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AGUSTÍN GARCÍA ASUERO AN. R. ACAD. NAC. FARM.

dichas suposiciones son la regla en el análisis químico y físico. No
sólo se dispone en contadas ocasiones de la información exacta con-
cerniente a la relación funcional, sino que, en general, se presentan
errores sistemáticos y existe evidencia de que las observaciones si-
guen distribuciones que tienen colas más alargadas que la normal.
«Muchos, si no la mayor parte de los análisis, pueden tener un sistema
de error leptocúrtico», indicaba Student en los veinte. De hecho, una
característica de la mayor parte de los análisis químicos que actúa
en contra de la eficacia de muchos métodos clásicos de contrastes de
hipótesis es el pequeño número de muestras procesadas. El poder
de los métodos estadísticos para detectar pequeñas discrepancias se
encuentra severamente limitado por el número de observaciones.

Normalidad

Un aspecto del análisis de datos en el que la práctica habitual no
es a veces soportada por la evidencia experimental es la suposición
de que las observaciones están normalmente distribuidas. Esta supo-
sición es crítica, ya que desviaciones de la misma pueden ser la
causa de que el método de los mínimos cuadrados conduzca a resul-
tados dudosos, incluso con una correcta ponderación. La suposición
de que las respuestas están distribuidas normalmente se hace con
frecuencia para calcular intervalos de confianza, ensayos de efectos
significativos o comparaciones de datos adicionales. Existen ensa-
yos para comprobar la normalidad, pero requieren, en general, más
observaciones que las que se llevan a cabo, en general, en los expe-
rimentos usuales. Incluso cuando se dispone de datos abundantes, lo
usual es no aplicar ensayo alguno.

La condición de normalidad se asume pues a priori, a menos que
existan objeciones teóricas o indicaciones empíricas en su contra.
Aunque Tukey y MacLaughin sugieren que la distribución normal es
tan rara que debería denominarse patológica, su asunción no ocasio-
na serios errores. La suposición de normalidad, por otra parte, es
plausible, ya que un término de error se obtiene como una combina-
ción de un gran número de pequeñas causas (errores aleatorios inde-
pendientes). Tal combinación tiende a producir una distribución nor-
mal con independencia de la distribución de los errores separados

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