Badania stabilności izochronicznej pozwalają na wnioskowanie o trwałości materiału odniesienia (RM) na podstawie analiz przeprowadzonych w krótkim okresie (kilka tygodni) i przy różnych temperaturach, zwykle wyższych niż zalecane temperatury przechowywania. Wyniki takich badań mogą stanowić podstawę do przedłużenia deklarowanego okresu ważności materiału.

Certyfikacja wartości odniesienia w przypadku RM opiera się na rygorystycznych zasadach określonych w odpowiednich przewodnikach ISO. W przeciwieństwie do substancji czystych i roztworów wzorcowych, dla materiałów o złożonej matrycy nie jest możliwe bezpośrednie zastosowanie metody grawimetrycznej. Wymaga to przeprowadzenia dodatkowego etapu – całkowitej zmiany lub usunięcia matrycy. W praktyce stosuje się zatem różne podejścia: pomiary w jednym laboratorium za pomocą metod absolutnych, pomiary tymi metodami przeprowadzane przez dwóch lub więcej analityków, a także badania międzylaboratoryjne z użyciem jednej lub kilku różnych metod, w tym metod absolutnych.

Certyfikacja musi być przeprowadzana przez laboratoria o najwyższych kompetencjach, udokumentowanych i potwierdzonych. Każda seria pomiarowa powinna cechować się najwyższą dokładnością i zapewniać pełną spójność metrologiczną. Wymagana jest kompletna dokumentacja budżetu niepewności. Celem certyfikacji jest przypisanie określonych wartości właściwościom materiału – czy to dla serii, czy pojedynczej jednostki. Wiarygodność wyników pomiarów analitycznych stanowi warunek konieczny.

Ostateczna wartość niepewności CRM powinna uwzględniać wszystkie źródła niepewności: niepewność wyznaczenia wartości certyfikowanej (ucert), niejednorodność butelkowania (ubott), długoterminową stabilność (uls) oraz krótkoterminową stabilność (uss). Wzór ogólny:
u²CRM = u²cert + u²bott + u²ls + u²ss

Producent materiałów odniesienia (RMP) musi spełniać szereg wymogów określonych w normie ISO 17034. Dotyczą one kompetencji technicznej, zarządzania jakością, zasobów niezbędnych do produkcji CRM oraz monitorowania i walidacji całego procesu.

Personel zaangażowany w produkcję CRM powinien posiadać odpowiednie kwalifikacje i doświadczenie, a także regularnie uczestniczyć w szkoleniach. Kompetencje pracowników muszą być systematycznie oceniane. System zarządzania jakością musi być dobrze udokumentowany i obejmować polityki, procedury, instrukcje robocze oraz działania nadzorcze, w tym audyty wewnętrzne i przeglądy zarządcze. RMP powinien zarządzać ryzykiem, identyfikując elementy procesu produkcyjnego wpływające na jakość CRM.

W zakresie zasobów, RMP musi dysponować odpowiednią infrastrukturą i wyposażeniem, które powinno być kalibrowane i utrzymywane zgodnie z wymaganiami. Sam proces produkcji CRM powinien być precyzyjnie zaplanowany i kontrolowany, z zapewnieniem jednorodności, stabilności oraz zgodności właściwości z deklarowanymi wartościami.

Niezbędne jest monitorowanie każdego etapu produkcji, w tym walidacja stosowanych metod analitycznych oraz charakterystyka CRM z określeniem wartości odniesienia i niepewności. Materiały muszą być badane pod kątem jednorodności i stabilności, a proces certyfikacji prowadzony zgodnie z uznanymi metodami i udokumentowany w formie certyfikatu. W przypadku skarg lub niezgodności producent musi wdrażać odpowiednie działania korygujące i zapobiegawcze.

CRM-y są niezbędne w walidacji metod analitycznych – do oceny precyzji i dokładności, a także w ocenie kompetencji analityków i laboratoriów. Znajdują zastosowanie w bieżącej kontroli jakości oznaczeń, przy akredytacji laboratoriów, oszacowaniu niepewności pomiaru oraz zapewnieniu spójności pomiarowej i kalibracji przyrządów pomiarowych.

Nie zawsze możliwe jest opracowanie CRM odpowiadających wszystkim zadaniom analitycznym – z powodu złożoności matryc i różnorodności oznaczanych analitów. Kluczowa jest więc znajomość procedur analitycznych i dostępnych CRM-ów. Właściwy wybór materiału odniesienia musi uwzględniać jego dostępność, skład matrycy, zakres stężeń, wartość niepewności i jej wpływ na niepewność całkowitą pomiaru, jakość producenta, śledzalność wartości odniesienia oraz koszt.

Dostęp do szczegółowych informacji na temat dostępnych CRM-ów zapewniają specjalistyczne bazy danych. Dobór i stosowanie CRM wymaga również przestrzegania zasad dobrej praktyki laboratoryjnej, zwłaszcza przy oznaczaniu składników ś

Jakie są zasady i znaczenie kalibracji w analizie chemicznej?

Kalibracja stanowi fundamentalny etap każdej procedury analitycznej, zwłaszcza w przypadku pomiarów pośrednich, gdzie sygnał instrumentu jest funkcją często nieznaną ilości mierzonej wielkości. Definiowana jest jako oznaczanie, korygowanie lub skalowanie wartości, a także jako model służący do przewidywania wartości zmiennej niezależnej na podstawie znanej zmiennej zależnej. W praktyce analitycznej kalibracja polega na odwzorowaniu rzeczywistej zależności sygnału od stężenia analitu na postać empiryczną — tzw. tabelę kalibracyjną — która umożliwia określenie stężenia analitu w badanej próbce.

Proces kalibracji może pełnić różne funkcje. Może być integralną częścią procedury analitycznej, przypisując sygnałowi wartość odpowiadającą standardowi, lub służyć do weryfikacji klasy przyrządu, sprawdzając liniowość, granice wykrywalności i kwantyfikacji oraz poprawność wskazań „zera”. Kalibracja ma zastosowanie nie tylko w instrumentach pośrednio mierzących, ale także w urządzeniach opartych na pomiarze bezpośrednim, takich jak wagi czy mierniki ładunku elektrycznego.

IUPAC wyróżnia dwa zasadnicze typy kalibracji: jakościową, służącą do identyfikacji analitów, oraz ilościową, przeznaczoną do ich oznaczania stężenia. Kalibracja jakościowa opiera się na modelach przypisujących określone sygnały detektora do konkretnych związków chemicznych, np. poprzez parametry retencji w chromatografii cieczowej czy gazowej, kalibrację spektroskopów NMR względem wzorców, czy porównanie widm w spektrometrii mas. Proces kalibracji detektorów czy analizatorów jest skomplikowany i uzależniony od licznych czynników, takich jak typ urządzenia, liczba próbek, możliwość przygotowania standardów o różnych stężeniach, wymagania dotyczące precyzji i niepewności pomiaru oraz skład matrycy próbki.

Pod względem metodycznym wyróżnia się kalibrację zewnętrzną, gdzie próbki standardowe i badane analizowane są oddzielnie, oraz kalibrację wewnętrzną, w której standard jest dodawany do próbki przed analizą. Ta ostatnia metoda redukuje wpływ matrycy na wynik, zakładając jednak, że oddziaływanie matrycy na analit jest identyczne w próbce i standardzie.

Technicznie kalibracja obejmuje przygotowanie roztworów wzorcowych, wykonanie pomiarów oraz określenie zależności pomiędzy sygnałem a stężeniem. Spośród technik kalibracyjnych warto wyróżnić technikę pojedynczego wzorca, polegającą na dwóch pomiarach — wzorca i próbki — a następnie obliczeniu stężenia w próbce na podstawie proporcji sygnałów. Mimo swojej prostoty, technika ta stanowi ekstrapolację i niesie ze sobą wysokie ryzyko błędu, zwłaszcza gdy różnica stężeń między wzorcem a próbką jest znaczna. Założenie o identycznym poziomie szumu w obu pomiarach jest często nieprawdziwe, co zwiększa niepewność wyniku.

Istotnym aspektem kalibracji jest zrozumienie, że dokładność i wiarygodność wyników analitycznych zależą nie tylko od samej procedury kalibracyjnej, ale także od właściwego przygotowania i jakości standardów, stabilności instrumentu oraz właściwego doboru modelu kalibracyjnego. W praktyce laboratoryjnej ważne jest monitorowanie i okresowa weryfikacja krzywej kalibracyjnej, a także świadomość, że wpływ matrycy próbki może wymagać zastosowania odpowiednich technik korekcyjnych.

Ponadto, w kontekście zapewnienia jakości i kontroli jakości, kalibracja nie jest jedynie jednorazowym etapem, lecz elementem ciągłego procesu walidacji i weryfikacji systemu pomiarowego. Odpowiednia interpretacja wyników kalibracji, z uwzględnieniem statystycznych metod oceny, pozwala na identyfikację odchyleń i podjęcie działań korygujących, co jest kluczowe dla zachowania wysokiego poziomu wiarygodności analiz.

Kalibracja w analizie chemicznej to więc złożony proces, który wymaga starannego planowania i realizacji, z uwzględnieniem specyfiki metody, instrumentu i charakteru analizowanych próbek. Zrozumienie i prawidłowe stosowanie zasad kalibracji jest podstawą rzetelnych i powtarzalnych wyników analitycznych.

Jak potwierdzić równoważność metod pomiarowych w analizach chemicznych?

Równoważność metody pomiarowej jest kluczowym zagadnieniem w chemii analitycznej, szczególnie w kontekście zapewnienia jakości i kontroli jakości wyników pomiarów. Zdefiniowana jako porównanie metody pomiarowej z metodą referencyjną, równoważność ma na celu potwierdzenie, że wyniki uzyskane za pomocą jednej metody nie różnią się statystycznie istotnie od wyników uzyskanych metodą referencyjną. Takie porównania są niezbędne, gdy z jakichś powodów niemożliwe jest zastosowanie metody referencyjnej, na przykład ze względu na brak odpowiedniego sprzętu laboratoryjnego lub wysokie koszty.

Równoważność metod jest szczególnie istotna w przypadku metod, które nie są regulowane, gdzie nie ma jednoznacznych wymagań dotyczących używanych metod pomiarowych. W takich przypadkach potwierdzenie równoważności metod jest konieczne, aby wykazać, że różnice pomiędzy wynikami uzyskanymi za pomocą obu metod nie są statystycznie istotne. Często odbywa się to na etapie akredytacji, kiedy to potwierdzenie równości wyników pozwala na uznanie metody za akceptowaną.

Wyróżnia się trzy główne podejścia do wykazania równoważności metod pomiarowych, z których każde opiera się na obliczeniach statystycznych związanych z parametrami walidacyjnymi, takimi jak dokładność, precyzja, liniowość czy granice wykrywalności. Metoda różnicowa, która jest jedną z najczęściej stosowanych metod porównawczych, służy do testowania hipotezy zerowej, zakładającej brak różnicy pomiędzy wynikami dwóch metod. Istnieją jednak pewne ograniczenia tej metody, które warto mieć na uwadze.

Metody testowania różnic są powszechnie stosowane w analizach statystycznych, w tym testach Student’a t (do porównania średnich) i testach F (do porównania odchyleń standardowych). W przypadku porównywania więcej niż dwóch zestawów danych, wykorzystywana jest analiza wariancji (ANOVA), która pozwala na ocenę, czy między grupami danych istnieją istotne różnice. Ważne jest jednak, aby nie popadać w pułapkę nadinterpretacji wyników. Testy różnicowe są pomocne, ale wymagają odpowiedniego doboru metody i uwzględnienia potencjalnych źródeł błędów.

Przykład 10.1 przedstawia proces weryfikacji równoważności metody na podstawie danych uzyskanych z serii pomiarów i wyników referencyjnych. Pierwszym krokiem jest sprawdzenie, czy w danych nie występują wyniki odstające, przy pomocy testu Dixona-Q. Po wykluczeniu ewentualnych wyników odstających, obliczane są średnia, odchylenie standardowe i współczynnik zmienności (CV). Następnie, przy pomocy testu chi-kwadrat, porównywana jest precyzja obu metod, a także oceniana jest zgodność wyników uzyskanych z certyfikowanymi wartościami materiału referencyjnego, co pozwala na obliczenie dokładności (trueness) metody.

W przykładzie 10.2, z kolei, porównywane są wyniki uzyskane za pomocą metody badanej oraz metody referencyjnej. Podobnie jak w poprzednim przykładzie, pierwszym etapem jest analiza wyników pod kątem obecności wartości odstających, a następnie obliczenie średnich, odchyleń standardowych i współczynników zmienności dla obu zestawów danych. Kolejnym krokiem jest zastosowanie testu chi-kwadrat, aby sprawdzić, czy precyzje uzyskane za pomocą obu metod różnią się istotnie statystycznie. Następnie oblicza się dokładność metody, porównując wyniki uzyskane z materiałem referencyjnym.

W obydwu przykładach pokazano, jak za pomocą odpowiednich testów statystycznych można wykazać, że wyniki uzyskane metodą badaną są równoważne z wynikami uzyskanymi metodą referencyjną. Takie podejście jest niezbędne, aby zapewnić wiarygodność wyników laboratoryjnych, zwłaszcza w przypadkach, gdy stosowanie droższej lub bardziej czasochłonnej metody referencyjnej jest niemożliwe.

Podczas przeprowadzania testów różnicowych, niezwykle istotne jest zachowanie odpowiedniej staranności w zakresie wyboru testu statystycznego oraz poprawnej interpretacji uzyskanych wyników. Błędne wnioski mogą prowadzić do odrzucenia metody, która w rzeczywistości jest równie precyzyjna i dokładna jak metoda referencyjna, co może mieć poważne konsekwencje w kontekście jakości analiz. Dlatego ważne jest, aby cały proces analizy był przeprowadzony z należytą starannością, a wyniki były traktowane z odpowiednią ostrożnością.

Należy także pamiętać, że w niektórych przypadkach metodę referencyjną można zastąpić innymi podejściami, które są mniej kosztowne lub bardziej dostępne w danym laboratorium. Ważne jest jednak, aby przed taką zmianą przeprowadzić odpowiednią weryfikację równoważności metod, aby zapewnić, że nowa metoda dostarcza równie wiarygodnych wyników.

Czy badana metoda analityczna jest równoważna metodzie referencyjnej?

Ocena równoważności metody analitycznej względem metody referencyjnej wymaga precyzyjnego i systematycznego podejścia statystycznego. Kluczowe jest ustalenie, czy wyniki uzyskane daną metodą różnią się w sposób istotny statystycznie pod względem precyzji i dokładności, a także czy spełniają kryteria praktycznej równoważności.

W analizowanych przypadkach porównuje się dwie serie wyników – uzyskane metodą badaną oraz metodą referencyjną. W pierwszym etapie każdej analizy należy wykluczyć obecność wartości odstających za pomocą testu Dixona-Q. Jeżeli wartości obliczonych statystyk Q dla wartości skrajnych (Q₁ i Qₙ) są niższe niż wartość krytyczna Q<sub>crit</sub>, można przyjąć brak odstających wyników. W przeciwnym wypadku należy usunąć wartości odstające i przeliczyć parametry statystyczne: średnią (x̄), odchylenie standardowe (SD) oraz współczynnik zmienności (CV).

Kolejnym krokiem jest ocena precyzji metod, czyli porównanie wariancji obu serii danych. W tym celu stosuje się test Snedecora-F, który opiera się na stosunku większej wariancji do mniejszej. Jeśli obliczona wartość F przekracza wartość krytyczną F<sub>crit</sub>, oznacza to istotną różnicę w precyzji metod. Jeżeli natomiast F < F<sub>crit</sub>, można przyjąć, że obie metody cechuje zbliżona precyzja.

Ostatni etap to ocena dokładności, czyli porównanie wartości średnich obu serii. W tym celu stosuje się test t-Studenta, przy założeniu poziomu istotności α = 0,05. W klasycznym podejściu test sprawdza, czy różnica między średnimi jest istotna statystycznie. Jeśli obliczona wartość t przekracza wartość krytyczną t<sub>crit</sub>, należy przyjąć istnienie istotnej różnicy w dokładności. Gdy t < t<sub>crit</sub>, różnica średnich nie jest statystycznie istotna.

Jednakże przy ocenie równoważności metod klasyczne testy nie są wystarczające. Należy zastosować testy równoważności, w których hipoteza zerowa zakłada istnienie różnicy większej niż dopuszczalna, zaś hipoteza alternatywna – że różnica mieści się w ustalonym zakresie tolerancji. Tym samym, zamiast pytać „czy metody się różnią?”, zadaje się pytanie „czy różnice są akceptowalnie małe?”. Granice akceptowalności (Δ) wyznacza analityk, np. ±3% dla wartości średnich.

Zmodyfikowana postać testu t-Studenta dla oceny równoważności uwzględnia tę dopuszczalną granicę różnicy i pozwala na oszacowanie, czy średnie są statystycznie zgodne w kontekście praktycznym. Jeżeli obliczona wartość t nie przekracza wartości krytycznej, można przyjąć, że metody są równoważne. Takie podejście umożliwia ocenę nie tylko na podstawie istotności statystycznej, ale przede wszystkim na podstawie kryteriów praktycznych, co jest szczególnie istotne w kontekście wdrażania nowych metod analitycznych.

Istotne jest, aby rozróżniać ocenę istotności od oceny równoważności. Metoda może różnić się istotnie od metody referencyjnej, lecz jednocześnie mieścić się w granicach akceptowalnych różnic – co oznacza, że w praktyce może być uznana za równoważną. Równoważność nie oznacza tożsamości wyników, lecz ich zbieżność w ramach przyjętej tolerancji.

Ważne jest również uwzględnienie wpływu liczby pomiarów (n) na moc testów statystycznych. Mała liczebność próby zwiększa ryzyko błędu drugiego rodzaju (niezauważenia istniejącej różnicy). Dlatego kluczowe jest odpowiednie zaplanowanie eksperymentu analitycznego i zapewnienie reprezentatywnej próbki.

Dla pełnej oceny równoważności warto rozważyć nie tylko porównanie średnich, ale również porównanie współczynników zmienności (CV), a w przypadku metod oznaczeń ilościowych – także liniowości, zakresu pomiarowego i odporności na zakłócenia matrycowe.

Równoważność metod analitycznych nie może być oceniana wyłącznie na podstawie jednego parametru statystycznego – konieczne jest kompleksowe podejście, uwzględniające precyzję, dokładność oraz kontekst praktyczny zastosowania metody.

Jaký je význam hledání vlastních kořenů?
Jak přijmout nečekané pravdy o vztazích a lásce
Jak efektivně komunikovat v obchodním prostředí?