ESTATÍSTICA APLICADA À QUÍMICA ANALÍTICA

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Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas
Colegiado de Química
ESTATÍSTICA APLICADA À QUÍMICA ANALÍTICA
Relatório solicitado pelo Professor Antônio Santana, como cumprimento dos créditos da disciplina Química Analítica Quantitativa – CET 060.
Por: Danilo Batista Pereira	201410041
 Jeane
Wesley
Ilhéus
Maio/2016
ESTATÍSTICA APLICADA À QUÍMICA ANALÍTICA
INTRODUÇÃO
	No dia a dia as pessoas estão em contato direto com as medidas, ao comer em um restaurante de comida à quilo, ao abastecer um veículo, medir distancias e velocidade, pode-se passar desapercebida, mas essas medidas estão acompanhadas de incertezas. Nesse contexto surge a estatística para organizar, analisar, interpretar suas incertezas. A estatística é a parte da matemática que investiga os processos de obtenção, organização e análise de dados, e também os métodos de tirar conclusões e fazer ilações ou predições com base nesses dados (ROSA, 2011).
	As medidas instrumentais e clássicas invariavelmente envolvem erros e incertezas. Apenas alguns deles ocorrem devido a equívocos cometidos pelo analista. Mais comumente, os erros são causados por padronizações ou calibrações malfeitas ou variações aleatórias e incertezas nos resultados. Calibrações frequentes, padronizações e análises de amostras conhecidas podem ser usadas, algumas vezes, para minimizar todos esses fatores, exceto os erros e as incertezas aleatórios. No limite, entretanto, os erros envolvidos nas medidas são uma parte inerente do mundo quantitativo em que vivemos. Por conta disso, é impossível realizar uma análise química que seja totalmente livre de erros ou incertezas. Apenas podemos desejar minimizar os erros e estimar sua grandeza com uma exatidão aceitável. (CORINGA, 2012).
	As incertezas estão relacionadas a dois tipos de erros, aqueles que levam a variações em torno da média (erros indeterminados) e aqueles que levam a resultados maiores ou menores que os valores reais (erros determinados), esses erros se classificam em: erros de métodos, quando o método usado no estudo não é o especifico para aquela amostra. Erros instrumentais, relacionados a equipamentos não calibrados ou com erros de fabricação. Erros pessoais relacionados a erros do operador. (MOITA; MOITA, 2010)
	População é um conjunto de objetos que possui pelo menos uma característica (variável estatística) em comum, esses dados podem ser qualitativos ou quantitativos. Quando se tem uma população, pode-se analisar estatisticamente a variável estatística seguindo dois conceitos, precisão e exatidão. A precisão está relacionada com a concordância das medidas entre si, quanto maior for a dispersão entre os dados menor é a precisão. Exatidão se relaciona com o erro absoluto, ou seja, com a proximidade do valor medido com o valor verdadeiro. (CONTI, 2007)
	Segundo site Ensino Interativo outros conceitos importantes em estatística são: moda, é o acontecimento mais frequente em um conjunto de observações. Mediana é à medida que ocupa uma posição central em uma serie de observações. Media, é a soma das observações divididas pelo número delas.
Segundo Coringa (2012) o erro absoluto é, na medida de uma quantidade x, é dado pela equação: em que xv é o valor verdadeiro, ou aceito, da quantidade. O erro relativo Er é uma quantidade mais útil que o erro absoluto. O erro relativo porcentual é dado pela expressão: .
A precisão de uma medida é prontamente determinada pela comparação dos dados de réplicas cuidadosas de experimentos. Infelizmente, uma estimativa da exatidão não é tão fácil de ser obtida. Para determinar a exatidão, temos de conhecer o valor verdadeiro, que geralmente é o que se busca em uma análise. Os resultados podem ser precisos sem ser exatos e exatos sem ser precisos. O perigo de considerar que resultados precisos também são exatos é a interpretação errônea dos dados.
	Um dos importantes parâmetros usados para avaliar dispersão entre medidas é o desvio padrão, usando o desvio padrão e a média pode-se comparar os dados e decidir se determinados valores podem ou não serem descartados de um conjunto de dados, para isso é necessário a realização do teste t. Há várias situações cotidianas onde se observa uma relação linear entre uma variável x e uma variável y, exemplo: massa de palitos de fósforos e quantidade de palitos. Se os pontos estão bem alinhados pode-se traçar uma reta que melhor se ajuste a esses pontos, esta reta é representada matematicamente por uma equação do primeiro grau (y=a+bx), onde (a) é o intercepto com o eixo y e (b) é a inclinação da reta. A melhor reta para um conjunto de dados experimentais é aquela onde o somatório das diferenças entre os dados experimentais é mínimo. (HARRIS, 2008)
OBJETIVO
Introduzir conceitos importantes da estatística no fortalecimento do tratamento dos dados na Química Analítica.
PARTE EXPERIMENTAL
Materiais e reagentes a serem utilizados
1 béquer de 250 mL
1 tripé
1 tela de amianto
15 tubos de ensaio
10 conta-gotas 
1,5 mL de glicose 1%
1,5 mL de galactose 1%
1,5 mL de frutose 1%
1,5 mL de lactose 1%
2,5 mL de sacarose 1%
1,5 mL de amido 1%	
1,5 mL de água destilada 
4 mL de reagente de Benedict
Gotas de solução de iodo
Gotas de tiossulfato de sódio
Gotas de ácido clorídrico concentrado
1 mL de hidróxido de sódio
Procedimentos 
Teste de Benedict
Preparou-se um banho maria para esse experimento. Adicionou-se 0,5 mL de glicose, galactose, frutose, lactose, sacarose, amido e água, em tubos de ensaio separados. Foi adicionado em todos os tubos 2 mL de reagente de Benedict. Logo depois colocou-se no banho maria por 2 ou 3 minutos.
Teste de iodo para o amido
Adicionou-se 1 mL de cada uma das soluções de carboidrato e separou-se em outros 3 tubos de ensaio glicose, amido e glicogênio. Adicionou-se 1 mL de água nos outros tubos. Foi adicionado uma gota de solução de iodo em cada tubo, e, logo depois algumas gotas de tiossulfato de sódio.
Hidrólise da sacarose
Adicionou-se 1 mL da solução de sacarose a 1% em um tubo de ensaio. Foi adicionado 2 gotas de ácido clorídrico concentrado e aquecido em banho maria por 2 minutos. Após o tudo resfriar a solução foi neutralizada com 1 mL de hidróxido de sódio. Testou-se a mistura com o reagente de Benedict (procedimento 3.2.1).
 RESULTADOS E DISCUSSÕES
	O reagente de Benedict (uma solução alcalina contendo um íon de complexo de citrato cúprico) e a solução de Tollens oxidam a glicose presente na banana e assim fornecem testes positivos com aldoses e cetoses. Os testes são positivos apesar das aldoses e cetoses existirem principalmente como hemicetais cíclicos. (SOLOMONS)
	A solução de Benedict e a solução de Fehling (que contém o íon de complexo de tartarato cúprico) fornecem precipitado vermelho tijolo de Cu2O, quando oxidam uma aldose. [Na solução alcalina, as cetoses convertem-se em aldoses, que depois são oxidadas pelos complexos cúpricos.] Como as soluções dos tartaratos e citratos cúpricos são azuis, a aparência de uma precipitação vermelho-tijolo é uma indicação nítida e inquestionável de um teste positivo. A Equação 1 a seguir apresenta esta reação. (SOLOMONS)
Equação 1
	Ao realizar o teste de Benedict observou-se a ocorrência de precipitado vermelho na maioria das reações. Teste foi positivo para glicose, frutose, lactose e maltose; e negativo apenas para sacarose e amido. Tais resultados são expressos na Tabela 02.
CONCLUSÃO
	Ao realizar os testes baseados em propriedades redutoras de carboidratos, pode-se concluir que os métodos utilizados são suficientes, pois apresentaram bons resultados conforme esperado e coerente com a literatura. Este processo é muito importante devido à demonstração de algumas das principais reações de oxi-redução de compostos orgânicos. Após realizarmos todas as etapas reacionais podemos observar as propriedades redutoras (ou não) de alguns açúcares pela presença (ou ausência) de hemiacetal na molécula. Confirmou-se apresença de frutose na banana madura pelo teste com reagente de Benedict e presença de amido na banana verde pelo teste com iodo, tal fato tem relevante importância por aprofundar a relação ciência-cotidiano.
REFERÊNCIAS
BACCAN, N.; DE ANDRADE, J. C.; GODINHO, O. E. S.; BARONE, J. S. Química Analítica Quantitativa Elementar. 3 ed. São Paulo: Edgard Blucher, 2001.
CONTI, F. Disponível em:< http://www.cultura.ufpa.br/dicas/biome/biopdf/biodavar.pdf>. Acessado em: maio de 2016
CORINGA, E. de A. O. Analise instrumental aplicada a alimentos. Disponível em:< http://docslide.com.br/documents/apostila-analise-instrumental-eng-alimentos-2012parte-1.html>. Acessado em: maio de 2016
ENSINO INTERATIVO – UNIVERSIDADE ANHEMBI MORUMBI. Variáveis quantitativas (Medidas de Posição). Disponível em:< http://www2.anhembi.br/html/ead01/estatistica_aplicada/lu04/lo2/index.htm>. Acessado em: maio de 2016
HARRIS, D. C. Análise Química Quantitativa. 7 ed.; Rio de Janeiro: LTC, 2008.
MOITA, G. C.; MOITA, J. M. Estatística Aplicada a Química. Teresina: EDUFPI, 2010
ROSA, J. M. C. da. O conceito de estatística. Disponível em:<http://www.professores.uff.br/joel/lib/exe/fetch.php?media=disciplinas:conceitosbasicos.pdf>. Acessado em: maio de 2016