Ingeniería ISSN Impreso: 1409-2441 ISSN electrónico: 2215-2652

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/oai
Uso de modelos mixtos en el análisis de estudios de homogeneidad para ensayos de aptitud
PDF
EPUB
HTML

Archivos suplementarios

Base de datos.csv
Suplemento-Código R.txt

Palabras clave

drinking water
homogeneity study
linear mixed model
metrology
proficiency testing
uncertainty
agua potable
ensayo de aptitud
estudio de homogeneidad
incertidumbre
metrología
modelo mixto

Cómo citar

Molina Castro, G. I., Venegas-Padilla, J., & Calderón-Jiménez, B. (2021). Uso de modelos mixtos en el análisis de estudios de homogeneidad para ensayos de aptitud. Ingeniería, 31(1), 4–20. https://doi.org/10.15517/ri.v31i1.44425

Resumen

Los ensayos de aptitud han demostrado ser una herramienta poderosa para evaluar la calidad de las mediciones. El presente trabajo evalúa las ventajas del uso de modelos mixtos lineales frente a modelos tradicionales de efectos aleatorios en estudios de homogeneidad aplicados en ensayos de aptitud, y describe su aplicación en ejemplo para la medición de elementos de agua potable, correspondiente al ensayo de aptitud DMQ-001-2018 del LCM. Ambos modelos fueron ajustados y evaluados para los datos de medición de calcio (Ca) y magnesio (Mg) utilizando el software estadístico R. Se evidenció la presencia de una tendencia por medición para Mg (p = 0.0005), pero no para Ca (p = 0.4265). Un análisis de las componentes de incertidumbre por falta de homogeneidad (uhom) y por repetibilidad (ur) demostró la similitud entre los modelos cuando no existe una tendencia (modelo mixto: uhom = 0.4536 mg/L y ur = 0.4643 mg/L, modelo aleatorio: uhom = 0.4705 mg/L y ur = 0.4494 mg/L). Sin embargo, diferencias significativas fueron observadas cuando existen tendencias (modelo mixto: uhom = 3.0468 ∙ 10-6 mg/L y ur = 0.0842 mg/L, modelo aleatorio: uhom = no estimable y ur = 0.2343 mg/L). Se evidenciaron ventajas para el modelo mixto lineal en comparación con el modelo tradicional, resaltando la posibilidad de eliminar indefiniciones en la estimación de uhom y la mitigación de posibles sobreestimaciones de ur. Finalmente, se brinda un código programado en R para procesar datos de estudios de homogeneidad basado en el ajuste de un modelo mixto lineal.

https://doi.org/10.15517/ri.v31i1.44425
PDF
EPUB
HTML

Comentarios

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.