Apostila Análise Experimental

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI 
 
CAMPUS ALTO PARAOPEBA – CAP 
 
 
 
 
 
 
Apostila de aulas experimentais 
 
DISCIPLINAS DE: 
 ANÁLISE INSTRUMENTAL EXPERIMENTAL APLICADA À ENGENHARIA DE BIOPROCESSOS 
 LABORATÓRIO DE ANÁLISE INSTRUMENTAL 
 
 
 
Roteiro de aula prática 
 
 
Professor: Vagner Fernandes Knupp 
 
 
 
 
 
 
 
 
OURO BRANCO - MG 
Versão 2017 
 
 
CONTEUDO 
 
 
Data 
Aulas Tópicos abordados 
 
Dias Mês 
 1 
Introdução – 
 Conhecendo os equipamentos e o laboratório 
 Relatórios 
 Avaliações 
 Cronograma 
Curvas analíticas, Regressão Linear e ANOVA 
 
 2 Uso do programa Proj.Lin do Ecxel 
 3 Preparo de curvas analíticas – Curva de padronização externa. 
 1 - Avaliação sobre a padronização externa 
 4 Preparo de curvas analíticas – Curva de padronização interna. 
 2 - Avaliação sobre a padronização interna 
 5 Preparo de curvas analíticas – Curva de adição de padrão 
 3 - Avaliação sobre a adição de padrão 
 6 
Aula de revisão das três formas de tratamento de dados das curvas 
analíticas 
 
 7 1ª. Entrevista sobre a matéria ministrada 
 8 Determinação do pka de um indicador ácido base 
 9 
Determinação da concentração de Fe(II) por espectrometria de absorção 
no visível. Parte 1. 
 
 10 
Determinação da concentração de Fe(II) por espectrometria de absorção 
no visível. Parte 2. 
 
 11 
Determinação da concentração de Fe(II) por espectrometria de absorção 
no visível. Parte 3. 
 
 12 Tratamento dos dados das aulas 12 a 14 
 4 - Avaliação das aulas de determinação de Fe(II). 
 13 
Dosagem de ácido acetilsalicílico (AAS) em medicamentos por 
potenciometria indireta. 
 
 5 - Avaliação sobre as aulas determinação de pKa e AAS. 
 14 Avaliação da eficiência cromatográfica na separação de alcoóis voláteis 
 2ª. Entrevista sobre a matéria lecionada 
 15 
Determinação de BTEX em amostras de água (dados virtuais para 
elaboração do relatório) 
 
 6 - Avaliação das aulas de cromatografia 1 
 16 Extração líquido-líquido de cafeína de refrigerantes. 
 
 
 17 
Análise de cafeína em refrigerantes por espectrometria de absorção no 
ultravioleta e cromatografia a gás 
 
 7 - Avaliação das aulas de cromatografia 2 
 18 3ª. Entrevista sobre a matéria lecionada 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI 
 
CAMPUS ALTO PARAOPEBA – CAP 
 
 
 
 
Roteiro de aula prática 
 
Preparo de curvas analíticas – Padronização externa 
 
 
 
INTRODUÇÃO 
 
Várias são as técnicas de quantificação de analitos, dentre elas pode-se destacar a padronização externa, a 
padronização interna e a adição de padrão. Na padronização externa uma relação é estabelecida preparando 
padrões de concentrações conhecidas e medindo alguma propriedade física que aumenta ou diminui 
proporcionalmente a a quantidade de matéria de interesse. A medida física pode ser a massa de um 
precipitado, ou a altura deste dentro de um tubo de ensaio, ou ainda a intensidade de cor em um escala visual 
e etc. Quando usamos um instrumento para gerar um número em relação a uma propriedade física dizemos 
que estamos usando um método instrumental. 
 
Como temos números podemos montar gráficos com escalas e a relação entre a concentração e a 
propriedade física pode obedecer a um modelo matemático que pode ser linear, quadrático, exponencial e 
outros. Em química e suas áreas correlatas adotamos preferencialmente o modelo linear por apresentar 
diversas características favoráveis e simples ao tratamento de dados como um desvio simétrico em relação 
resposta e outros. 
 
Para obtenção do modelo pede-se normalmente que seja utilizado pelo menos cinco níveis de calibração, ou 
seja, cinco concentrações diferentes do analito. Alem disto se pede que em cada nível (ou concentração) 
replicatas sejam feitas, normalmente três. Estes parâmetros podem ser reduzidos a critério do analista assim 
o que vamos apresentar aqui seriam tratamentos segundo a IUPAC. 
 
A curva analítica de padronização externa então é um gráfico obtido plotando-se a concentraçãod e soluções 
conhecidas pelo sinal de um instrumento. 
 
 
 
A obtenção da relação linear é normalmente feita por uso da feramenta matemática para regressão linear. Os 
parâmetros para esta regressão são apresentados no Capitulo 8 do livro texto Skoog. Observe que o modelo 
ajustado é proposto. Podemos ajustar o modelo a qualquer conjunto de dados e teremos uma resposta. O 
que acontece é que o modelo pode ou não ser adequado. 
 
Assim o gráfico é montado usando soluções de concentrações conhecidas (geralmente o mínimo de cinco 
concentrações diferentes) e mede-se a resposta analítica, traçando-se um gráfico com a relação entre estes 
valores. No eixo x deste gráfico colocam se as concentrações conhecidas e no eixo y as respectivas 
respostas. Se o gráfico obtido representa uma reta torna-se mais fácil obter os parâmetros desta correlação, 
por regressão linear, e definir uma equação matemática que descreva o relacionamento entre x e y, 
encontrando os coeficientes angular (a) e linear (b). Os coeficientes da reta y = ax + b, são calculados com a 
regressão linear e são utilizados para calcular a concentração de soluções desconhecidas que apresentam 
uma resposta analítica obtida da mesma forma que as soluções conhecidas. 
 
Uma das maneiras de verificar se o modelo linear é adequado é utilizar o valor de coeficiente de correlação 
(r). Quanto mais próximo a 1 for o coeficiente de correlação, melhor é a reta. Entretanto, essa não é a 
maneira mais confiável de verificar a linearidade dos dados, em muitos casos é necessário o uso de ANOVA. 
 
 
OBJETIVO 
 
Preparar curvas analíticas por diferentes métodos e comparar o resultado obtido entre eles através de 
tratamentos matemáticos. 
 
MATERIAIS E MÉTODOS 
 
- Materiais e reagentes: 
 
 Permanganato de potássio 
 Dicromato de potássio 
 Ácido sulfúrico 1 mol/L 
 Balões volumétricos de 50 mL 
 Balão volumétrico de 1 L 
 Espátula 
 Béquer de 100 mL 
 Bastão de vidro 
 Pipetas volumétricas de 1, 2 e 5 mL 
 Pipeta graduada de 10 mL 
 
 
 Pipeta automática de 200 µL 
 
- Instrumentos: 
 
 Balança analítica 
 Espectrofotometro UV/Vis 
 
PROCEDIMENTO 
 
Preparo da amostra 
 
1. Dissolver uma amostra de permanganato de potássio para uso adulto e pediátrico, pela dissolução da 
amostra (100 mg) em aproximadamente 100 mL de água destilada. Transferir para o balão volumétrico de 1L, 
100 mL de uma solução 1 mol/L de ácido sulfúrico previamente preparada em seguida a solução de 
permanganato e completar o volume com água destilada. 
 
Preparo da curva analítica de padronização externa 
 
2. Preparar 100,0 mL de uma solução estoque de permanganato de potássio 0,0006 mol L-1(ou 60 x 10-5 mol 
L-1). Calcule a massa a ser pesada. 
 
É razoável pesar esta massa? 
 
Qual a alternativa de preparo? 
 
Qual a massa pesada? 
 
Corrija as concentrações na tabela do item 8. 
 
3. Calcular os volumes necessários da solução preparada, para a preparação das soluções padrões com 
concentrações de 1,2 x 10-5 ; 2,4 x 10-5 ; 4,8 x 10-5 ; 7,2 x 10-5 e 12 x 10-5 mol L-1 mol/L em balões 
volumétricos de 100,0 mL. 
 
Você acha razoável medir estes valores? 
Proponha uma alternativa. 
 
4. Adicionar os volumes calculados de solução estoque a cinco balões volumétricos de 100,0 mL, adicione 10 
mL de solução de ácido sulfúrico 1 mol/L e aferir a solução com água. Prepare as soluções em duplicata. (11 
balões).5. Diluir a solução da amostra preparada no item 1 medido 8,00 mL com a pipeta graduada e diluindo em 
balão volumétrico de 100,0 mL, adicione 10 mL de ácido sulfúrico 1 mol/L e complete com água destilada. 
 
6. Compare visualmente e identifique pela tonalidade qual será a concentração aproximada da amostra. 
 
7. O permanganato possui cor púrpura e a sua cor complementar é o verde cuja absorção esta na faixa de 
500 – 560 nm. Usando a solução mais diluída (1,2 x 10-5 mol/L) preparada no item 3 faça uma varredura e 
ser usado na construção da curva. 
 
8. Monte a curva analítica Ab x Conc lendo os padrões preparados no item 3. Registre o resultado na tabela 
abaixo. 
 
Número 
Balão 
Vol Solução padrão de 
MnO4 (mL) 
Absorbância 
(= ) 
1 (branco) 0,00 
2 
2 
3 
3 
4 
4 
5 
5 
6 
6 
 
9. Faça a leitura da solução da amostra preparada no item 5 na curva e anote as absorbâncias. 
10. Faça a regressão linear dos pontos ajustando como uma reta. 
11. Calcule o erro da inclinação e do intercepto. 
12. Calcule a Análise de Variância da Regressão. 
24. Faça o gráfico da regressão linear. 
13. Qual a absortividade molar do permanganato neste comprimento de onda? 
14. Qual o erro na medida da absortividade molar? 
15. Calcule a massa da amostra e o erro da medida considerando a incerteza da curva 
analítica e compare com a massa indicada no rotulo do medicamento. Qual o erro 
relativo considerando o valor obtido pelo experimento como verdadeiro? 
 
 
 
 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: 
 
SKOOG, D.A.; WEST, D.M.; HOLLER, F.J.; CROUCH, S.R. Fundamentos de Química Analítica. 8a Edição, 
São Paulo: Thomson, 2007. 999 p. 
 
HARRIS, D.C. Análise Química Quantitativa. 6ª edição, Rio de Janeiro: LTC, 2005. 876 p. 
 
 
 
Tutorial de tratamento de dados da Preparo de curvas analíticas - padronização externa 
 
Dados do experimento 
Conc Abs 
exp 
umol/L 525 nm 
12 0,045 
12 0,048 
12 0,055 
24 0,102 
24 0,109 
24 0,112 
48 0,203 
48 0,213 
48 0,205 
72 0,275 
72 0,265 
72 0,298 
120 0,456 
120 0,426 
120 0,444 
 
Amostras 0,158 0,168 
 
 
 
 
Fazendo regressão linear temos: 
Observe que em química o primeiro modelo matemático que ajustamos é o linear, mas se este não for 
adequado podemos usar outros. 
 
Podemos então calcular os resíduos: 
Fazemos este calculo fazendo uso da equação da reta, onde substituímos no lugar do X o valor da 
concentração preparada e obtendo o valor do Y teórico. O resíduo é calculado então pela diferença do Y 
experimental – Y teórico. 
Conc Abs 
exp 
 
umol/L 525 nm Y 
teórico 
resíduo 
12 0,065 0,0627 0,0177 
12 0,058 0,0627 0,0147 
12 0,067 0,0627 0,0077 
24 0,102 0,1055 0,0035 
24 0,109 0,1055 -0,0035 
24 0,112 0,1055 -0,0065 
48 0,203 0,1913 -0,0117 
48 0,213 0,1913 -0,0217 
48 0,205 0,1913 -0,0137 
72 0,275 0,2771 0,0021 
72 0,265 0,2771 0,0121 
72 0,298 0,2771 -0,0209 
120 0,456 0,4487 -0,0073 
120 0,426 0,4487 0,0227 
120 0,444 0,4487 0,0047 
 Soma= 0,000 
A soma dos resíduos deu um valor igual a zero ou próximo isto demonstra sua consistência. 
Gráfico de Resíduos 
 
 
 
 
 
O gráfico de resíduos mostra uma dispersão homogênea dos dados e demonstra que não existe 
homostaticidade (quando a dispersão dos dados aumenta com aumento da concentração - abaixo). 
 
 
 
Teste Q para consistência dos dados 
Caso o gráfico de resíduos apresente um ponto anômalo ao padrão como no exemplo abaixo: 
 
 
Devemos testar se o ponto é uma variação normal (devendo ser mantido) ou não(devendo ser excluído). Para 
tal, usa-se o teste Q. 
Olhando o gráfico de resíduos não existe ponto anômalo, mas iremos testar o ponto mais extremo para 
demonstrar o uso do teste. 
Conc Abs 
exp 
 
 
 
umol/L 525 nm Y 
teórico 
resíduo 
12 0,045 0,0627 0,0177 
12 0,048 0,0627 0,0147 
12 0,055 0,0627 0,0077 
24 0,102 0,1055 0,0035 
24 0,109 0,1055 -0,0035 
24 0,112 0,1055 -0,0065 
48 0,203 0,1913 -0,0117 
48 0,213 0,1913 -0,0217 
48 0,205 0,1913 -0,0137 
72 0,275 0,2771 0,0021 
72 0,265 0,2771 0,0121 
72 0,298 0,2771 -0,0209 
120 0,456 0,4487 -0,0073 
120 0,426 0,4487 0,0227 
120 0,444 0,4487 0,0047 
 
Temos então a faixa de dispersão de 0,0227 –(-0,0217) = 0,0444 
Podemos testar o ponto mais extremo 
 
Teste Q = 0,0227 – 0,0117 / 0,0444 = 0,113 
 
Como são 15 pontos o N= 15 assim temos a 95% de confiança um valor de 0,473 
 
 
 
Como Q tabelado 0,473 > 0,113 Q calculado o ponto deve ser mantido. Observe que se olharmos a 
dispersão não seria necessário fazer o teste uma vez que não há duvida. O teste Q é um teste que aplicamos 
quando temos duvida se o ponto deve ser retirado do conjunto, ou seja, se o ponto foge do conjunto (out lier 
ou ponto anômalo). 
 
 
 
ANOVA 
A análise de Variancia é um teste que deve ser realizado para mostrar que o modelo matemático escolhido 
(linear) é adequado para representar os pontos apresentando alta correlação. Ou seja o modelo prevê bem o 
resultado. 
O teste F é um teste usado para testar se grupos diferentes apresentam a mesma variância de seu resultado. 
Aqui ele é usado para demonstrar que os resíduos em relação ao modelo matemático, não explicáveis, são 
pequenos, 
Para tal, usamos o programa do ecxel Proj.Line (para ver como usar o programa veja no capítulo 8 do scoog). 
 
y= m x + b 
 
 m (inclinação)= 0,00357 0,01976 b= 
sm= 0,00010 0,00642 sb= 
R^2 0,99081 0,01420 sr= 
Valor F 1402 13 
Graus de 
liberdade 
SSresiduos= 0,28260 0,00262 SSregressão 
 
Como resposta o programa retorna os números marcados em verde. 
Para avaliação destes dados devemos avaliar em primeiro lugar os parâmetros associados: 
1- Inclinação e seu desvio 
Neste caso é desejável que a variação de m seja pequeno assim esperamos que a razão (Sm/m) x 100 seja 
inferior a 5% (para dados de regressão de curvas analíticas para outras áreas da ciência). 
b – Intercepto e seu desvio 
 
Neste caso (quando estamos fazendo uma padronização externa ou no caso de fazermos uma 
padronização interna) esperamos que o valor de sb seja pelo menos 1/3 do valor de b (já quando fazemos 
uma adição de padrão o b será diferente de zero e não vamos desejar ou esperar tal situação). Se isto 
ocorrer podemos dizer que o valor b é estatisticamente 0 (zero) ou que passa pela origem do gráfico. 
Como podemos demonstrar isto? 
Graficamente: 
O valor de b pode ser aproximado em 0,019 e Sb em 0,06 assim 3 x Sb é 0,018 como podemos ver: 
 
 
 
 
Observe que neste caso o desvio normal não inclui o 0 (zero) com 99,7 % de confiança e podemos dizer que 
a reta não passa pela origem. Se englobasse o 0 (zero) diríamos que estatisticamente o reta passa pela 
origem. 
c- Coeficiente de variação e de correlação 
 
Podemos ver R2 é 0,992 então r será 0,9842 e SR será 0,01311 e portanto o desvio relativo de R é 1,33% 
assim a incerteza em R é pequena o que é desejável. 
d- O ultimo teste é o teste F que temos um valor calculado de 1636. Para compararmos com o valor tabelado 
a 95% ( confiança padrão usada o que não quer dizer que não possamos usar outros valores) devemos 
determinar os graus de liberdade (GL) do numerador e do denominador da equação: 
 
e 
 
 
Observe que o GL do numerador = N-I e GL do denominador = I-1, portanto temos: 
 
 
K-1 N-K 
 
5-1 15-5 
GL Numerador 
= 4 
GL Denominador 
= 10 
 
Para compararmos com o valor F tabelado devemos buscar uma tabela com o nível de confiança desejado 
(aqui 95%): 
 
 
 
Aqui será o número 10 e 4 que corresponde a 3,48. Para comparar com o F calculado multiplicamos o valor 
de F tabelado por 10 x ficando 34,8. Assim podemos ver que o F calculado, 1636 é cerca de 47 vezesmaior 
indicando uma alta correlação dos dados de entrada com os dados de saída e indicando que o modelo 
representa bem os pontos. 
Calculo da concentração da amostra 
 
A equaçãod a reta é : 
 
Y= 0,00357 * X + 0,01976 
 
Assim podemos achar a concentração substituindo os valores de absorbância das amostras em Y: 
0,158 = 0,00357 * X + 0,01976 assim X = (0,158 - 0,01976) / 0,00357 =38,7223 µmol/L 
 
0,168 = 0,00357 * X + 0,01976 assim X = (0,168 - 0,01976) / 0,00357 =41.5238 µmol/L 
 
Assim o valor é de (38,7223 + 41.5238)/2 = 40,12305 µmol/L 
Calculo do desvio da medida 
 
Como usamos uma curva de calibração esta irá contribuir para o desvio da medida, assim devemos utilizar a 
formula: 
 
 
Assim temos do ProjLine os dados de: 
 
y= m x + b 
 
 m (inclinação)= 0,00357 0,01976 b= 
sm= 0,00010 0,00642 sb= 
R^2 0,99081 0,01420 sr= 
Valor F 1402 13 
Graus de 
liberdade 
SSresiduos= 0,28260 0,00262 SSregressão 
 
Assim Temos: 
Sr = 0,01420 
m = 0,00357 
M = número de medidas da amostra (neste caso 2) 
N = número de medidas usadas para construir a curva analítica (neste caso 15) 
Yc = média de 0,158 e 0,168 sendo 0,163 
Y = Média das 15 medidas: 0,217067 
 
 
Abs 
exp 
525 nm 
0,045 
0,048 
0,055 
0,102 
0,109 
0,112 
0,203 
0,213 
0,205 
0,275 
0,265 
0,298 
0,456 
0,426 
0,444 
y med= 0,217067 
 
Sxx = Sr2 / Sm2 = (0,01420)2 / (0,00010)2 = 22118,4 
 
Assim temos: 
 
Sc = (0,01420/0,00357) Raiz (1/2+1/15+ ((0,163-0,217067)2/((0,00357)2 x 22118,4)) 
Sc= 3,018 µmol/L 
Assim a concentração da amostra é (40  3) µmol/L 
Para terminar calcula-se a massa de MnO4 na amostra compensando as diluições. 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI 
 
CAMPUS ALTO PARAOPEBA – CAP 
 
 
 
 
Roteiro de aula prática 
 
Preparo de curvas analíticas – Padronização interna 
 
 
INTRODUÇÃO 
 
Várias são as técnicas de quantificação de analitos, dentre elas pode-se destacar a padronização externa, a 
padronização interna e a adição de padrão. Na padronização externa uma relação é estabelecida preparando 
padrões de concentrações conhecidas e medindo alguma propriedade física que aumenta ou diminui 
proporcionalmente a a quantidade de matéria de interesse. A medida física pode ser a massa de um 
precipitado, ou a altura deste dentro de um tubo de ensaio, ou ainda a intensidade de cor em um escala visual 
e etc. Quando usamos um instrumento para gerar um número em relação a uma propriedade física dizemos 
que estamos usando um método instrumental. 
 
Como temos números podemos montar gráficos com escalas e a relação entre a concentração e a 
propriedade física pode obedecer a um modelo matemático que pode ser linear, quadrático, exponencial e 
outros. Em química e suas áreas correlatas adotamos preferencialmente o modelo linear por apresentar 
diversas características favoráveis e simples ao tratamento de dados como um desvio simétrico em relação 
resposta e outros. 
 
Para obtenção do modelo pede-se normalmente que seja utilizado pelo menos cinco níveis de calibração, ou 
seja, cinco concentrações diferentes do analito. Alem disto se pede que em cada nível (ou concentração) 
replicatas sejam feitas, normalmente três. Estes parâmetros podem ser reduzidos a critério do analista assim 
o que vamos apresentar aqui seriam tratamentos segundo a IUPAC. 
 
A curva analítica de padronização interna é usada quando o procedimento não é bem controlado. Ou seja, o 
método não possui precisão adequada porque em alguma etapa do processamento da amostra ou o 
instrumento oscila e não conseguimos controlar esta oscilação. São exemplos de processos de preparo de 
amostra, processos onde os passos de preparo são longos, como em processos de extração ou digestão de 
amostras. Ou em instrumentos, por exemplo, na cromatografia gasosa onde a amostra é inserida no 
 
 
equipamento por meio de uma seringa que injeta a amostra líquida no “injetor” do GC , que esta quente e 
pressurisado através de um septo que é furado. É de se esperar um vazamento de parte do material (perda) 
que a cada injeção ocorre de uma forma não sendo reprodutível e afetando a precisão do procedimento 
analítico. Para corrigir este tipo de problema a técnica de padronização interna pode ser usada, desde que: - 
Exista uma substância diferente do analito que responda química e fisicamente ao analito tendo perdas muito 
similares ao analito quando submetido ao mesmo processamento; - A técnica instrumental seja capaz de 
distinguir entre o sinal do analíto e do padrão interno. 
 
A curva analítica de padronização interna então é um gráfico obtido pela concentração de soluções 
conhecidas pela razão do sinal do analito dividido pelo sinal do padrão interno. Observe que a interferência 
espectral (o analito e o padrão interno tem de ter sinais independentes). A interferência espectral é um 
problema neste tipo de técnica. 
 
A obtenção da relação linear é normalmente feita por uso da ferramenta matemática para regressão linear. 
Os parâmetros para esta regressão são apresentados no Capitulo 8 do livro texto Skoog. Observe que o 
modelo ajustado é proposto. Podemos ajustar o modelo a qualquer conjunto de dados e teremos uma 
resposta. O que acontece é que o modelo pode ou não ser adequado. 
 
Assim o gráfico é montado usando soluções de concentrações conhecidas (geralmente o mínimo de cinco 
concentrações diferentes) e mede-se a resposta analítica, traçando-se um gráfico com a relação entre estes 
valores. No eixo x deste gráfico colocam se as concentrações conhecidas e no eixo y as respectivas 
respostas. Se o gráfico obtido representa uma reta torna-se mais fácil obter os parâmetros desta correlação, 
por regressão linear, e definir uma equação matemática que descreva o relacionamento entre x e y, 
encontrando os coeficientes angular (a) e linear (b). Os coeficientes da reta y = ax + b, são calculados com a 
regressão linear e são utilizados para calcular a concentração de soluções desconhecidas que apresentam 
uma resposta analítica obtida da mesma forma que as soluções conhecidas. 
 
Uma das maneiras de verificar se o modelo linear é adequado é utilizar o valor de coeficiente de correlação 
(r). Quanto mais próximo a 1 for o coeficiente de correlação, melhor é a reta. Entretanto, essa não é a 
maneira mais confiável de verificar a linearidade dos dados, em muitos casos é necessário o uso de ANOVA. 
 
OBJETIVO 
 
Preparar curvas analíticas por diferentes métodos e comparar o resultado obtido entre eles através de 
tratamentos matemáticos. 
 
MATERIAIS E MÉTODOS 
 
- Materiais e reagentes: 
 
 
 
 Permanganato de potássio 
 Dicromato de potássio 
 Ácido sulfúrico 1 mol/L 
 Balões volumétricos de 50 mL 
 Balão volumétrico de 1 L 
 Espátula 
 Béquer de 100 mL 
 Bastão de vidro 
 Pipetas volumétricas de 1, 2 e 5 mL 
 Pipeta graduada de 10 mL 
 
 
- Instrumentos: 
 
 Balança analítica 
 Espectrofotometro UV/Vis 
 
PROCEDIMENTO 
 
Preparo da amostra 
 
1. Dissolver uma amostra de permanganato de potássio para uso adulto e pediátrico, pela dissolução da 
amostra (100 mg) em aproximadamente 100 mL de água destilada. Transferir para o balão volumétrico de 1L, 
100 mL de uma solução 1 mol/L de ácido sulfúrico previamente preparada em seguida a solução de 
permanganato e completar o volume com água destilada. 
 
Preparo da curva analítica de padronização interna 
 
2. Usar os volumes calculados para preparar as soluções padrões com concentrações de 1,2 x 10-5 ; 2,4 x 10-
5 ; 4,8 x 10-5 ; 7,2 x 10-5 e 12 x 10-5 mol/L em balões volumétricos de 100,0 mL. 
3. Adicionar os volumes calculados de solução estoque a cinco balõesvolumétricos de 100,0 mL, adicione 10 
mL de solução de ácido sulfúrico 1 mol/L; 4,0 mL de solução de dicromato de potássio 0,0005 mol/L e aferir a 
solução com água ultrapura. Prepare as soluções em duplicata. (10 balões). 
 Prepare um branco pela adição de 10 mL de solução de ácido sulfúrico 1 mol/L em balão volumétrico 
de 100,0 mL e aferir a solução com água ultrapura. 
4. Prepare uma solução de dicromato de potássio pela adição de 4,0 mL da uma solução estoque 0,0005 
mol/L a um balão de 100,0 mL e aferir a solução com água ultrapura. 
 
 
 Prepare uma solução de permanganato de potássio pela adição de 2,0 mL (1,2 x 10-5 mol/L) da uma 
solução estoque 0,0006 mol/L a um balão de 100,0 mL e aferir a solução com água ultrapura. 
5. Diluir a solução da amostra preparada no item 1 medido 8,00 mL com a pipeta graduada e diluindo em 
balão volumétrico de 100,0 mL, adicione 10 mL de ácido clorídrico 1 mol/L; 4,0 mL de solução de dicromato 
de potássio 0,0005 mol/L e aferir a solução com água ultrapura. 
6. Determinação dos comprimentos de onda para o analíto e o padrão interno. 
 Após preparar o equipamento faça um branco do mesmo sem colocar cubetas. 
 Coloque a solução branco (item 3) em duas cubetas no equipamento e faça o branco. 
 Troque a solução da posição frontal pela solução de permanganato preparada no item 4 faça uma 
varredura no espectro do permanganato na faixa pesquis 
 Troque a solução da posição frontal pela solução de cromato preparada no item 4 faça uma varredura 
 
 Avalie os dois espectros sobrepondo-os e verifique as interferências espectrais. 
 Escolha então os comprimentos de onda para montar o método espectrofotométrico. 
7. Monte o método com os comprimentos de onda escolhidos e monte a curva analítica Ab x Conc lendo os 
padrões preparados no itens 3. Registre o resultado na tabela 1. 
 
8. Faça a leitura da solução da amostra preparada no item 5 na curva e anote as absorbâncias. 
9. Faça a regressão linear dos pontos ajustando como uma reta de Razão x Conc de MnO4. 
10. Calcule o erro da inclinação e do intercepto. 
11. Calcule a Análise de Variância da Regressão. 
12. Faça o gráfico da regressão linear. 
13. Calcule a massa da amostra e o erro da medida considerando a incerteza da curva 
analítica e compare com a massa indicada no rotulo do medicamento. Qual o erro relativo considerando o 
valor obtido pelo experimento como verdadeiro? 
14. Com os espectros de absorção do cromato e do permanganato discuta o efeito da interferência espectral 
de um composto no outro. 
 
Tabela 1 - Registro dos resultados. 
 
Número 
Balão 
Vol Solução 
padrão de 
MnO4 (mL) 
Vol Solução 
padrão de CrO4 
(mL) 
MnO4 
Absorbância 
(= ) 
CrO4 
Absorbância 
(= ) 
Razão 
Sinal MnO4 
Sinal CrO4 
1 (branco) 0,00 4,00 
2 4,00 
2 4,00 
3 4,00 
3 4,00 
4 4,00 
 
 
4 4,00 
5 4,00 
5 4,00 
6 4,00 
6 4,00 
Amostra 
Amostra 
 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: 
SKOOG, D.A.; WEST, D.M.; HOLLER, F.J.; CROUCH, S.R. Fundamentos de Química Analítica. 8a Edição, 
São Paulo: Thomson, 2007. 999 p. 
HARRIS, D.C. Análise Química Quantitativa. 6ª edição, Rio de Janeiro: LTC, 2005. 876 p. 
 
 
Tutorial de tratamento de dados da Preparo de curvas analíticas - padronização interna 
 
Dados do experimento 
Conc 
 
mmol/L Razão 
Abs 
 
Abs 
 
12 0,429 0,045 0,105 
12 0,444 0,048 0,108 
12 0,539 0,055 0,102 
24 0,927 0,102 0,110 
24 0,948 0,109 0,115 
24 0,896 0,112 0,125 
48 1,493 0,203 0,136 
48 1,555 0,213 0,137 
48 1,475 0,205 0,139 
72 1,858 0,275 0,148 
72 1,866 0,265 0,142 
72 1,987 0,298 0,150 
120 2,698 0,456 0,169 
120 2,582 0,426 0,165 
120 2,596 0,444 0,171 
 
Amostras 525 0,130 0,128 
 
450 0,128 0,131 
 
Razão 1,02 0,98 
 
Conc = 30,79 28,79 
 
Fazendo regressão linear temos: 
Observe que em química o primeiro modelo matemático que ajustamos é o linear, mas se este não for 
adequado podemos usar outros. 
 
Podemos então calcular os resíduos: 
Fazemos este calculo fazendo uso da equação da reta, onde substituímos no lugar do X o valor da 
concentração preparada e obtendo o valor do Y teórico. O resíduo é calculado então pela diferença do Y 
experimental – Y teórico. 
 
 
 
A soma dos resíduos deu um valor igual a zero ou próximo isto demonstra sua consistência. 
 
Gráfico de Resíduos 
 
 
 
O gráfico de resíduos mostra uma dispersão heterogênea mostrando claramente que o modelo não é linear. 
Isto já era esperado uma vez que sabemos que o permanganato absorve na região de 350 nm interferindo no 
sinal do PI. 
Teste Q para consistência dos dados 
Olhando o gráfico de resíduos não existe ponto anômalo, mas iremos testar o ponto mais extremo para 
demonstrar o uso do teste. 
 
ANOVA 
A análise de Variancia é um teste que deve ser realizado para mostrar que o modelo matemático escolhido 
(linear) é adequado para representar os pontos apresentando alta correlação. Ou seja o modelo prevê bem o 
resultado. 
O teste F é um teste usado para testar se grupos diferentes apresentam a mesma variância de seu resultado. 
Aqui ele é usado para demonstrar que os resíduos em relação ao modelo matemático, não explicáveis, são 
pequenos, 
Para tal, usamos o programa do ecxel Proj.Line (para ver como usar o programa veja no capítulo 8 do scoog). 
 
 
 
 
 
 
y= m x + b 
 
 m (inclinação)= 0,01927 0,42226 b= 
sm= 0,00098 0,06569 sb= 
R^2 0,96768 0,14529 sr= 
Valor F 389 13 
Graus de 
liberdade 
SSresiduos= 8,21697 0,27440 SSregressão 
 
Como resposta o programa retorna os números marcados em verde. 
Para avaliação destes dados devemos avaliar em primeiro lugar os parâmetros associados: 
1- Inclinação e seu desvio 
Neste caso é desejável que a variação de m seja pequeno assim esperamos que a razão (Sm/m) x 100 seja 
inferior a 5% (para dados de regressão de curvas analíticas para outras áreas da ciência). Neste caso foi 
5,06% 
b – Intercepto e seu desvio 
Neste caso (quando estamos fazendo uma padronização externa ou no caso de fazermos uma 
padronização interna) esperamos que o valor de sb seja pelo menos 1/3 do valor de b (já quando fazemos 
uma adição de padrão o b será diferente de zero e não vamos desejar ou esperar tal situação). Se isto 
ocorrer podemos dizer que o valor b é estatisticamente 0 (zero) ou que passa pela origem do gráfico. 
Observe que neste caso o desvio normal não inclui o 0 (zero) com 99,7 % de confiança e podemos dizer que 
a reta não passa pela origem, pois 3 x Sb = 0,18 que esta longe de 0,42. 
 
c- Coeficiente de variação e de correlação 
Podemos ver R2 é 0,96 então r será 0,98 e SR será 0,14 e portanto o desvio relativo de R é 14%% assim a 
incerteza em R é grande. 
d- O ultimo teste é o teste F que temos um valor calculado de 1636. Para compararmos com o valor tabelado 
a 95% ( confiança padrão usada o que não quer dizer que não possamos usar outros valores) devemos 
determinar os graus de liberdade (GL) do numerador e do denominador da equação: 
 
e 
 
 
Observe que o GL do numerador = N-I e GL do denominador = I-1, portanto temos: 
 
 
K-1 N-K 
 
5-1 15-5 
GL Numerador 
= 4 
GL Denominador 
= 10 
 
Para compararmos com o valor F tabelado devemos buscar uma tabela com o nível de confiança desejado 
(aqui 95%): 
 
 
 
Aqui será o número 10 e 4 que corresponde a 3,48. Para comparar com o F calculado multiplicamos o valor 
de F tabelado por 10 x ficando 34,8. Assim podemos ver que o F calculado, 386 é maior indicando uma 
correlação dos dados de entrada com os dados de saída e indicando que o modelo representa bem os pontos 
apesar dos defeitos. 
Calculo daconcentração da amostra 
 
A equação da reta é : 
 
Y= 0,01927 * X + 0,42 
Para amostra temos: 
Amostras 525 0,130 0,128 
 
450 0,128 0,131 
 
Razão 1,02 0,98 
 
Conc = 30,79 28,79 
Mádia 1,00 
Assim podemos achar a concentração substituindo os valores de absorbância das amostras em Y: 
1 = 0,01927 * X + 0,42 
assim X = (1 - 0,42) / 0,01927 = 30,09 µmol/L 
 
Calculo do desvio da medida 
 
Como usamos uma curva de calibração esta irá contribuir para o desvio da medida, assim devemos utilizar a 
formula: 
 
 
Assim temos do ProjLine os dados de: 
 
y= m x + b 
 
 m (inclinação)= 0,01927 0,42226 b= 
sm= 0,00098 0,06569 sb= 
R^2 0,96768 0,14529 sr= 
Valor F 389 13 
Graus de 
liberdade 
SSresiduos= 8,21697 0,27440 SSregressão 
 
Assim Temos: 
Sr = 0,14 
m = 0,01927 
M = número de medidas da amostra (neste caso 2) 
 
 
N = número de medidas usadas para construir a curva analítica (neste caso 15) 
Yc = média de 1,02 e 0,98 sendo 1 
Y = Média das 15 medidas: 1,486 
Razão 
0,429 
0,444 
0,539 
0,927 
0,948 
0,896 
1,493 
1,555 
1,475 
1,858 
1,866 
1,987 
2,698 
2,582 
2,596 
1,486 
 
Sxx = Sr2 / Sm2 = (0,00098)2 / (0,14529)2 = 22118,4 
 
Assim temos: 
 
Sc = (0,14/0,019) Raiz (1/2+ 1/15+ (((1-1,486)2/((0,019)2 x 22118,4)) 
Sc= 5,82  6 µmol/L 
Assim a concentração da amostra é (30  6) µmol/L 
Para terminar calcula-se a massa de MnO4 na amostra compensando as diluições. 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI 
 
CAMPUS ALTO PARAOPEBA – CAP 
 
 
 
Roteiro de aula prática 
 
Preparo de curvas analíticas – Adição de padrão 
 
INTRODUÇÃO 
 
Várias são as técnicas de quantificação de analitos, dentre elas pode-se destacar a padronização externa, a 
padronização interna e a adição de padrão. Na padronização externa uma relação é estabelecida preparando 
padrões de concentrações conhecidas e medindo alguma propriedade física que aumenta ou diminui 
proporcionalmente a a quantidade de matéria de interesse. A medida física pode ser a massa de um 
precipitado, ou a altura deste dentro de um tubo de ensaio, ou ainda a intensidade de cor em um escala visual 
e etc. Quando usamos um instrumento para gerar um número em relação a uma propriedade física dizemos 
que estamos usando um método instrumental. 
 
Como temos números podemos montar gráficos com escalas e a relação entre a concentração e a 
propriedade física pode obedecer a um modelo matemático que pode ser linear, quadrático, exponencial e 
outros. Em química e suas áreas correlatas adotamos preferencialmente o modelo linear por apresentar 
diversas características favoráveis e simples ao tratamento de dados como um desvio simétrico em relação 
resposta e outros. 
 
Para obtenção do modelo pede-se normalmente que seja utilizado pelo menos cinco níveis de calibração, ou 
seja, cinco concentrações diferentes do analito. Alem disto se pede que em cada nível (ou concentração) 
replicatas sejam feitas, normalmente três. Estes parâmetros podem ser reduzidos a critério do analista assim 
o que vamos apresentar aqui seriam tratamentos segundo a IUPAC. 
 
A curva analítica de adição de padrão é usada quando: 
 não podemos fazer um ajuste de matriz (padronização externa) e 
 não conseguimos uma amostra sem o analito. 
 e, alem disto, existe efeito matriz na amostra impedindo o uso de um método de padronização na 
amostra 
A curva é construída pela adição de concentrações conhecidas do padrão a amostra. Assim construímos uma 
curva analítica para cada amostra com cada qual com seu efeito matriz específico. 
 
 
 
A concentração é então obtida pela tomando-se y como zero e achando o valor da concentração na amostra 
diluída. 
 
A obtenção da relação linear é normalmente feita por uso da ferramenta matemática para regressão linear. 
Os parâmetros para esta regressão são apresentados no Capitulo 8 do livro texto Skoog. Observe que o 
modelo ajustado é proposto. Podemos ajustar o modelo a qualquer conjunto de dados e teremos uma 
resposta. O que acontece é que o modelo pode ou não ser adequado. 
 
Assim o gráfico é montado usando soluções de concentrações conhecidas (geralmente o mínimo de cinco 
concentrações diferentes) e mede-se a resposta analítica, traçando-se um gráfico com a relação entre estes 
valores. No eixo x deste gráfico colocam se as concentrações conhecidas e no eixo y as respectivas 
respostas. Se o gráfico obtido representa uma reta torna-se mais fácil obter os parâmetros desta correlação, 
por regressão linear, e definir uma equação matemática que descreva o relacionamento entre x e y, 
encontrando os coeficientes angular (a) e linear (b). Os coeficientes da reta y = ax + b, são calculados com a 
regressão linear e são utilizados para calcular a concentração de soluções desconhecidas que apresentam 
uma resposta analítica obtida da mesma forma que as soluções conhecidas. 
 
Uma das maneiras de verificar se o modelo linear é adequado é utilizar o valor de coeficiente de correlação 
(r). Quanto mais próximo a 1 for o coeficiente de correlação, melhor é a reta. Entretanto, essa não é a 
maneira mais confiável de verificar a linearidade dos dados, em muitos casos é necessário o uso de ANOVA. 
 
OBJETIVO 
 
Preparar curvas analíticas por diferentes métodos e comparar o resultado obtido entre eles através de 
tratamentos matemáticos. 
 
MATERIAIS E MÉTODOS 
 
- Materiais e reagentes: 
 
 Permanganato de potássio 
 Ácido sulfúrico 1 mol/L 
 Balões volumétricos de 100 mL 
 Balão volumétrico de 1 L 
 Espátula 
 Béquer de 100 mL 
 Bastão de vidro 
 Pipetas volumétricas de 1, 2 e 5 mL 
 
 
 Pipeta graduada de 10 mL 
 Pipeta automática de 200 
 
- Instrumentos: 
 
 Balança analítica 
 Espectrofotometro UV/Vis 
 
PROCEDIMENTO 
 
Preparo da amostra 
 
1. Dissolver uma amostra de permanganato de potássio para uso adulto e pediátrico, pela dissolução da 
amostra (100 mg) em aproximadamente 100 mL de água destilada. Transferir para o balão volumétrico de 1L, 
100 mL de uma solução 1 mol/L de ácido sulfúrico previamente preparada em seguida a solução de 
permanganato e completar o volume com água destilada. 
 
Preparo da curva analítica de adição de padrão 
 
2. Preparar 100,0 mL de uma solução estoque de permanganato de potássio 0,0006 mol/L (ou 60 x 10-5 mol 
L-1) como feito na padronização externa. 
 Prepare o branco em um balão volumétrico de 100,0 mL,adicione 10 mL de ácido sulfúrico 1 mol/L e 
completar com água destilada. Coloque no equipamento e faça o auto zero. Em seguida leia 
absorbância esta deve oscilar próximo do zero. 
 
3. Dilua a amostra medindo 8,00 mL da solução item 1 e desta e transferindo para um 
balão volumétrico de 100,0 mL,adicione 10 mL de ácido sulfúrico 1 mol/L e completar com água destilada 
(duplicata). Faça as leituras no mesmo comprimento de onda da padronização externa e anote na tabela 1. 
 
4. Dilua a amostra medindo 8,00 mL da solução item 1 e desta e transferindo para um balão volumétrico de 
100,0 mL, adicionar 2,50 mL da solução preparada no item 2 (e usada para preparar a curva de padronização 
externa), adicione 10 mL de ácido sulfúrico 1 mol/L e completar com água destilada (duplicata). Faça as 
leituras no mesmo comprimento de onda e anote na tabela 1. 
 
5. Dilua a amostra medindo 8,00 mL da solução item 1 e desta e transferindo para um balão volumétrico de 
100,0 mL, adicionar 5,00 mL da solução preparada no item 2 (e usada para preparar a curva de padronização 
externa), adicione 10 mL de ácido sulfúrico 1 mol/L e completar com água destilada (duplicata). Faça as 
leituras no mesmo comprimento de onda e anote na tabela1. 
 
 
 
6. Dilua a amostra medindo 8,00 mL da solução item 1 e desta e transferindo para um balão volumétrico de 
100,0 mL, adicionar 7,50 mL da solução preparada no item 2 (e usada para preparar a curva de padronização 
externa), adicione 10 mL de ácido sulfúrico 1 mol/L e completar com água destilada (duplicata). Faça as 
leituras no mesmo comprimento de onda e anote na tabela 1. 
 
Tabela 1 – Dados da curva de adição de padrão 
 
Número 
do 
balão 
Volume de 
amostra item 1 
(mL) 
Volume de 
padrão Iten 2 
(mL) 
Concentração 
mol/L 
 
Absorbância 
(525 nm) 
1 8,00 0,00 
1 8,00 0,00 
2 8,00 2,50 
2 8,00 2,50 
3 8,00 5,00 
3 8,00 5,00 
4 8,00 7,50 
4 8,00 7,50 
 
8. Monte a curva analítica Ab x Conc lendo os padrões preparados no itens 3 a 6. Registre o resultado na 
tabela 1. Faça o gráfico da regressão linear. 
 
 
9. Por extrapolação da curva de adição de padrão determine a concentração na solução da amostra. 
 
10. Calcule o erro da inclinação e do intercepto. 
 
11. Calcule a massa da amostra e o erro da medida considerando a incerteza da curva analítica e compare 
com a massa indicada no rotulo do medicamento. Qual o erro relativo considerando o valor obtido pelo 
experimento como verdadeiro? 
 
Comparação entre as técnicas 
 
12. Com os resultados discuta as particularidades vantagens e desvantagens de cada técnica e diga qual a 
técnica seria mais indicada para controle de qualidade deste medicamento. 
 
13. Usando a absortividade molar calcule a concentração da solução do item 1 e a massa do permanganato. 
Existe diferença entre os resultados? Justifique? 
 
 
 
 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: 
 
SKOOG, D.A.; WEST, D.M.; HOLLER, F.J.; CROUCH, S.R. Fundamentos de Química Analítica. 8a Edição, 
São Paulo: Thomson, 2007. 999 p. 
 
HARRIS, D.C. Análise Química Quantitativa. 6ª edição, Rio de Janeiro: LTC, 2005. 876 p. 
 
 
 
 
 
 
Tutorial de tratamento de dados da Preparo de curvas analíticas – Adição de padrão 
 
Dados do experimento 
 
Conc Conc 
 
 
mol/L umol/L Abs exp 
Volume 
amostra 
Volume mL 
Padrão 
Volume 
mL Final 
conc 
mol/L 
 
8,00 0,0 100,0 0,0006 0,0000000 0 0,100 
8,00 0,0 100,0 0,0006 0,0000000 0 0,090 
8,00 2,5 100,0 0,0006 0,0000150 15 0,150 
8,00 2,5 100,0 0,0006 0,0000150 15 0,157 
8,00 5,0 100,0 0,0006 0,0000300 30 0,225 
8,00 5,0 100,0 0,0006 0,0000300 30 0,215 
8,00 7,5 100,0 0,0006 0,0000450 45 0,275 
8,00 7,5 100,0 0,0006 0,0000450 45 0,280 
 
 
 
Fazendo regressão linear temos: 
Observe que em química o primeiro modelo matemático que ajustamos é o linear, mas se este não for 
adequado podemos usar outros. 
 
Na adição de padrão observe que a reta ajustada não passa na origem do gráfico. 
Podemos então calcular os resíduos: 
Fazemos este calculo fazendo uso da equação da reta, onde substituímos no lugar do X o valor da 
concentração preparada e obtendo o valor do Y teórico. O resíduo é calculado então pela diferença do Y 
experimental – Y teórico. 
 
 
 
A soma dos resíduos deu um valor igual a zero ou próximo isto demonstra sua consistência. 
 
 
Gráfico de Resíduos 
 
O gráfico de resíduos mostra uma dispersão homogênea sem homostaticidade e sem pontos anômalos ou 
suspeitos. 
 
Teste Q para consistência dos dados 
Não é necessário uma vez que graficamente não temos nenhum ponto distorcendo da dispersão geral. 
 
ANOVA 
A análise de Variancia é um teste que deve ser realizado para mostrar que o modelo matemático escolhido 
(linear) é adequado para representar os pontos apresentando alta correlação. Ou seja o modelo prevê bem o 
resultado. 
O teste F é um teste usado para testar se grupos diferentes apresentam a mesma variância de seu resultado. 
Aqui ele é usado para demonstrar que os resíduos em relação ao modelo matemático, não explicáveis, são 
pequenos, 
Para tal, usamos o programa do ecxel Proj.Line (para ver como usar o programa veja no capítulo 8 do scoog). 
 
 
 
 
 
 
 
Como resposta o programa retorna os números da tabela acima. 
Para avaliação destes dados devemos avaliar em primeiro lugar os parâmetros associados: 
1- Inclinação e seu desvio 
Neste caso é desejável que a variação de m seja pequeno assim esperamos que a razão (Sm/m) x 100 seja 
inferior a 5% (para dados de regressão de curvas analíticas para outras áreas da ciência). Neste caso foi 
2,71% 
b – Intercepto e seu desvio 
Como se trata de uma adição de padrão o valor de b deverá ser diferente de zero. Assim esperamos que a 
razão (Sb/b) x 100 seja inferior a 5% (para dados de regressão de curvas analíticas para outras áreas da 
ciência). Neste caso foi 3,3% 
c- Coeficiente de variação e de correlação 
Podemos ver R2 é 0,995 então r será 0,9978 e SR será 0,005 e portanto o desvio relativo de R é 0,5% assim a 
incerteza em R é pequena e desejável. 
d- O ultimo teste é o teste F 
O que temos um valor calculado de F de 1359. Para compararmos com o valor tabelado a 95% (confiança 
padrão usada o que não quer dizer que não possamos usar outros valores) devemos determinar os graus de 
liberdade (GL) do numerador e do denominador da equação: 
 
e 
 
 
Observe que o GL do numerador = N-I e GL do denominador = I-1, portanto temos: 
 
 
K-1 N-K 
 
4-1 8-4 
GL Numerador 
= 3 
GL Denominador 
= 4 
 
 
 
Para compararmos com o valor F tabelado devemos buscar uma tabela com o nível de confiança desejado 
(aqui 95%): 
 
Aqui será o número 10 e 4 que corresponde a 6,59. Para comparar com o F calculado multiplicamos o valor 
de F tabelado por 10 x ficando 65,9. Assim podemos ver que o F calculado, 1359 é maior indicando uma 
correlação dos dados de entrada com os dados de saída e indicando que o modelo representa bem os pontos 
apesar dos defeitos. 
Calculo da concentração da amostra 
 
A equação da reta é : y = 0,0040933 x C + 0,0994 
Para calcularmos a concnetração na amostra fazemos Y= 0 e... 
Assim: 0 = 0,0040933 x C + 0,0994 e C = -0,0994 / 0,0040933 = 23,06 µmol/L 
Calculo do desvio da medida 
Sc = C x ( (Sa/a)2 + (Sb/b)2 )1/2 = 23,06 x ((0,00011/0,0040933)2 +(0,00312/0,0944)2)1/2 = 
Sc = 0,99 
Assim a concentração da amostra é (23,06  0,99) µmol/L 
Para terminar calcula-se a massa de MnO4 na amostra compensando as diluições. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI 
 
CAMPUS ALTO PARAOPEBA – CAP 
 
 
 
Roteiro de aula prática 
 
Determinação espectrofotométrica do pKa de um indicador 
 
 
INTRODUÇÃO 
 
A espectrometria de absorção molecular no visível pode ser aplicada à análise de compostos absorventes ou 
não absorventes. No caso de espécies absorventes pode ocorrer variação da cor em função do pH do 
sistema, como é o caso de um indicador ácido-base. Esse fato permite a determinação espectrofotométrica 
do pKa do indicador. A comparação dos espectros de absorção de um indicador em suas formas ácida, 
básica e neutra mostra um ponto coincidente, que é chamado ponto isosbésticos ou isoabsortivo. Através de 
leituras de absorbância em dois comprimentos de onda situados à esquerda e a direita do ponto isosbéstico 
pode-se construir gráficos contendo curvas A x pH. O ponto de intercessão das curvas corresponde a 
concentrações iguais da forma ácida e da forma básica, indicando o pH que corresponde ao pKa do 
indicador. 
 
OBJETIVO 
 
Determinar o pKa do indicador azul de bromotimol por espectrofotometria de absorção molecular na região do 
visível. 
 
 
MATERIAIS E MÉTODOS 
Materiais e reagentes: 
- Balões volumétricos de 25 mL 
- Pipeta graduada de 10,00 mL 
- Pipeta Pasteur 
- Solução de azul de bromotimol 0,1% 
 
 
- Solução de HCl 4 mol L-1- Solução de fosfato de sódio dibásico 0,1 mol L-1 
- Solução de fosfato de potássio monobásico 0,1 mol L-1 
- Solução de NaOH 4 mol L-1 
- Fita indicadora de pH 
 
PROCEDIMENTO 
 
Numerar 9 balões volumétricos de 25 mL e Preparar as soluções conforme a seguinte tabela. 
 
 
Númer
o balão 
Vol. sol. 
indicador 
(mL) 
Vol. sol. 
NaOH 
4 mol L-
1 
(Gotas) 
Vol. sol. 
HCl 
4 mol L-
1 
(Gotas) 
 
Vol. sol. 
KH2PO4 
0,1 mol/L 
(mL) 
Vol. sol. 
Na2HPO4 
0,1 mol/L 
(mL) 
pH 
calculado 
Abs 
 
Abs 
 
1 1,00 12 --- 
2 1,00 5 
3 1,00 9 1 
4 1,00 7 3 
5 1,00 5 5 
6 1,00 3 7 
7 1,00 1 9 
8 1,00 5 
9 1,00 12 --- 
 
Completar os volumes dos balões com água deionizada, agitar, verificar o pH e anotar. 
Fazer varreduras das soluções 1 e 9 de azul de bromotimol e determinar os máximos de absorção de cada 
comprimento de onda. Em seguida fazer a varredura para solução 5. Verifique se há interferências. 
 
Fazer as leituras nos dois comprimentos de onda () selecionados tendo o cuidado de zerar o equipamento 
com água. 
 
Construir um gráfico no Excel® colocando na abscissa o pH calculado e na ordenada as absorbâncias de 
cada uma das soluções. O ponto em que a curva da forma ácida corta a curva da forma básica fornece o pH, 
que permite calcular o pKa. 
 
Comparar com o valor de pKa do indicador apresentado pela literatura. 
 
 
 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
 
1. SKOOG, D.A.; HOLLER, F.J.; NIEMAN, T.A. Princípios de Análise Instrumental. 5a Ed. Bookman, 2002. 
1055 p. 
2. SKOOG, D.A.; WEST, D.M.; HOLLER, F.J.; CROUCH, S.R. Fundamentos de Química Analítica. 8a 
Edição, São Paulo: Thomson, 2007. 999 p. 
 
 
Tutorial de tratamento de dados da determinação espectrofotométrica do pKa de um indicador 
 
 
Dados do experimento 
 
Número balão Absorbância 
 = 615  = 435 
1 _ _ 
2 0,139 0,884 
3 0,280 1.055 
4 0,436 0,659 
5 0,946 0,735 
6 1,033 0,416 
7 1,545 0,311 
8 1-558 0,156 
9 _ _ 
 
 
 
 
 
Do roteiro temos: 
 
Número 
balão 
Vol. sol. 
indicador 
(mL) 
Vol. sol. 
NaOH 
4 mol L-1 
(Gotas) 
Vol. sol. 
HCl 
4 mol L-1 
(Gotas) 
 
Vol. sol. 
KH2PO4 
0,1 mol/L 
(mL) 
Vol. sol. 
Na2HPO4 
0,1 mol/L 
(mL) 
pH 
calculado 
1 1,00 12 --- 
2 1,00 5 
3 1,00 9 1 
4 1,00 7 3 
5 1,00 5 5 
6 1,00 3 7 
7 1,00 1 9 
8 1,00 5 
9 1,00 12 --- 
 
 
Desta tabela podemos calcular o pH das soluções de de 2 a 8 pelos volumes adicionados dos sais fosfatos. 
 
Calculo do pH das soluções 
 
PARA SOLUÇÕES TAMPÃO 
Nas soluções de 3, 4, 5, 6 e 7 usaremos a formula de tampão deduzida no livro do autor Skoog cap 9. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
(9-27) 
 
Assim como exemplo calcularemos a pH da solução 2: 
 
O primeiro passo é definir qual do Ka do ácido fosfórico será usado. 
Como usamos o sal monobásico e o dibásico iremos usar o Ka2. 
 
 
 
Assim: 
 
 
Podemos calcular a concentração do CHA na formula, por exemplo no tampão 3: 
CHA = CNaH2PO4 x V NaH2PO4 / Vfinal = 0,1 molL
-1 x 1 mL / 25 mL = 0,036 molL-1 
Podemos também calcular a concentração do CA- na formula: 
CA- = CNa2HPO4 x V Na2HPO4 / Vfinal = 0,1 molL
-1 x 1 mL / 25 mL = 0,004 molL-1 
Aplicando na formula 9-27 temos: 
 
[H+] = Ka2 x CHA
 / CA´ = 6,32 X 10
-8 X 0,036 molL-1/0,004 molL-1 = 5,688 x 10-7 molL-1 
pH = 6,24 
 
Aplicando as outras soluções temos: 
Solução vHA VA- 
CHA CA- C H
+ pH 
3 9 1 0,0360 0,0040 5,69E-07 6,25 
4 7 3 0,0280 0,0120 1,47E-07 6,83 
5 5 5 0,0200 0,0200 6,32E-08 7,20 
6 3 7 0,0120 0,0280 2,71E-08 7,57 
7 1 9 0,0040 0,0360 7,02E-09 8,15 
 
 
PARA SOLUÇÕES DE SAIS ANFIPRÓTICOS 
Nas soluções de 2 e 8 usaremos a formula de tampão deduzida no livro do autor Skoog cap 15 
. 
Assim para solução 2 o sal usado é NaH2PO4 e assim usaremos Ka1 e Ka2 do ácido fosfórico e CNaH2PO4 será 
0,1 molL-1 x 5 mL / 25 mL = 0,02 molL-1. A equação ficará: 
 
 
 
 
 
[H+] = 2,075 x 10-5 pH = 4,68 
DADOS DO GRÁFICO 
 
Balão pH  = 615  = 435 
2 4,68 0,139 0,884 
3 
6,25 
0,280 1.055 
4 
6,83 
0,436 0,659 
5 
7,20 
0,946 0,735 
6 
7,57 
1,033 0,416 
7 
8,15 
1,545 0,311 
8 9,61 1-558 0,156 
 
 
 
Refinado regi]ao de interesse: 
 
 
 
 
Quando igualamos os y das retas temos o valor de X onde elas se crusam: 
 
Assim : - 0,335 X + 3,148 = 1,378 X – 8,978 e 
(1,378 + 0,335 ) X = 3,148 + 8,978 e 
X = pH = PKaind = 12,126 / 1,713 = 7,07 
 
Ou seja pKa de 7,07. 
 
Da tabela 14-1 
 
 
Temos que o valor tabelado para pKa do Azul de bromo timol é 7,10 indicando um erro na exatidão de 0,03 
unidade de pKa. Ou seja, um erro % na exatidão de (0,03/7,1 0) x 100 = 0,42% em termos de pKa 
Já convertendo para Ka temos o valor 0,851 x 10-7 experimental sendo o tabelado de 0,794 x 10-7 . 
Assim 0,794 - 0,851 que denota um erro de -0,057 x 10-7 no Ka. 
E um erro % na exatidão de (-0,057 / 0,794) x 100 = 7,17 % 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI 
 
CAMPUS ALTO PARAOPEBA – CAP 
 
 
Roteiro de aula prática 
 
Determinação da concentração de Fe(II) por espectrometria de absorção 
no visível 
 
INTRODUÇÃO: 
 
A espectrometria de absorção molecular no visível pode ser aplicada à análise de compostos absorventes ou 
não absorventes. Nestes últimos é necessária a ocorrência de uma reação química, cujo produto absorve no 
visível. Um exemplo deste tipo de análise é a dosagem de Fe(II). O Fe(II) não apresenta cor suficiente para 
produzir uma 
absorção diferenciada a concentrações diversas. Portanto, sua determinação exige o uso de um reagente 
seletivo. Para quantificação do Fe(II), o íon reage com a 1,10- fenantrolina para formar o complexo de cor 
vermelho-alaranjado [(C12H8 N2)3 Fe2+], que no intervalo de pH de 2 a 9, é estável por longos períodos. O 
Fe(III), principal interferente dessa análise, pode ser reduzido com cloreto de hidroxilamônio ou com 
hidroquinona. 
 
Quando trabalhamos com ensaios de rotina que levam vários dias é interessante não termos de construir uma 
curva analítica todo dia. Para tal podemos usar técnicas de carta de controle para determinarmos a validade 
da curva entre dias. Neste experimento iremos explorar esta técnica e será feito em dois dias: No primeiro 
iremos construir a curva analítica e construir as cartas de controle e no segundo fazer a validação da curva 
baseada na carta controle e proceder as análises das amostras. 
 
Outro fator que iremos explorar é os conceitos intrínsecos a espectroscopia óptica. Temos que a Absorção de 
uma solução esta relacionado a transmitância e que a absorbância é uma propriedade aditiva. Assim a perda 
de potencia de um feixe luz ao atravessar uma solução é o somatório da absorção do cromóforo de interesse, 
mais a absorbância de outras espécies interferentes mais as alterações de refração do meio. Assim quando 
construímos uma curva analítica procuramos adaptá-la da melhor forma a reproduzir as condições da 
amostra. Na maioria dos casos, esta adaptação é bem sucedida, mas existem casos em que a amostra é 
muito complexa. Nestes casos e quando existe o uso de uma reação para produzir cor é possível descontar 
 
 
os efeitos da matriz, para corrigir os erros relacionados absorbância de outras espécies interferentes mais as 
alterações de refração do meio. Este tipo de correção é conhecido em alguns meios como correção por meio 
de branco testemunha. 
 
 
 
Como o equipamento de absorção molecular no UV/Vis funcionaA transmitância e dada por T= P/P0 e a absorbância é dada por A= -log T=log P0/P. 
Observe que o equipamento de absorção molecular no UV/Vis não mede a luz absorvida e sim a luz 
transmitida, por inferência ele admite que toda luz perdida na potencia do feixe incidente ocorre devido a 
absorção do cromóforo. 
Quando um feixe de radiação monocromática atravessa uma solução contendo uma espécie padrão 
absorvedora, gerada por uma reação especifica com um reagente que gera cor a partir do analito, uma parte 
dessa energia é absorvida pelos cromóforos de interesse, parte e refletida e refratada, enquanto o restante é 
transmitido sendo detectada. 
Ou seja podemos interpretar a Abstotal = Abs cromf + Abs Refl + Abs Refr . 
Ao zerar o equipamento com a cubeta cheia com a solução do branco, dizemos artificialmente, que Absbranco = 
Abs Refl + Abs Refr ou seja e a Abs = Abs cromf . Estamos artificialmente mudando o zero de posição e 
descontando os efeitos das perdas por refração e reflexão. 
 
Figura1 - Esquema monstranto o feixe incidente P0 e o feixe emergente P. 
Portanto ao analisarmos amostras acreditamos que o branco feito foi de forma adequada. 
Influencia de amostras reais 
Agora quando analisamos amostras reais existem substâncias que não estão presentes no branco que 
podem produzir alterações na composição do meio implicando em aumento ou diminuição das reflexões e 
refrações alem de cromóforos interferentes. 
Observe que a nossa curva foi feita sobre a seguinte proposição: 
Abstotal = Abs cromf + Abs Refl + Abs Refr 
Onde Abs Refl + Abs Refr = AbsBranco foram compensadas artificialmente. Ou seja, o equipamento faz: 
 
Abs cromf = Abstotal - Abs Refl - Abs Refr 
Ou 
Abs cromf = Abstotal – AbsBranco 
Mas nossa amostra pode conter substâncias que podem introduzir novas componentes a equação: 
Abstotal = Abs cromf + Abs Refl + Abs Refr + Abs Novas Refl + Abs Novas Refr + Abs interf 
Onde as substâncias introduzem três novos termos. Assim: 
Abs cromf = Abstotal - Abs Refl - Abs Refr - Abs Novas Refl - Abs Novas Refr - Abs interf 
Termos 1 2 3 4 5 6 
Observe que os termos 2 e 3 foram compensados como branco, mas os novos termos que só aparecem na 
hora da análise da amostra não. Estas alterações devem ser compensadas. Uma forma de compensar estas 
alterações é com o uso do chamado “Branco Testemunha”. O uso do branco testemunha só é possível 
quando a espectrometria de absorção no UV/Vis faz uso de um reagente para formar a cor. Assim em um 
determinado comprimento de onda usado na análise para determinar a concentração da espécie cromófora 
gerada pela reação específica, a amostra devidamente diluída, irá apresentar uma perda de potencia do feixe 
que corresponde a soma das absorções do cromóforo, mais a perda devido as alterações nos índices de 
refração e reflexão alterando a refração e reflexão e outras substâncias que absorvam neste comprimento de 
onda. Se preparamos outra amostra sem adicionar o reagente que gera o cromóforo iremos poder medir a 
 
 
perda de potencia do feixe referente à perda devido a refração e reflexão e outras substâncias que absorvam 
neste comprimento de onda. Assim: 
Absbranco testemunha = Abs Novas Refl + Abs Novas Refr + Abs interf 
E 
Abs cromf = Abstotal - Abs Refl - Abs Refr - Abs Nova Refl - Abs Nova Refr - Abs interf 
Ou 
Abs cromf = Abstotal - Abs Branco - Abs Branco TestemunhaRefr 
 
Diminuindo a absorção da amostra da absorção do branco testemunha teremos o valor da absorção devido a 
espécie cromófora e poderemos calcular a concentração do cromóforo. 
 
Sinais da absorção. 
Os sinais quando construídos adequadamente serão sempre positivos, mas podemos ter sinais de absorção 
negativa dependendo da situação. Isto não significa uma absorção negativa e sim uma má interpretação dos 
sinais pelo equipamento. 
Observando a equação: 
Abs cromf = Abstotal - Abs Refl - Abs Refr - Abs Nova Refl - Abs Nova Refr - Abs interf 
Ou 
Abs cromf = Abstotal - Abs Branco - Abs Nova Refl - Abs Nova Refr - Abs interf 
A Abs interf sempre irá ter uma contribuição positiva aumentando o sinal Abs cromf indevidamente e portanto 
sempre terá o sinal negativo na expressão. 
Mas Abs Nova Refl e Abs Nova Refr pode ter um sinal trocado invertendo o sinal na expressão e teremos de somar 
valores dependendo da situação. A seguir iremos apresentar explicações para melhor esclarecer estas duas 
condições. 
Contribuições adicionadas 
Imagine que todas as Abs sejam positivas contribuindo para o sinal da AbsTotal . 
 
 
Figura 2 - Gráfico mostrando as contribuições individuais para absorção total. 
 
Em uma análise de uma amostra real em contraste com os padrões o branco irá compensar apenas os 
efeitos de refração e reflexão do solvente e da cubeta e dos reagentes adicionados. Neste caso, os 
interferentes que podem alterar as condições experimentais são desconhecidos e seus efeitos não podem ser 
previstos e neutralizados no branco. Em uma situação como esta em que os interferentes alteram a absorção 
real iremos ter uma absorção referente aos interferentes que absorvem naquele comprimento de onda, mas 
teremos também uma componente referente aos interferentes que alteram os índice de refração e reflexão, 
aumentando e por conseqüência aumentando as perdas de potência do feixe de luz. O que leva o 
equipamento a registrar, equivocadamente, esta perda como aumento de Absorbância que identificamos na 
figura 2. Como AbsRefr e AbsRefl . 
 
 
 Observe que nesta situação a absorção sempre será maior que o real e se não for feita a compensação pelo 
uso do Branco Testemunha iremos incorrer em resultados maiores que o real. 
A forma de conhecer estas contribuições é preparar o branco testemunha que tem por objetivo medir os 
efeitos das contribuições da matriz da amostra sobre a absorção no comprimento de onda da análise e a 
influencia sobre os índices de refração e reflexão do conjunto solvente e cubeta. 
Contribuições subtraídas 
Agora imagine uma situação onde o interferente presente em vez de aumentar o índice de refração e reflexão 
o faça diminuir fazendo com que a potencia do feixe transmitido seja maior. 
 
 
Figura 3 - Gráfico mostrando as contribuições individuais para absorção total. 
 
Observe que na situação proposta na figura 1-??, embora os interferentes tenham um efeito de melhora nos 
índices de refração e reflexão ele irá causar um processo de aumento da incerteza por não conhecermos seu 
valor. De qualquer forma o valor deverá ser corrigido com base na absorção do branco testemunha. 
Observe que se a AbsInterf for nula ou tiver valor menor que a AbsRefl + AbsRefr o sinal de absorbância irá ter um 
sinal negativo (Figura 1-???). 
 
Figura 4 - Gráfico mostrando as contribuições individuais para absorção total. 
Neste caso devemos ter o cuidado de lembrar que a absorção negativa é fruto de um processo matemático, 
pois houve uma mudança de referencial do zero quando zeramos o equipamento com o branco. Ou seja, 
dizemos para maquina que aquele valor de perda de potencia é o zero. Só que ao introduzirmos uma amostra 
 
 
esta pode ter substâncias que irão melhorar (diminuir a refração e reflexão) do caminho óptico aumentando a 
luz transmitida e levando a uma interpretação de que a absorção é negativa em relação ao zero artificial. 
Neste caso o branco testemunha é produzido não se adcionando o reagente que produz a cor. Se produz um 
branco que terá uma absorbância que é constituído pelos efeitos relacionados absorbância de outras 
espécies interferentes mais as alterações de refração do meio. Assim este branco pode ser descontado da 
absorbância da amostra com cor obtendo o valor de absorbância devido apenas ao cromóforo. 
 
OBJETIVO: 
 
Determinar a concentração de Fe (II) em antianêmicos por espectrometria de absorção 
molecular na regiãovisível do espectro. 
 
MATERIAIS E MÉTODOS: 
 
- Materiais e reagentes: 
Balões volumétricos de 500; 250 e 100 mL 
Balões volumétricos de 50,00 mL 
Béqueres de 250 mL 
Pipeta volumétrica de 10,00 mL 
Pipeta volumétrica de 1,0 mL 
Ácido sulfúrico concentrado P.A 
Ácido nítrico concentrado P.A. 
Acetato de sódio P.A. 
Sulfato ferroso amoniacal P.A. - ([Fe(NH4)2(SO4)2].6H2O) 
Cloridrato de hidroxilamina P.A. (NH2OH.HCl) 
1,10-fenantrolina P.A. 
Água destilada. 
 
- Instrumentos: 
Espectrômetro de absorção no UV/VIS, marca Shimadzu, modelo UV 3600. 
Procedimento: 
 
Atenção : 
 
 Para evitar contaminação, tomar o cuidado de usar uma pipeta para cada reagente que não 
deve ser pipetado diretamente do frasco. 
 
 Compare a vidraria da bancada com a descrita no roteiro. Caso não tenha veja se é possível 
adaptar o procedimento. 
 
 
 Devido ao tamanho desta prática a turma será dividida em três grupos: 
1. Um grupo prepara curva analítica e o branco. 
2. O segundo grupo prepara três soluções 2 e quatro soluções 6. 
3. O terceiro grupo prepara três soluções 6 e quatro soluções 2. 
 
 
Primeira Parte 
 
 
Preparo dos reativos (Verifique quais soluções estão prontas) 
1. Solução padrão de Fe2+: Pesar exatamente 0,7 g de sulfato ferroso amoniacal padrãoprimário 
[Fe(NH4)2(SO4)2].6H2O e transferir quantitativamente para um balão volumétrico de 500 mL. Acidificar com 
gotas de ácido sulfúrico concentrado, dissolver e completar o volume com água deionizada. Nesta solução, 1 
mL = 0,21mg de Fe(II). 
 
2. Solução padrão diluída de Fe2+: Pipetar 10 mL de solução padrão de Fe2+ em um balão volumétrico de 
100 mL e completar o volume com água deionizada. Nesta solução, 1 mL = 0,020 mg de Fe(II) ou 20,0 mg de 
Fe(II) 
 
3. Solução de cloridrato de hidroxilamina 5% (m/v): Dissolver 5 g de NH2OH.HCl em 100 mL de água 
destilada. 
 
4. Solução de acetato de sódio 2 mol L-1: Pesar cerca de 41 g de acetato de sódio anidro, transferir para 
balão de 250 mL e completar o volume com água deionizada. 
 
5. Solução a 0,25% (m/v) de 1,10-fenantrolina: Pesar 0,25 g de 1,10-fenantrolina, transferir para um balão 
volumétrico de 100 mL. Adicionar cerca de 50 mL de água deionizada, 5 gotas de ácido nítrico concentrado, 
agitar e completar o volume com água deionizada. 
 
Confecção da curva analítica: 
 
6. Numerar 6 balões volumétricos de 100 mL. 
7. Adicionar nos balões de números 2, 3, 4, 5 e 6, os seguintes volumes de solução padrão de ferro contendo 
-1 de Fe (II) (solução 2), de acordo com a tabela 3.1: 
8. Fazer as seguintes adições, em todos os balões, inclusive no branco, na ordem indicada: 
Sol 3 - 4 mL de solução aquosa de cloridrato de hidroxilamina a 5% (m/v); 
Sol 4 - 4 mL de solução aquosa de acetato de sódio 2 mol L-1; 
Sol 5 - 8 mL de solução de 1,10-fenantrolina a 0,25% (m/v). 
 
 
9. Completar os volumes dos 6 balões com água destilada. Homogeneizar as soluções. 
10. Deixar as soluções em repouso por 10 minutos antes de fazer as leituras. 
11. Escolher o comprimento de onda com a solução do balão de nº 3, fazendo uso da 
solução do balão de nº 1 como branco. Fazer a varredura plotando o gráfico de Abs x 
comprimento de onda na faixa de 400 a 600 nm. O comprimento de onda máximo de absorção é em torno de 
510 nm. 
12. Zerar o equipamento usando a solução 1 (branco) e medir as absorbâncias de todas as soluções usando 
a solução do balão de nº 1 como branco. 
13. Fazer a leitura da absorbância no espectrofotômetro, no comprimento de onda previamente selecionado e 
faça o tratamento estatístico/matemático para curva de padronização externa 
 Faça a regressão linear dos pontos ajustando como uma reta. Verifique se os resíduos estão 
adequados. 
 Calcule o erro da inclinação e do intercepto. 
 Calcule a Análise de Variância da Regressão. 
14. Calcular e registrar as concentrações das soluções na tabela 1 junto com as absorções medidas de cada 
solução. 
 
Tabela 1 - Dados da curva analítica. 
Número 
Balão 
Sol 2 (mL) 
20,0µg/mL) 
Sol 3 
(mL) 
Sol 4 
(mL) 
Sol 5 
(mL) 
Conc 
(µg/mL) 
Absorção 
1 
Branco 
0,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
3 2,00 4,00 4,00 8,00 
3 2,00 4,00 4,00 8,00 
4 3,00 4,00 4,00 8,00 
4 3,00 4,00 4,00 8,00 
5 4,00 4,00 4,00 8,00 
5 4,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
 
15. Trate a curva analítica de padronização externa como feito na prática de padronização externa. 
 
 
Carta de controle 
 
Em varias situações de rotina uma mesma metodologia analítica pode ser usada por vários dias seguidos. 
Nestes casos pode ser inviável o diminuir à produtividade se temos de fazer a curva analítica todos os dias. 
Uma alternativa e a construção de curvas analíticas é a construção de cartas de controle. Estas cartas de 
controle podem envolver o controle da curva analítica ou o controle do processo com amostras certificadas. 
 
16. Neste experimento o objetivo é construir cartas de controle da curva analítica. Assim iremos construir 
cartas de controle para o ponto superior e para o ponto inferior. 
17. Repita em sete replicatas os pontos 2 e 6 é registre as concentrações e absorbâncias na tabela 2 
 
Tabela 2 - Dados de replicatas dos pontos 2 e 6 
Número 
Balão 
Sol 2 (mL) 
20,0µg/mL) 
Sol 3 
(mL) 
Sol 4 
(mL) 
Sol 5 
(mL) 
Conc 
(µg/mL) 
Absorção 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
Média= -------------- 
Desvio padrão= -------------- 
 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
Média= -------------- 
Desvio padrão= -------------- 
 
 
 
Segunda Parte 
 
Validação da curva analítica 
 
18. Para validar a curva analítica temos de calcular os limites baseados nas medidas das replicatas das 
concentrações da tabela 2. 
19. Devemos também preparar uma solução do ponto 2 e uma solução do ponto 6 e o branco e fazer a leitura 
no espectrômetro de UV/Vis. 
 
Tabela 3 – Validação da curva analítica – Vol para balão de 100 mL. 
Equação da Reg Lin. curva analítica obtida da tabela 1 = 
Número 
Balão 
Sol 2 (mL) 
20,0µg/mL) 
Sol 3 
(mL) 
Sol 4 
(mL) 
Sol 5 
(mL) 
Conc 
(µg/mL) 
Absorção 
1 (branco) 0,00 4,00 4,00 8,00 ----------- 
2 1,00 4,00 4,00 8,00 
Limite superior da variabilidade permitida Média + 3 x S = 
Limite inferior da variabilidade permitida Média + 3 x S = 
6 5,00 4,00 4,00 8,00 
Limite superior da variabilidade permitida Média + 3 x S = 
Limite inferior da variabilidade permitida Média + 3 x S = 
 
20. Se a concentração obtida estiver dentro dos limites podemos usar a curva analítica caso contrário 
devemos construir outra curva. Substitua na carta de controle. 
 
Determinação da Concentração de Ferro em Medicamentos: 
 
21. Os medicamentos anti-anemia apresentam três concentrações de sulfato ferroso: 
 Se medicamento com 25 mg/mL de Fe(II); 
 Se medicamento com 50 mg/mL de Fe(II)); 
 Se medicamento com 125 mg/mL de Fe(II)); 
 Se comprimido de 250 mg de de Fe(II), triture e dilua para 1 L em água e siga do item 16. 
22. Olhe o rotulo do medicamento e execute a diluição apropriada que deve ser feito para que o medicamento 
apresente a leitura dentro da faixa da curva analítica. 
I. Se 25 mg mL-1 deFeSO4 dilua 100x. (1,0 ml 100 mL). 
II. Se 50 mg mL-1de FeSO4 dilua 200x. (1,0 ml p/200 mL). 
III. Se 125 mg mL-1de FeSO4 dilua 500x. (1,0 mL p/500 mL). 
IV. Se comprimido use a solução preparada no item 14. 
 
 
Com esta diluição os três concentrações diferentes vão para a mesma concentração em torno de 0,250 
mg/mL de Fe(II). 
23. Adicione 0,2 mL da amostra diluída (item 15) em um balão de 100 mL e adicionar os reagentes: 
 4 mL de solução aquosa de cloridrato de hidroxilamina a 5%; 
 4 mL de solução aquosa de acetato de sódio 2 mol L-1; 
 8 mL de solução de 1,10-fenantrolina. 
24. Completar o volume com água destilada. 
25. Deixar em repouso por 10 minutos. 
 
Branco Testemunha 
 
Em alguns medicamentos podemos ter cores devido a adição de corantes e outras substâncias componentes 
da formulação ou mesmo substãncias que mudam o índice de refração e outros que poderam interferir no 
resultado do ensaio. O chamado Branco Testemunha tem por objetivo corrigir estas interferências que são 
características individuais de cada amostra. 
 
26. Adicione 0,2 mL da amostra diluída (item 15) em um balão de 100 mL e adicionar os reagentes: 
 4 mL de solução aquosa de cloridrato de hidroxilamina a 5%; 
 4 mL de solução aquosa de acetato de sódio 2 mol L-1; 
 0 mL de solução de 1,10-fenantrolina. 
27. Completar o volume com água destilada. 
28. Deixar em repouso por 10 minutos. 
29. Para fazer os cálculos corrija a absorbância da amostra descontando o valor da absdorbância do Branco 
testemunha. 
 
Amostra dopada 
 
Para demonstrar que os ensaios estão sendo feitos de forma correta uma das formas é fazer a recuperação 
de uma amostra dopada (Spike) de uma amostra. Neste caso se adiciona uma quantidade do padrão a uma 
das amostra e calculamos o valor da recuperação do material adicionado. 
 
30. Adicione 0,2 mL da amostra diluída (item 15) em um balão de 100 mL e adicionar os reagentes e 3 mL da 
solu 
 4 mL de solução aquosa de cloridrato de hidroxilamina a 5%; 
 4 mL de solução aquosa de acetato de sódio 2 mol L-1; 
 8 mL de solução de 1,10-fenantrolina. 
31. Completar o volume com água destilada. 
32. Deixar em repouso por 10 minutos. 
 
 
33. Para fazer os cálculos corrija a absorbância da amostra descontando o valor da absdorbância do Branco 
testemunha. 
 
Resultados 
 
Anote os resultados na tabela abaixo 
 
Tabela 4 – Análise das amostras – Vol para balão de 100 mL. 
Número 
Balão 
Sol 2 
(mL) 
Sol 3 
(mL) 
Sol 4 (mL) Sol 5 (mL) Conc 
(µg/mL) 
Absorção 
Branco 
testemunha 
0,2 amostra 
+ 0 mL sol 
2 
4,00 4,00 0,00 
amostra 0,2 amostra 
+ 0 mL sol 
2 
4,00 4,00 8,00 
Abs AMOSTRA – Abs Branco Testemunha 
Amostra 
dopada 
0,2 amostra 
+3mL sol 
item 2 
4,00 4,00 8,00 
Abs AMOSTRA DOPADA – Abs Branco Testemunha 
Absorção Recuperação (Experado ao ponto 4) = 
 
 
34. Trate a curva analítica de padronização externa como feito na prática de padronização externa. 
35. Antes de calcular as concentrações da amostra e da recuperação desconte o valor do Branco testemunha 
dos valores de absorção da amostra e da recuperação. 
36. Calcule a concentração da amostra diluída e o erro da medida considerando a incerteza da curva 
analítica. 
37. Calcule a concentração da amostra e dopada com Fe(II) diluída e o erro da medida considerando a 
incerteza da curva analítica. 
38. Calcule a concentração da recuperação diluída e o erro da medida considerando a 
incerteza da curva analítica. 
 Desconte o valor de concentração encontrado para amostra do valor encontrado da amostra dopada 
Conc (recuperação) = Conc Am Dopada – Conc Amostra 
 Clacule a recuperação em %: 
% recuperação = Conc (recuperação) x 100 / Valor dopado* 
*Valor dopado é a conc do ponto 3 da curva. 
 
39. Calcular o resultado em mg de ferro por mL de medicamento. 
 
 
40. Calcule o error relativo considerando o valor obtido como verdadeiro. 
41. Discuta a recuperação e que garantias de qualidade ela representa. 
 
 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: 
 
SKOOG, D.A.; HOLLER, F.J.; NIEMAN, T.A. Princípios de Análise Instrumental. 5a Ed. Bookman 
Companhia, 2002. 
SKOOG, D.A.; WEST, D.M.; HOLLER, F.J.; CROUCH, S.R. Fundamentos de Química Analítica. 8a Edição, 
São Paulo: Thomson, 2007. 999 p. 
 
 
 
 
 
 
 
Tutorial de tratamento de Dados 
Aula experimental 
 
Determinação da concentração de Fe(II) por espectrometria de absorção 
no visível 
 
 
Dados experimentais: 
Figura 1-Tabela de dados do experimento 
Número Balão Sol 2 (mL) 
 
Sol 3 (mL) Sol 4 (mL) Sol 5 
(mL) 
Volume do 
balão (mL) 
Conc 
 
Absorção 
1 (Branco) 0 4,00 4,00 8,00 100,00 0,000 0,012 
2 1 4,00 4,00 8,00 100,00 0,200 0,073 
2 1 4,00 4,00 8,00 100,00 0,200 0,064 
3 2 4,00 4,00 8,00 100,00 0,400 0,123 
3 2 4,00 4,00 8,00 100,00 0,400 0,134 
4 3 4,00 4,00 8,00 100,00 0,600 0,201 
4 3 4,00 4,00 8,00 100,00 0,600 0,189 
5 4 4,00 4,00 8,00 100,00 0,800 0,256 
5 4 4,00 4,00 8,00 100,00 0,800 0,267 
6 5 4,00 4,00 8,00 100,00 1,000 0,332 
6 5 4,00 4,00 8,00 100,00 1,000 0,335 
 
Com os dados experimentais da tabela 1 foi possível construir a curva analítica (Figura2): 
 
Figura 2-Gráfico dos dados do experimento e a regressão linear. 
 
 
Onde obtemos da regressão linear a curva y = 0,325x + 0,003. 
 
A partir da equação podemos fazer a curva de resíduos Figura 3. 
 
Figura 3 -Tabela com dados de Abs teórica obtida da equação da regressão linear obtida da figura 2. 
 
 
Conc 
Fe(µg/mL) 
Absorção Abs 
teórica 
Resíduos 
0,00 0,012 0,002 0,010 
0,20 0,073 0,068 0,005 
0,20 0,064 0,068 -0,004 
0,40 0,123 0,134 -0,011 
0,40 0,134 0,134 0,000 
0,60 0,201 0,199 0,002 
0,60 0,189 0,199 -0,010 
0,80 0,256 0,265 -0,009 
0,80 0,267 0,265 0,002 
1,00 0,332 0,331 0,001 
1,00 0,335 0,331 0,004 
 
Na figura 4 temos o gráfico de concentração de Fe x resíduo onde podemos observar os pontos máximos de 
0; 0,012 e mínimo de 0,40; -0,011. 
 
Figura 4 – Grafico de resíduos de Abs x Concentração de Fe. 
 
 
 
Teste Q 
Os dois pontos extremos foram testados usando o teste Q para demonstrar que estão consistentes com a 
variabilidade do conjunto de dados e que não são pontos anômalos. 
A faixa é dada de f= 0,010-(-0,011) = 0,021 
 O ponto P 0,00; 0,010 apresenta como ponto mais próximo o ponto 0,20; 0,05 e e portanto a equação: 
Q calculado = Pduvidoso - Ppróximo = 0,010 -0,05 = 0,2380 com N = 11 
 Faixa 0,021 
 
O Q Tabelado = 0,708 para N=11 em um nível de confiança de 95%. 
Assim podemos afirmar que estatisticamente o valor deve permanecer no conjunto sem ser excluído. 
 O ponto P 0,40; -0,011 apresenta como ponto mais próximo o ponto 0,20; 0,05 e e portanto a 
equação: 
Q calculado = Pduvidoso - Ppróximo = -0,011 –(-0,010) = 0,04762 com N = 11 
 Faixa 0,021 
 
O Q Tabelado = 0,708 para N=11 em um nível de confiança de 95%. 
 
 
Assim podemos afirmar que estatisticamente o valor deve permanecer no conjunto sem ser excluído. 
 
Análise de Variância (ANOVA) 
Para realizar a ANOVA usaremos o programa ProjLin da Excel. O resultado esta na Figura 5. 
Figura 5 – Tabela contendo os dados retornados do programa Excel função Proj.Lin 
a= 0,3250 B= 0,0033 
S a= 0,0066 S b= 0,0042 
R= 0,996 S r= 0,00701 
F calc= 2423 GL= 9 
SMQ 
reg= 0,119 
 SMQ 
res= 0,00044 
GL= (11-6=)5 GL= (6-1=)5 
 
Na análise da variância apresentou resultados que demonstram que o modelo é adequado. 
O Valor de F calculado foi de 2423 e tem GL do numerador de 5 (N-I e 11 – 6 = 5) e do denominador de 5 (I-
1e 6-1=5). Na tabela de teste