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http://hdl.handle.net/1843/50366| Tipo: | Monografia (especialização) |
| Título: | Implementação de modelos de regressão Deming para curvas de calibração de contaminantes em alimentos por HPLC-MS-MS. |
| Título(s) alternativo(s): | Deming regression models constructions applied in food analysis using HPLC-MS-MS. |
| Autor(es): | Thiago Freitas Borgati |
| Primeiro Orientador: | Guilherme Lopes de Oliveira |
| Primeiro membro da banca : | Welington Ferreira de Magalhães |
| Segundo membro da banca: | Roberto da Costa Quinino |
| Resumo: | Este trabalho descreve a construção de uma planilha automatizada de cálculo contendo seis modelos de regressão Deming empregados para se processar os dados de análise de um método empregado para se analisar medicamentos veterinários em urina de bovino, utilizando-se da técnica hifenada HPLC-MS-MS. Os modelos de regressão Deming diferem dos modelos de regressão linear usuais por levar em conta a variabilidade da variável independente na construção do modelo, além da variabilidade da variável resposta. Um fator importante nesse tipo de modelagem é denominado λ e representa a razão entre as variâncias da variável independente e da variável resposta. Os modelos ajustados foram divididos em dois grupos: homocedásticos e heterocedásticos. Em cada um dos casos foram utilizadas diferentes maneiras de se definir o valor de λ: regressão ortogonal (λ = 1); abordagem com λ estimado teoricamente (utilizando-se dos resultados obtidos via da regressão ortogonal); e outra abordagem com o λ estimado utilizando-se de dados experimentais (para a variável resposta foi utilizada a variabilidade da resposta instrumental e para a variável independente a variância foi estimada propagando-se a incerteza pela abordagem bottom-up). Avaliou-se, também, a contribuição da incerteza do material de referência certificado (MRC), empregado na construção da curva, ao resultado final. Todos os seis modelos ajustados foram comparados ao modelo univariado empregado atualmente na rotina do laboratório. A comparação foi realizada pelo teste de Kruskal-Wallis e não se observaram diferenças estatísticas ao nível de significância de 5%. Assim, atesta-se que a contribuição da variabilidade da variável independente na construção do modelo de regressão não é significativa e, portanto, pode-se continuar empregando o modelo univariado atualmente utilizado sem prejuízo metrológico. Adicionalmente, também se avaliou a contribuição da incerteza do MRC à construção dos modelos de regressão linear. Foi observado que, ainda que o desvio padrão da pureza do MRC alcance 100% do seu valor nominal, não se pode rejeitar a hipótese nula de igualdade dos resultados (para ⍺ = 5%) quando os mesmos são comparados ao caso em que a incerteza da pureza do MRC é tão pequena quanto 0,15%. Assim, conclui-se que a pureza do MRC não influencia na concentração final das amostras analisadas. Este trabalho avaliou dois problemas práticos de um laboratório acreditado na norma ISO 17025 e forneceu argumentos úteis a questionamentos de auditorias. |
| Abstract: | We describe the construction of a spreadsheet containing six bivariate (Deming) regression models used to analyze data on veterinary drugs in bovine urine detected using the tandem technique HPLC-MS-MS. Bivariate Deming models differ from usual regression models by also accounting for the variability of the independent variable in the construction of the model. The factor that takes into account this parcel is called λ which is given by the ratio of the variance of the independent variable to the response one. The models were divided into two groups: weighted and unweighted. Each of them was subdivided into orthogonal regression (λ = 1), two Deming regressions, one with λ theoretically estimated (using the orthogonal regression data) and another with λ estimated using experimental data (for the response variable, the variability of the instrumental response was used and for the independent variable the variance was estimated by propagating the uncertainty by the bottom-up approach). The contribution of the certified reference material (CRM) uncertainty, used in the construction of the curve, to the final result was also evaluated. All six bivariate models were compared to the univariate model used in the routine (weighted least squares method). The comparison was performed using the Kruskal-Wallis test and no statistical differences were observed among the results. Thus, it suggests that the contribution of the variability of the independent variable to the construction of the regression model is not significant for this data and, therefore, it is possible to remain using the univariate model without any metrological questioning. Additionally, the contribution of CRM uncertainty to the construction of the linear regression model was also evaluated. It was observed that, even though the standard deviation of the CRM purity reaches 100% of its nominal value, the null hypothesis of equality of results cannot be rejected when they are compared to the case in which the uncertainty of the CRM purity is as low as 0,15%. Thus, it was concluded that the CRM purity does not influence the final concentration of the analyzed sample. This work evaluated two practical problems of a laboratory accredited to the ISO 17025 and provided useful arguments for audit queries. |
| Assunto: | Estatística Medição – Química Planilhas eletrônicas Análise de regressão |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
| Curso: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/50366 |
| Data do documento: | 15-Dez-2022 |
| Aparece nas coleções: | Especialização em Estatística |
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| IMPLEMENTAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO DEMING PARA CURVAS DE CALIBRAÇÃO DE CONTAMINANTES EM ALIMENTOS OBTIDAS POR HPLC-MS-MS.pdf | 2.7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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