Incertidumbre de medición en química analítica: cómo estimarla paso a paso

En resumen: la incertidumbre de medición es el intervalo dentro del cual se espera que esté el valor verdadero de un resultado. En química analítica se estima identificando las fuentes de variación del método, cuantificándolas como incertidumbres estándar, combinándolas y multiplicando por un factor de cobertura (habitualmente k = 2, que equivale a cerca de un 95% de confianza). La ISO/IEC 17025 exige que los laboratorios la evalúen.

Un resultado de laboratorio sin incertidumbre es un número incompleto. Si un análisis informa 0,98 mg/L de un metal y el límite normativo es 1,0 mg/L, la pregunta clave no es solo cuánto dio, sino qué tan seguro es ese valor. La respuesta está en la incertidumbre de medición.

¿Qué es la incertidumbre de medición?

Es un parámetro que caracteriza la dispersión de los valores que podrían atribuirse razonablemente al mensurando. Se expresa como un intervalo: por ejemplo, 0,98 ± 0,06 mg/L. Las referencias internacionales más usadas son la Guía para la expresión de la incertidumbre de medida (GUM, JCGM 100:2008) y la guía Eurachem/CITAC Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement.

¿Por qué la exige la ISO/IEC 17025?

La norma pide que el laboratorio identifique las contribuciones a la incertidumbre y la evalúe para sus ensayos. Además, la incertidumbre es indispensable para declarar conformidad con una especificación: si el intervalo cruza el límite, la decisión de “cumple” o “no cumple” requiere una regla de decisión acordada con el cliente.

¿Cómo se estima la incertidumbre paso a paso?

1. Especificar el mensurando

Definir con precisión qué se mide y cómo se calcula el resultado, incluyendo la ecuación del método (masa de muestra, volumen de aforo, factor de dilución, lectura de la curva).

2. Identificar las fuentes de incertidumbre

Un diagrama de causa y efecto ayuda a ordenarlas: pesaje, material volumétrico, pureza de patrones, curva de calibración, recuperación, repetibilidad, efecto de matriz, temperatura.

3. Cuantificar cada componente

Cada fuente se expresa como una incertidumbre estándar. Algunas vienen de certificados (balanzas, material volumétrico, materiales de referencia) y otras de datos experimentales, como la desviación estándar de réplicas.

4. Combinar las incertidumbres

Cuando las contribuciones son independientes, se combinan como raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las incertidumbres relativas. Así se obtiene la incertidumbre estándar combinada.

5. Calcular la incertidumbre expandida

Se multiplica la incertidumbre combinada por un factor de cobertura k. Con k = 2 se obtiene un intervalo con un nivel de confianza aproximado del 95%.

Enfoque “de abajo hacia arriba” y “de arriba hacia abajo”

• Bottom-up (componente a componente): es el enfoque clásico de la GUM. Da mucha información sobre qué etapa aporta más, pero puede ser laborioso.
• Top-down (datos de desempeño): usa la precisión intermedia de la validación y del control de calidad, junto con el sesgo obtenido con materiales de referencia o ensayos de aptitud. Guías como el informe técnico Nordtest TR 537 describen este camino, muy práctico para laboratorios de rutina.

Errores frecuentes

• Considerar solo la repetibilidad del instrumento y olvidar la preparación de la muestra, que suele ser la mayor fuente de variación.
• Calcular la incertidumbre una vez y no actualizarla cuando cambian el método, el equipo o el rango de trabajo.
• Informar más decimales de los que la incertidumbre justifica.
• No definir con el cliente cómo se usará la incertidumbre para declarar cumplimiento.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre error e incertidumbre?

El error es la diferencia entre el resultado y el valor verdadero, que normalmente no se conoce. La incertidumbre es una estimación del rango en que se espera que esté ese valor verdadero.

¿Qué significa k = 2 en la incertidumbre expandida?

Es el factor de cobertura. Multiplicar la incertidumbre combinada por 2 entrega un intervalo con un nivel de confianza aproximado del 95%, asumiendo una distribución cercana a la normal.

¿Se puede usar la validación para estimar la incertidumbre?

Sí. La precisión intermedia y el sesgo obtenidos en la validación y en el control de calidad son la base del enfoque top-down, ampliamente aceptado para ensayos de rutina.

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