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VOL. 71 (1), 153-173, 2005 CALIBRACIÓN, COMPARACIÓN DE MÉTODOS Y...

procedimientos numéricos iterativos. York propone la solución
de una ecuación cúbica como punto de partida, aunque una ecua-
ción lineal es más simple, como demuestra Williamson, en quien se
basa recientemente Martin (Clinical Chemistry, 2000) para proponer
el Programa de «Regresión general ponderada iterativa de Deming».
Lisy y col. proponen asimismo un método elegante de resolución del
problema basado en el uso de ecuaciones normales. Rius y col. han
desarrollado ampliamente las aplicaciones analíticas.

CONCLUSIÓN

El tema de la regresión reviste una importancia vital, ya que se
encuentra estrechamente relacionado con el de la calibración, com-
paración de dos métodos analíticos, validación de métodos analíti-
cos y estimación de errores. Bajo condiciones ideales, el método de
los mínimos cuadrados es el preferido, lo que implica una serie
de suposiciones (por ejemplo, normalidad, independencia, abscisa
libre de error, y ponderación apropiada). Sin embargo, algunos da-
tos publicados violan de forma grosera al menos una de las suposi-
ciones inherentes al modelo de regresión. Si las desviaciones expe-
rimentales pueden adscribirse a la variable dependiente y, la cuestión
se simplifica considerablemente. Cuando las medidas se obtienen
sobre un rango amplio de valores de x, la suposición de uniformidad
en la varianza no resulta válida. Ocurre a veces que algunas de las
observaciones utilizadas en el análisis por regresión son más dignas
de confianza que otras, por lo que la aplicación directa de los mí-
nimos cuadrados convencionales puede conducir a un serio error.
Aunque la suposición de homocedasticidad es válida para algunos
procedimientos analíticos, otros tales como medidas de cuentas y
análisis fotométrico y cromatográfico bajo ciertas condiciones, no la
soportan. Existen dos soluciones al problema de la varianza no cons-
tante: llevar a cabo una transformación de los datos, o bien un
análisis de regresión lineal ponderada, la mejor solución para algu-
nos investigadores. En general, se ha prestado menos atención a la
suposición de normalidad subyacente al método de los mínimos
cuadrados, que al tema de la varianza no constante. La replicación
de las observaciones está asociada con la desviación estándar de los
efectos. Los replicados deben ser genuinos a este respecto. Demasia-

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