Aplicación de la estadística robusta en la identificación de valores “OUTLIERS” en análisis de residuos de clorpirifos en maní. programa elaborado en Hp-Basic utilizando la calculadora gráfica HP Prime

• Delgado, Gustavo ^[1] ; Hernández, Norma ^[2] ; Méndez, Leticia ^[2] ; Rojas, Abad ^[2]
  1. [1] Consultor sobre Sistema de la Calidad en Laboratorios de Ensayos
  2. [2] Laboratorio SER-AGRO S.A.
• Localización: Revista Iberoamericana de Bioeconomía y Cambio Climático, ISSN-e 2410-7980, Vol. 4, Nº. 8, 2018, págs. 903-923
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of robust statistics in the identification of values "OUTLIERS" in analysis of residual chlorpyrifos in peanuts. program developed in Hp-Basic using the HP Prime graphic calculator
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    En el presente trabajo se ha aplicado la estadística robusta para la identificación de valores “outliers” en la determinación del factor recobrado en el análisis de residuos de clorpirifos en maní por cromatografía de gases con detector ECD. Para ello fue elaborado un programa en lenguaje HP-BASIC, basado en la estadística robusta y específicamente en el algoritmo de Huber y el cual fue editado en la calculadora gráfica de última generación HP PRIME Graphing Calculator. El programa fue ejecutado ingresando los datos obtenidos de los resultados de la evaluación del  factor de recobrado para el método de análisis de clorpirifos en una muestra de referencia interna de maní, obteniéndose como resultado un estimado de los parámetros de la población y la identificación de 3 “outliers”. Este programa fue validado con uno de referencia elaborado en Excel por el Comité de Métodos Analíticos de la Royal Society of Chemistry, observándose que la desviación de los parámetros de la población (m,s)  fueron menores que la precisión iterativa, lo que indica que no hubo diferencias significativas entre los dos programas. Por otro lado, estos resultados se compararon con los obtenidos por las pruebas clásicas de Dixon y de Grubbs, concluyendo que el método de Huber es el más sensible. El menos sensible es el test de Dixon, dado que su aplicación no detectó ningún outlier, mientras que el test  de Grubbs identificó los dos valores más pequeños.

  • English

    In the present work, robust statistics have been applied for the identification of "outliers" values in the determination of the recovered factor in the analysis of chlorpyrifos residues in peanut by gas chromatography with detector ECD. For this, a program was developed in the HP-BASIC language, based on robust statistics and specifically on the Huber algorithm and which was edited in the latest generation HP PRIME Graphing Calculator. The program was executed by entering the data obtained from the results of the evaluation of the recovery factor for the method of analysis of chlorpyrifos in an internal peanut reference sample, obtaining as a result an estimate of the parameters of the population and the identification of 3 "Outliers" This program was validated with a reference made in Excel by the Committee of Analytical Methods of the Royal Society of Chemistry, observing that the deviation of the parameters of the population (m,s) were lower than the iterative precision, which indicates that there were no significant differences between the two programs. On the other hand, these results were compared with those obtained by the classic tests of Dixon and Grubbs, concluding that the Huber method is the most sensitive. The least sensitive is the Dixon test, given that its application did not detect any outlier, whereas the Grubbs test identified the two smallest values.