Estadística básica para laboratorio

Ingresá tus valores de medición para calcular media, desviación estándar, CV%, intervalo de confianza al 95 % y detectar outliers con el test de Grubbs (ISO 5725-2) o el test de Dixon Q. Aceptá valores separados por coma, punto y coma, espacio o uno por línea.

Distribución de los datos

Datos Media IC 95 % Posible outlier

¿Qué estadístico usar para cada propósito?

Referencia rápida

Media (x̄): el valor central representativo de las mediciones.

Desv. estándar (s): dispersión alrededor de la media. Se usa n−1 (muestral).

CV% = s/x̄ × 100: dispersión relativa. Comparable entre métodos. < 2 % excelente, < 5 % aceptable, > 10 % revisar.

SEM = s/√n: error estándar de la media. Cuantifica qué tan bien conocés la media verdadera.

IC 95 %: intervalo que contiene la media verdadera con 95 % de probabilidad.

Detección de outliers

Un outlier es un dato que se aparta significativamente del resto del conjunto. Antes de eliminarlo, siempre intentá identificar una causa: error de transcripción, falla instrumental, contaminación de muestra.

Test de Grubbs (ISO 5725-2) — para n > 10

G = max |xᵢ − x̄| / s

Si G > Gcrit (α = 0,05), el valor más extremo es outlier con significación estadística.

Test de Dixon Q — para n ≤ 10

Q = |xsospechoso − xvecino| / rango

Si Q > Qcrit (α = 0,05), el valor extremo es outlier.

¿Puedo eliminar un outlier y recalcular?

Solo si podés justificar la causa (error de pipeteo registrado, fallo del equipo documentado). La eliminación estadística sin justificación física no está permitida en métodos acreditados ISO 17025. Si eliminás un dato, tenés que documentarlo en el informe.

¿Por qué se divide por n−1 y no por n?

Porque trabajamos con una muestra (un subconjunto) de todas las mediciones posibles, no con la población completa. Dividir por n−1 en lugar de n corrige el sesgo estadístico y da una estimación más precisa de la variabilidad real del método.

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