{"id":26328,"date":"2016-06-03T15:47:33","date_gmt":"2016-06-03T15:47:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bioanalyt.com\/stories\/cuando-se-trata-de-medir-definir-la-incertidumbre-mayor-confianza-en-los-resultados\/"},"modified":"2016-06-03T15:47:33","modified_gmt":"2016-06-03T15:47:33","slug":"cuando-se-trata-de-medir-definir-la-incertidumbre-mayor-confianza-en-los-resultados","status":"publish","type":"stories","link":"https:\/\/www.bioanalyt.com\/es\/stories\/cuando-se-trata-de-medir-definir-la-incertidumbre-mayor-confianza-en-los-resultados\/","title":{"rendered":"Cuando se trata de medir, definir la incertidumbre = mayor confianza en los resultados"},"content":{"rendered":"
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Por la Dra. Anna Zhenchuk, publicado el 3 de junio de 2016 (actualizado en julio de 2025)<\/strong><\/p>\n

Cuando se trata de analizar alimentos enriquecidos, muestras biol\u00f3gicas o cualquier analito de relevancia para la salud p\u00fablica, las cifras que comunicamos tienen peso. El resultado de una sola prueba puede servir para aprobar o rechazar un producto, influir en una pol\u00edtica o decidir sobre el \u00e9xito de un programa. Pero detr\u00e1s de cada n\u00famero se esconde una simple verdad: ninguna medici\u00f3n es perfecta. <\/span> <\/span><\/p>\n

Por eso es tan importante comprender la incertidumbre de las mediciones. En lugar de socavar nuestros resultados, proporciona una imagen m\u00e1s clara de su fiabilidad y nos ayuda a tomar decisiones m\u00e1s informadas. <\/span> <\/span><\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, mientras trabajaba en el campo de la medici\u00f3n de micronutrientes en muestras alimentarias y biol\u00f3gicas, me han preguntado a menudo: \u00ab\u00bfHasta qu\u00e9 punto es fiable el resultado de una medici\u00f3n?\u00bb o \u00ab\u00bfHasta qu\u00e9 punto es preciso el m\u00e9todo utilizado para obtener el resultado?\u00bb. <\/span> <\/span><\/p>\n

Seg\u00fan la bibliograf\u00eda y las directrices internacionales, se pueden encontrar varios enfoques para responder a estas preguntas, algunos de los cuales son contradictorios. En este art\u00edculo del blog, pretendo compartir un resumen personal y pr\u00e1ctico de la que quiz\u00e1 sea la forma m\u00e1s ampliamente aceptada e informativa de expresar la fiabilidad de una medici\u00f3n: la incertidumbre de medici\u00f3n. <\/span> <\/span><\/p>\n

Por qu\u00e9 importa la incertidumbre en el enriquecimiento<\/h2>\n

En los programas de enriquecimiento de alimentos, las decisiones reguladoras a menudo dependen de un \u00fanico resultado de una prueba de laboratorio. Sin una comprensi\u00f3n clara de la incertidumbre asociada a ese resultado, se corre el riesgo de tomar decisiones incorrectas, como rechazar un lote conforme o aprobar uno que no cumple las normas exigidas. <\/span> <\/span><\/p>\n

Considera el siguiente ejemplo: se analiza el contenido en hierro de una muestra de harina de trigo enriquecida. Las especificaciones reglamentarias exigen un nivel m\u00ednimo de 30 ppm* (1). El resultado de la prueba indica 25 ppm. \u00bfDebe rechazarse el lote? <\/span> <\/span><\/p>\n

Los m\u00e9todos anal\u00edticos est\u00e1n sujetos a variabilidad, y cada resultado de prueba tiene un nivel de incertidumbre asociado. En este caso, el m\u00e9todo de prueba tiene una incertidumbre de medici\u00f3n conocida del 20%. Esto significa que el valor real podr\u00eda estar entre 25 ppm \u00b120%. El 20% de 25 ppm son 5 ppm; esto produce el intervalo 20-30 ppm, que se solapa con el nivel objetivo de 30 ppm, y la muestra puede aceptarse (2, 5). <\/span> <\/span><\/p>\n

A partir del ejemplo anterior, el valor de \u00b120% representa un 95% de confianza en que el contenido real de hierro cae en el intervalo de 20-30 ppm (5).<\/span> <\/span><\/p>\n

Esto ilustra la importancia de informar sobre la incertidumbre de la medici\u00f3n junto con los resultados de las pruebas. Sin ella, las decisiones de aceptaci\u00f3n o rechazo pueden ser arbitrarias y carecer de justificaci\u00f3n cient\u00edfica. <\/span> <\/span><\/p>\n

La incertidumbre en la medici\u00f3n es un componente cr\u00edtico de la garant\u00eda de calidad y el cumplimiento de la normativa. Permite tomar decisiones transparentes, basadas en pruebas y acordes con las mejores pr\u00e1cticas internacionales. Como se indica en la Gu\u00eda ISO\/IEC 98-3:2008 (revisada y confirmada en 2023), todos los resultados de las mediciones deben notificarse junto con su incertidumbre asociada (2). <\/span> <\/span><\/p>\n

Ning\u00fan resultado es perfecto<\/h2>\n

Empecemos con una simple verdad: ninguna medici\u00f3n es perfecta. Todos los resultados tienen alg\u00fan grado de imperfecci\u00f3n, por muy cuidadosamente que se realice la medici\u00f3n. <\/span> <\/span><\/p>\n

La incertidumbre de medida es el t\u00e9rmino utilizado para cuantificar esta imperfecci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 causa la incertidumbre? Varios factores, como (5, 6): <\/span> <\/span><\/p>\n