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Validação de Métodos Analíticos – Aulas 5-6

Disciplina: Metrologia Química – PPGEB Professores: Vicente Machado Neto João Antonio Palma Setti

Fonte slides: Eliane Cristina Pires do Rego. Pesquisador Tecnologista (Inmetro/Dimci/Dquim/Labor);

Fases da Validação de um método

1) Planejamento de experimentos (definição dos parâmetros de validação e critérios de aceitação); 2) Execução de experimentos; 3) Cálculos Estatísticos; 4) Avaliação dos resultados; 5) Documentação; 6) Aplicação. Os experimentos e os resultados devem ser documentados e registrados.

Parâmetros para Validação de um método

- Seletividade / Especificidade; - Linearidade; - Faixa de trabalho e faixa linear de trabalho; - Sensibilidade; - Limite de detecção (L.D.); - Limite de quantificação (L.Q.); - Exatidão e tendência ; - Precisão (repetibilidade, precisão intermediária e

reprodutibilidade); - Robustez; - Incerteza de medição.

ICP - Plasma acoplado indutivamente / Espectroscopia de massa

Seletividade / Especificidade

DAD – Diode array detector

UV/VIS - A espectroscopia no ultravioleta visível envolve a espectroscopia de fótons. Ela utiliza luz na faixa do visível, do ultravioleta próximo e do infravermelho próximo. Nessas faixas de energia as moléculas sofrem transições eletrônicas moleculares.

- Quando não há disponibilidade de interferentes, alguns autores sugerem a avaliação da habilidade de medição do analito por diferentes métodos, técnicas ou por meio de variações nas condições instrumentais;

- Se a seletividade não for assegurada, a linearidade, a exatidão e a precisão estarão seriamente comprometidas.

Procedimento Demonstrar Comentários

Fazer a análise com a amostra e materiais de referência pelo método em estudo e outros métodos validados.

Habilidade do método em estudo de identificar e dosar o analito na presença de interferentes.

Evidências necessárias para dar suporte e gerar confiabilidade suficiente.

Analisar amostras contendo vários interferentes suspeitos na presença do analito de interesse.

Efeito de interferentes – a presença de interferente acentua ou inibe a detecção ou quantificação do analito de interesse.

Se alteram resultados, aperfeiçoar o método ou selecionar outro mais adequado.

(Fonte: DOQ-CGCRE-008 ver.04)

Três testes foram desenvolvidos por Grubbs para detectar valores aberrantes (outliers) em distribuições normais. Todos usam testes estatísticos baseados em distribuições padrão. O primeiro é um teste para somente um valor aberrante. 𝐺𝐺′𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 = �̅�𝑥−𝑥𝑥1

𝑠𝑠 ou 𝐺𝐺′ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖ℎ = 𝑥𝑥𝑛𝑛−�̅�𝑥

𝑠𝑠

O segundo teste é para um par de valores aberrantes em posições opostas do conjunto de dados. 𝐺𝐺′′ = 𝑥𝑥𝑛𝑛−𝑥𝑥1

𝑠𝑠 (valores críticos se estiver acima dos tabelados)

O terceiro teste é para um par de valores aberrantes no mesmo lado do conjunto de dados. 𝐺𝐺𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙′′′ = 𝑛𝑛−3 .𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑛𝑛𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑒𝑒𝑜𝑜 2 𝑚𝑚𝑒𝑒𝑛𝑛𝑒𝑒𝑚𝑚𝑒𝑒𝑜𝑜

𝑛𝑛−1 .𝑠𝑠2 (valores críticos se estiver acima dos tabelados)

𝐺𝐺ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖ℎ′′′ = 𝑛𝑛−3 .𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑛𝑛𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑒𝑒𝑜𝑜 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑒𝑒𝑒𝑒𝑚𝑚𝑒𝑒𝑜𝑜2

𝑛𝑛−1 .𝑠𝑠2 (valores críticos se estiver abaixo dos tabelados)

Teste de Grubbs

Exercício: Determine se entre as massas de uma amostra existe valores aberrantes. 1) Calculando 𝐺𝐺′

𝐺𝐺𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙′ =157,43 − 147

12,34= 0,8425 ⋯𝐺𝐺ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖ℎ′ =

184 − 157,4312,34

= 2,153

Os valores críticos pela tabela de Grubbs 𝐺𝐺′; n=7 para 95%=2,020 e 𝐺𝐺′; n=7 para 99% = 2,139. Assim comparando com os valores calculados pode-se concluir que o valor 184 é um valor aberrante para confianças de 95% e 99% já que o valor calculado 2,153 é maior do que os valores tabelados. O valor 147 não é considerado aberrante já que o 0,8425 é menor do que os valores tabelados.

Teste de Grubbs

Massa (g) 159 153 184 153 156 150 147 Média 157,43

Ordenados 147 150 153 153 156 159 184 Des Padrão 12,34

Rank 1 2 3 4 5 6 7

Exercício: Determine se entre as massas de uma amostra existe valores aberrantes.

Teste de Grubbs

Exercício: Determine se entre as massas de uma amostra existe valores aberrantes. 1) Calculando 𝐺𝐺′′

𝐺𝐺′′ =184 − 147

12,34= 2,998

Os valores críticos pela tabela de Grubbs 𝐺𝐺′′; n=7 para 95%=3,222; n=7 para 99% = 3,338. Como o valor calculado é menor do que o tabelado, podemos afirmar que os dois valores extremos não formam pares de valores aberrantes.

Teste de Grubbs

Massa (g) 159 153 184 153 156 150 147 Média 157,43

Ordenados 147 150 153 153 156 159 184 Des Padrão 12,34

Rank 1 2 3 4 5 6 7

Exercício: Determine se entre as medições das massas de uma amostra existem valores aberrantes. A variância excluindo os dois valores menores é 171,5; excluindo os dois valores maiores é 11,7 e a variância total é 152,29. Assim: 1) Calculando 𝐺𝐺′′′ 𝐺𝐺𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙′′′ = 4 𝑥𝑥 171,5

6 𝑥𝑥 152,29= 0,751 ... 𝐺𝐺ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖ℎ′′′ = 4 𝑥𝑥 11,7

6 𝑥𝑥 152,29= 0,051

Os valores críticos para 𝐺𝐺′′′ são 0,0708 para 95% de confiança e 0,0308 para 99%. LEMBRANDO QUE ESTES SÃO VALORES CRÍTICOS ABAIXO. Observa-se que 𝐺𝐺ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖ℎ′′′ é significante para 95% mas não para 99%. Na prática, com um valor aberrante identificado, não se pode aplicar os testes para pares até que o valor identificado não seja investigado ou eliminado.

Teste de Grubbs

Uma vez verificado se os dados são válidos, através de um teste de valores aberrantes, podemos verificar se as variâncias são iguais ou não e então fazer um teste t das médias. O teste t das médias a ser aplicado dependerá se as amostras possuem variâncias iguais ou não.

Seletividade / Especificidade Teste das variâncias

Seletividade / Especificidade Teste t das médias

p=0,05 para hipótese alternativa das médias uma maior que a outra (unicaudal); p=0,025 para hipótese alternativa das médias serem diferentes (bicaudal).

Seletividade / Especificidade Exercício: Os seguintes valores foram obtidos da análise de um analito isolado comparado com analito + matriz + interferentes. O objetivo é verificar o efeito da matriz e interferentes no resultado da análise.

Fazendo-se um teste F, conclui-se que não podemos afirmar que as variâncias sejam diferentes, já que o p-value deu muito alto 0,8.

H0= variâncias iguais Ha= variâncias diferentes

Seletividade / Especificidade Exercício: Fazendo-se um teste t para verificar a igualdade das médias, considerando-se variâncias iguais, conclui-se que as médias são diferentes, já que o p-value obtido é muito baixo 0,006. Conforme pode-se observar nos box-plot do slide anterior.

0,040,030,020,010,00-0,01-0,02

Differences

Boxplot of Differences(with Ho and 95% t-confidence interval for the mean)

Linearidade

Faixa de Trabalho

Fonte: Livro Practical Statistics for the Analytical Scientist

Faixa de Trabalho

Fonte: Livro Practical Statistics for the Analytical Scientist

Faixa de Trabalho

Sensibilidade

Limite de Detecção (L.D)

Fonte slides: Doq CGCRE-008 ver 04

Limite de Quantificação (L.Q.)

Exemplo de L.Q. / L.D.

Limite Detecção e Quantificação (L.D. / L.Q.)

Exatidão e Tendência (erro sistemático)

Precisão

Analista 1Analista 2 Analista 3 Analista 4 Analista 5 Analista 6 Analista 7 5,59 5,67 5,75 4,74 5,52 5,52 5,43 5,59 5,67 5,47 4,45 5,47 5,62 5,52 5,37 5,55 5,43 4,65 5,66 5,47 5,43 5,54 5,57 5,45 4,94 5,52 5,18 5,43 5,37 5,43 5,24 4,95 5,62 5,43 5,52 5,42 5,57 5,47 5,06 5,76 5,33 5,52

Precisão (Exercício ANOVA)

Precisão

Precisão Exercício ANOVA 2 Fatores

Resposta Aparelho Analista 44 1 A 46 1 B 44 1 C 43 1 D 45 1 E 38 2 A 40 2 B 36 2 C 38 2 D 39 2 E 47 3 A 40 3 B 44 3 C 46 3 D 45 3 E 36 4 A 43 4 B 38 4 C 33 4 D 35 4 E

Precisão Exercício ANOVA 2 Fatores Resposta Aparelho Analista 44 1 A 46 1 B 44 1 C 43 1 D 45 1 E 38 2 A 40 2 B 36 2 C 38 2 D 39 2 E 47 3 A 40 3 B 44 3 C 46 3 D 45 3 E 36 4 A 43 4 B 38 4 C 33 4 D 35 4 E

Precisão Exercício ANOVA 2 Fatores

Precisão

Robustez

Validação e ISO/IEC 17025

Estudo de caso validação

Tarefa relativa ao assunto Pesquise na internet assuntos relacionados com

validação de métodos analíticos aplicados á metrologia química, procure direcionar as suas pesquisas a assuntos que mais se aproximem do seu assunto de pesquisa no PPGEB. Não se limite a pesquisar textos em português. Entregar a pesquisa via email (arquivo word nomeado da seguinte forma: aluno_fulano_de_tal_metrologia_quimica_atividade4.doc); A pesquisa deve ter: 1) Descrição sucinta do objetivo; 2) Explicação do método escolhido e porque; 3) Conclusões se houverem; 4) Referências Bibliográficas.

Referências

Referências Bibliográficas

- Curso Fundamentos de Metrologia Química maio de 2013 Inmetro – Módulo Validação de Métodos. Eliane Cristina Pires do Rego. Pesquisador Tecnologista (Inmetro/Dimci/Dquim/Labor);

Resumo dos Termos de Validação

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