# data[].attributes.body
El enfoque ISO GUM se basa en los parámetros xi, xj ..., con distribuciones individuales mostradas como curvas normales continuas. Estos se combinan para dar una presunta distribución caracterizada por u (y).

# data[].attributes.body
Las contribuciones dominantes a la incertidumbre son proporcionalmente al nivel de analito
u(x) ∝ x
A  niveles bajos dominan otros efectos y se pierde la proporcionalidad.
Cuando  está involucrado un rango relativamente estrecho de nivel de analito, es sensato citar un valor absoluto para la incertidumbre.
En rangos amplios, incluido el cero, puede ser necesario adoptar un enfoque más general.
s(y)=S0+S1*y
S(Y) = es la desviación estándar asociada con una observación

S0= constante de contribución de s(y)
S1= es una proporcionalidad constante.
La ISO ->  Usa Los principios de GUM son proporcionados por el formulario

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En términos de los parámetros de población, SR viene dado por   σR^2=σ[(δ)] ^2+ σ[(ε)]^2

# data[].attributes.body
Involucra:
Rangos permitidos de condiciones experimentales en un método estándar

v Los cambios importantes de las condiciones especificadas o habituales entre laboratorios.

Deben tratarse, investigarse adecuadamente y componentes adicionales de incertidumbre incluidos según sea necesario.

# data[].attributes.body
•μ: el valor verdadero de la medición para una muestra particular

•δ_j el sesgo para el laboratorio

•ε_ij a término de error aleatorio.

# data[].attributes.body
Factores que provocan cambios en el sesgo  de un material

Falta de homogeneidad, la temperatura, los tiempos de almacenamiento, materiales de referencias , comparación entre materiales son ejemplos que ocurren en el cambio de la matriz

# data[].attributes.body
Se calcula una desviación estándar de reproducibilidad SR a partir de la dispersión observada de varios resultados de laboratorio diferentes en la misma muestra.

Muchos sesgos aparecen en SR porque específicos para las implementaciones de laboratorio individuales de un método.

Un estudio entre laboratorios "aleatoriza" estos condiciones. En términos de un modelo estadístico, y_ij=μ+δ_j+ε_ij

# data[].attributes.body
Principios:
1.El sesgo se determina a partir de un material de referencia y su la incertidumbre surge del material de referencia y la variabilidad de los resultados dentro del ensayo.

2.Es necesario incluir la incertidumbre en el sesgo. si el sesgo es significativo o no.

3.Si se detecta un sesgo y no se corrige, se debe hacer una concesión adicional al indicar la incertidumbre general

# data[].attributes.body
•Cada valor de u(xi) es la incertidumbre asociada con el valor xi, y caracteriza una dispersión asociada con xi.

• Los coeficientes de sensibilidad ∂y/(∂x_1 ) pueden determinarse por diferenciación o experimento

# data[].attributes.body
Protocolos del ensayo informarán si se omitieron pasos de muestreo en el ensayo.

Involucra realizar estudios adicionales para las estimaciones de incertidumbre para muestras en mano

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Factores específicos que afectan el uso de datos de ensayos colaborativos

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Factores específicos que afectan el uso de datos de ensayos colaborativos

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Los factores identificados por la guía EURACHEM

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Relevancia para el laboratorio individual

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Relevancia para el laboratorio individual

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- Los laboratorios individuales utilizan la información de los ensayos colaborativos entre diferentes laboratorios

- Si el laboratorio puede demostrar una repetibilidad comparable a la medida en el ensayo y puede demostrar que el sesgo no difiere significativamente en los materiales de referencia.

- S(R) representa una base para estimar  incertidumbre estándar, sujeta a otro factor.

# data[].attributes.body
•El valor Y es una referencia establecida y corregido por sesgos conocidos

•Los factores de corrección que se encuentran entre los parámetros de entrada xi, xj ...

# data[].attributes.headline
Relación entre la reproducibilidad de ensayos colaborativos e incertidumbre de la medición

# data[].attributes.subject
Relación entre la reproducibilidad de ensayos colaborativos e incertidumbre de la medición

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El enfoque ISO GUM se basa en un modelo cuantitativo del sistema de medición de la forma y(x_i, x_j,…) incluyendo todos los factores

La incertidumbre estándar combinada u (y)se calcula a partir de las contribuciones

•u (yi)=u(xi) ∂y/(∂x1 )

# data[].attributes.body
La calibración, donde, el laboratorio debe investigar cuidadosamente las condiciones que operan

La estimación de la incertidumbre sobre la base de estudios entre laboratorios se emplea en la certificación de consenso de materiales de referencia según los principios de las BCR

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expresar de la incertidumbre en la medición (GUM) y su uso generalizada por los organismos de acreditación

La guía EURACHEM  afirma : “Un estudio colaborativo realizado, para validar un método publicado, es una excelente fuente de datos para respaldar una estimación de incertidumbre”.

# data[].attributes.body
Los ensayos colaborativos realizados con protocolos internacionales para el desarrollo y validación de métodos han constituido el medio principal para establecer la confiabilidad de los métodos analíticos estándar.

# data[].attributes.body
Propone los siguientes enfoques

Implementación completa de la determinación de veracidad sugerida en ISO 5725: 1994

Comprobaciones independientes de la exactitud y la precisión individuales, la última mediante un procedimiento de conciliación

# data[].attributes.body
La trazabilidad.

Estimación del sesgo asociado con el método.

De manera cuantitativamente la relevancia de un laboratorio único al momento de llevar a cabo el análisis de una muestra

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Está argumentado que la reproducibilidad del ensayo colaborativo es una base adecuada para estimar la incertidumbre en la rutina las pruebas estableciendo siempre que cumpla ciertas condiciones por el laboratorio.