M E S L I N _ P
INFORMACIÓN
MESLIN_P aplica el método de cálculo basado en rectas paralelas, a los datos analíticos
procedentes de valoraciones de la sustancia a examinar por comparación con un patrón de riqueza conocida.
Esta comparación se realiza analizando una serie de preparaciones, con diferentes
concentraciones o dosis de analito tanto para el patrón como para el problema y MESLIN_P compara los resultados
analíticos obtenidos, utilizando para ello el análisis estadístico de regresión lineal, comparación que permite
finalmente calcular la concentración o riqueza de la sustancia problema.
Dicha comparación requiere que las concentraciones de analito en el patrón y en el problema
sean supuestamente iguales, lo cual se consigue por adecuada dilución con componentes inertes. Si la dilución de
una preparación no da una relación lineal de dosis/respuesta, el modelo estadístico basado en las rectas de
regresión paralelas no será válido para esta preparación.
Al planificar un análisis y durante su realización deben tenerse presentes los tres
requerimientos siguientes:
Espaciado racional de las dosis
Ensayos equilibrados
Aleatorización del trabajo experimental
La validez del tratamiento estadístico que MESLIN PARALELAS dará a los datos numéricos,
depende de la observancia de estas pocas reglas, muy simples.
Espaciado racional de las dosis.- Los intervalos entre las dosis a que se ensaya una
preparación deben ser constantes en la escala utilizada para los cálculos. El modelo estadístico exige transformar
los valores de dosis o concentración de analito en sus logaritmos; por ello el cociente de dos dosis consecutivas
debe ser constante o, en otras palabras, los valores de dosis deben constituir una prograsión geométrica; ejemplos:
dilución 1:2, dilución 1:4, dilución, 1:8, dilución 1:16, etc. O bién: concentraciones de1.3 ng/ml, 2.6 ng/ml, 5.2 ng/ml,
10.4 ng/ml, etc.
Ensayos equilibrados.- Este enunciado se refiere a que patrón y problema tengan el mismo
esquema experimental: las dosis ensayadas en ambos deben ser las mismas (supuestamente en el problema),
según ya se ha dicho y el número de replicados debe ser también el mismo en patrón y problema e igual para cada
dosis. Asi se consigue que el peso de la información aportada por cada dato analítico sea el mismo.
La precisión con que se llega a conocer una recta de regresión, es mucho mejor si se dispone
de replicados para cada dosis. En algunos métodos analíticos, será suficiente un reducido número de respuestas
para cada dosis pero en métodos biológicos en los que la variabilidad inherente al reactivo es grande, el número
de replicados deberá ser mayor.
Aleatorización del trabajo experimental.- Una de las hipótesis sobre las que se apoya el
análisis de la variancia (técnica estadística mediante la cual el programa valida los datos analíticos disponibles) es
que los diversos datos o grupos de datos analíticos son considerados como muestras tomadas al azar de
poblaciones con una distribución normal o cercana a la normal; sería falsear grandemente el juego del azar
durante el curso de los ensayos si no se respetara esta regla. Por ello el orden por el cual se realizan los diversos
ensayos de que consta una determinación debe ser cuidadosamente dejado al azar y no decidido por el analista
por razones de comodidad.
|
La aplicación del método de cálculo basado en rectas paralelas requiere además que los
resultados analíticos cumplan con dos condiciones:
1.- Distribución normal de las respuestas.- La condición de normalidad se cumple
prácticamente siempre y tanto por presunción como porque pequeñas desviaciones de la normalidad no introducen
apreciables errores, el analista puede estar despreocupado de esta cuestión.
2,. Homogeneidad de variancias.- Esta condición puede verificarse mediante un test adecuado
o gráficamente..
La comprobación final de la validez del modelo estadístico la hace MESLIN_P a través de las
pruebas de hipótesis soportadas por el análisis de la variancia de la regresión, análisis que se utilizará también para
obtener la precisión del resultado.
El análisis de la variancia de la regresión separa las diferentes fuentes de variación
calculando para cada una de ellas la parte de la variancia total que le corresponde; estas variancias se denominan
más propiamente cuadrados medios en tanto no se conoce su significación y se calculan dividiendo la suma de cuadrados correspondiente
por sus grados de libertad.
Así MESLIN PARALELAS distingue los cuadrados medios debidos a la regresión, a la
diferencia entre preparaciones, a la falta de linealidad o existencia de curvatura y a la falta de paralelismo. La
parte de cuadrado medio total que queda por asignar, que dará lugar a la variancia residual, es atribuida al error
experimental y se toma como unidad de medida para obtener la significación de todos los cuadrados medios
previamente calculados.
La significación de una fuente de variación viene dada por la probabilidad P del cociente F
obtenido dividiendo su cuadrado medio por el correspondiente al error residual. En general se considera la fuente de
variación según el siguiente baremo:
P < 0.01 altamente significativa
0.01 < P < 0.05 significativa
0,05 < P < 0.10 dudosa
P > 0.10 no significativa
según el cual se podrá dar por válido el análisis si:
La regresión es fuertemente significativa:
(P < 0.01)
La falta de paralelismo no es significativa:
(P > 0.05)
Las curvaturas no son significativas: (P > 0.05)
AYUDA
MESLIN_P permite procesar ensayos utilizando dos o tres dosis y hasta 9 replicados en cada
dosis. Se ha elegido esta distribución de preparaciones dado que tres puntos son suficientes para evaluar la
linealidad de las rectas de regresión y, en cambio, la precisión de algunos métodos analíticos, especialmente los
biológicos, solamente se puede aumentar con un elevado número de replicados.
En esta versión, las dosis se refiere solamente a concentraciones de analito y recuerde escribir los
valores de concentración o dosis en orden de magnitud creciente. Las primeras lineas fuera ya de esta tabla de
información y ayuda resumen el orden de actuación sobre los comandos para utilizar correctamente la presente
versión de MESLIN_P on line.
o O o O o
|