Calculadora de curva de calibração
Ajuste uma curva de calibração linear, confira a equação e o R quadrado e converta um sinal instrumental desconhecido em concentração.
Sobre curvas de calibração
Exemplos de curvas de calibração
Estes exemplos mostram respostas lineares com diferentes inclinações e interceptos.
| Padrões e amostra desconhecida | Resultado calculado | Interpretação |
|---|---|---|
| x: 0, 1, 2, 3; y: 0.1, 2.1, 4.1, 6.1; y desconhecido: 5.1 | x = 2.5; y = 2x + 0.1 | Resposta perfeitamente linear com um pequeno deslocamento do branco. |
| x: 1, 2, 3; y: 3, 5, 7; y desconhecido: 9 | x = 4; y = 2x + 1 | A amostra desconhecida está um intervalo acima do maior padrão. |
| x: 0, 5, 10; y: 0, 10, 20; y desconhecido: 12 | x = 6; y = 2x | Uma calibração com intercepto zero converte o sinal doze em concentração seis. |
Como calcular uma concentração desconhecida
- Insira as concentrações dos padrões em ordem crescente, separadas por vírgulas.
- Insira os sinais medidos correspondentes exatamente na mesma ordem.
- Insira o sinal instrumental medido da amostra desconhecida.
- Selecione Calcular concentração e confira a concentração, a equação e o R quadrado.
Dúvidas sobre curvas de calibração
O que significa a inclinação de uma curva de calibração?
A inclinação mede a sensibilidade analítica, ou seja, a mudança de sinal por unidade de concentração. Uma inclinação maior indica uma resposta instrumental mais intensa para a mesma variação de concentração.
Qual é um bom valor de R quadrado?
Valores próximos de um normalmente indicam boa concordância linear. O limite aceitável depende do método; padrões de resíduos e controles de qualidade também devem ser avaliados.
Posso usar uma amostra fora da faixa dos padrões?
A equação calcula um valor extrapolado, mas a incerteza costuma aumentar fora da faixa calibrada. É mais seguro diluir ou concentrar a amostra até a faixa validada.
As unidades de concentração importam?
Todos os padrões devem usar a mesma unidade de concentração. O resultado desconhecido terá automaticamente essa unidade, pois a regressão preserva a escala do eixo x.
Por que incluir um branco?
O branco ajuda a quantificar o sinal de fundo e serve de referência na extremidade inferior da curva. Sua inclusão na regressão deve seguir o método analítico validado.