Guía para la estimación de la contribución del muestreo en la incertidumbre de medición - Instituto Nacional de Metrología - INM

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Guía para la estimación de la contribución del muestreo en la incertidumbre de medición

Guía para la estimación de la contribución del muestreo en la incertidumbre de medición
  • Título: Guía para la estimación de la contribución del muestreo en la incertidumbre de medición
  • Autor: Giohanna K. Santos Q., Katherine J. Hernández C., Fabián Y. Niño Q. y Carlos A. España S.
  • Año: 2022
  • Palabras claves: adecuación al uso, contribuciones a la incertidumbre, factor de cobertura, heterogeneidad, incertidumbre del muestreo, homogeneidad, lugar de muestreo, muestra, muestra compuesta, muestra de ensayo, muestra de laboratorio, muestra duplicada / muestra replicada, muestreador (personal de muestreo), plan de muestreo, submuestra, tamaño muestral, exactitud, incertidumbre.

Abstract: La guía es una herramienta que permite, por un lado, brindar recomendaciones para cumplir con los requisitos exigidos por la norma ISO/IEC 17025:2017 relativos al muestreo y, además, proporcionar orientaciones para estimar la incertidumbre proveniente del muestreo a través de un caso de estudio empleando una aproximación empírica con base en el “método duplicado”. El presente documento se encuentra estructurado en dos capítulos. El primer capítulo proporciona a los laboratorios y otros agentes interesados los términos y generalidades de muestreo, siguiendo con las consideraciones de la norma ISO/IEC 17025:2017, así como el marco conceptual acerca de metodologías para la estimación de la incertidumbre por muestreo. En el segundo capítulo, mediante un caso de estudio real, se presenta la estimación de incertidumbre por muestreo empleando el método duplicado. Finalmente, el documento contiene un anexo 1, que explica el uso de aplicativos de cómputo como alternativa para el cálculo de la incertidumbre por muestreo y describe cómo se podrían emplear el valor obtenido, y el anexo 2 que presenta el plan de muestreo diseñado para el caso de estudio

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