casos. Además, razona que se gana poco usando un valor grande de k y, por lo tanto, un mayor nivel de confianza.