Vogel: Análise Química Quantitativa
4.23 Planejamento de experiências
2. É conveniente usar em um problema de ANOVA o maior número de algarismos
significativos possível e arredondar os resultados no final dos cálculos. Corre-se o risco, ao arredondar os números prematuramente, de encontrar valores iguais a zero que podem invalidar cálculos subseqüentes.
4.23 Planejamento de experiências
No Exemplo 4.14, somente uma variável foi estudada — o analista. Existem, em química analítica, muitas situações em que deve-se levar em consideração mais de uma variável. Em análise colorimétrica, por exemplo, o comprimento de onda, a temperatura da solução, o pH da solução e o tempo que a solução deve ficar em repouso antes da análise são quatro variáveis que podem afetar a absorbância (a resposta) do experimento. As variáveis que podem afetar os resultados dos experimentos são chamadas de fatores. Certos fatores como, por exemplo, o pH e o comprimento de onda, podem assumir valores específicos e são chamados de fatores controlados. Fatores como a variação das condições do ambiente do laboratório durante um certo tempo, por outro lado, são claramente fatores não controlados. O planejamento de experiências pode ajudar a atingir três objetivos:
1. Identificar fatores que podem afetar o resultado experimental. 2. Reduzir o mais possível o efeito dos fatores não controlados. 3. Usar métodos estatísticos para interpretar os resultados obtidos.
Um exemplo de aleatoriedade
Um analista determinou o conteúdo de estanho em quatro alíquotas de três amostras diferentes, A, B e C. Ele pode ter a tendência de começar a análise pelas alíquotas da amostra A, depois as da amostra B e, finalmente, as da amostra C. Se ele usar este tipo de procedimento, uma série de fatores não controlados pode afetar seus resultados. Pode ter ocorrido, por exemplo, um desvio no instrumento que ele usou, o reagente pode ter perdido parcialmente a força ou pode ser que ele estivesse cansado. Qualquer um destes três fatores pode ter tido um efeito importante nas quatro análises da última amostra C. Outros fatores não controlados, como a temperatura do laboratório e a variação de pressão durante o período que ele levou para fazer a análise, também podem levar a erros sistemáticos. Para evitar os efeitos de fatores não controlados, deve-se fazer os experimentos de forma aleatória, isto é, alternando sem nenhuma lógica a ordem dos experimentos. Uma forma de determinar a ordem das experiências é utilizar tabelas de números aleatórios ou usar funções que geram números aleatórios, disponíveis na maior parte das calculadoras eletrônicas. Assim, em vez da ordem das experiências ser de 1 a 4 para a amostra A, 5 a 8 para a amostra B e 9 a 12 para a amostra C, pode-se gerar uma seqüência de números aleatórios para a seqüência de experimentos. Por exemplo,
09 04 02 06 01 03 08 10 12 05 07 11
C A A B A A B C C B B C
A seqüência dá um caráter aleatório à ordem do tratamento que minimiza o efeito dos fatores não controlados. Mas como agir se o analista só puder fazer três análises por dia? A ordem acima geraria então o seguinte planejamento.
Dia 1 C A A
Dia 2 B A A
Dia 3 B C C
Dia 4 B B C
A amostra A seria analisada nos dois primeiros dias, o que não necessariamente minimizaria um fator não controlado que agisse ao longo de um tempo mais longo.
Seria mais satisfatório um planejamento em que cada amostra fosse analisada uma vez
em cada dia. A ordem em cada dia seria, então, determinada aleatoriamente.
Dia 1 C A B
Dia 2 A C B
Dia 3 B A C
Dia 4 B C A