El
calibrado es el proceso que permite establecer una relación entre la señal
Obtenida y la concentración del analito, los tres métodos de comparación con
Patrones empleados más frecuentemente son: los que utilizan curvas de calibrado
Obtenidas mediante series de patrones, el método de adiciones estándar y el
Método del patrón interno.

Curvas
De calibrado mediante patrones externos:

la utilización de
Curvas de calibrado obtenidas a partir de series de patrones es posiblemente el
Método más utilizado. Consiste en medir la propiedad analítica de interés en
Una serie de muestra de composición conocida y preparadas todas ellas en las
Mismas condiciones. El calibrado obtenido se emplea para determinar la cantidad
O concentración de una muestra desconocida midiendo la magnitud p en idénticas
Condiciones que los patrones y obteniendo c por interpolación. La curva de
Calibrado se representa siempre con la respuesta del instrumento (P) en el eje
Vertical (ordenadas eje y) y las concentraciones (C) sobre el eje horizontal
(abscisas eje x). El valor de C se puede acotar teniendo en cuenta la precisión
De las medidas para las diversas concentraciones y a tal fines existen métodos
Estadísticos adecuados, generalmente se utilizan calibrados en los que existen
Una relación lineal entre la señal analítica y la concentración. Tomando
Precauciones experimentales para asegurar que la linealidad de la respuesta se
Conserve en un amplio margen de concentración. En estos casos la forma de
Proceder consiste en obtener la recta de regresión de y sobre x, esto es la
Mejor línea recta a través de los puntos de la gráfica de calibración, y que
Puede obtenerse por ejemplo por el método de mínimos cuadrados y utilizarla
Para estimar la concentración de muestras problema por interpolación, así como
También para estimar el límite de detección del procedimiento analítico. El
Coeficiente de correlación (R) es el parámetro que se utiliza para estimar el
Grado de ajuste de los puntos experimentales en la recta. En la práctica es muy
Frecuente que la gráfica de calibración sea lineal a bajas concentraciones del
Analito y se vuelve curva a altas concentraciones, en este caso se suele prescindir
De los puntos que se apartan de la linealidad, para lo cual existen métodos
Estadísticos adecuados. En otras ocasiones como por ejemplo la respuesta de
Algunos electrodos selectivos de iones la gráfica es curva para todas las
Concentraciones, en estos casos los problemas estadísticos son mucho más
Complicados.

     Ajuste de una recta por mínimos cuadrados: Si se dispone de una serie de datos
Experimentales de dos variables aleatorias x e y, y de su representación
Gráfica parece deducirse que pueden aproximarse a una recta. El método de
Mínimos cuadrados permite obtener parámetros que concretan la función
Matemática que mejor se ajusta a los resultados experimentales conocidos, es la
Conocida ecuación lineal. La estimación de la ecuación de regresión lineal
Consiste en determinar los valores de a y b. El método de estimación es el de
Mínimos cuadrados.

La medida del grado de aproximación de
Los valores experimentales a una línea recta la da el coeficiente de
Correlación lineal. Cuanto más próximo a uno sea este coeficiente mejor se
Aproximan los datos a la recta, valores inferiores a 0.90 pueden indicar una
Linealidad escasa de los puntos de la recta.

Método
De las adiciones estándar

El método consiste en añadir sobre una
Serie de alícuotas cantidades conocidas del componente a determinar y medir la
Magnitud de la propiedad analítica de interés tras las diferentes adicciones.
Para llevar a la práctica el método usualmente se toman volúMenes iguales de
Disolución problema y se añaden cantidades conocidas y diferentes de analito a
Todas las muestras excepto a una, diluyendo finalmente todas al mismo volumen,
Seguidamente se obtienen las señales instrumentales para todas esas diluciones
Y los resultados se representan en una recta. La señal medida se representa en
El eje y, mientras que en el eje x la escala se expresa en términos de las
Cantidades de analito añadidas, ya sea como masa o como concentración. La recta
De regresión se extrapola al punto del eje x donde y=0. La concentración de la
Muestra se puede deducir por extrapolación, como se demuestra por la simple
Igualdad de triángulos, la base del triángulo proporciona la concentración de
La propia muestra. El método se utiliza mucho en absorción atómica así como en
Emisión y en algunas técnicas electroanaliticas, resulta especialmente útil
Para los casos en los que la composición variable de las muestras desconocidas
Hace difícil la preparación de patrones con la misma matriz de las muestras, de
Alguna forma todas las medidas se realizan sobre la propia muestra. En términos
Estadísticos el principal inconveniente es que se trata de un método de
Extrapolación, por lo tanto menos preciso que los de interpolación, de hecho el
Resultado se obtiene en una zona de la gráfica donde no hay puntos
Experimentales, por lo que cualquier variación en la pendiente de la recta por
Errores indeterminados se traduce en una variación apreciable en el resultado.
En este sentido influye el tamaño de la adición, pues hay que procurar que el
Tramo incierto no sea demasiado grande. Por otra parte el método de las
Adiciones estándar puede ser difícil de automatizar y suele necesitar
Cantidades de muestra mayores que cuando se utilizan otros métodos.