Em uma certa análise, a curva de calibração apresentou-se com a seguinte equação:
com
. Explique a confiabilidade do método em termos de sensibilidade e linearidade.
Passo 1
Beleza, vamos começar entendendo o que a questão está pedindo. A gente tem uma curva de calibração representada pela equação
e um valor de
. Precisamos explicar a confiabilidade do método com base em dois conceitos: sensibilidade e linearidade. Para isso, vamos precisar entender o que cada um desses termos significa e como eles se aplicam à equação da curva de calibração.
Passo 2
Primeiro, vamos falar sobre linearidade. A linearidade indica o quanto a resposta do método (nesse caso,
) varia de forma direta e proporcional com a concentração ou quantidade da substância analisada (
). O coeficiente
nos ajuda a entender isso. Ele varia entre 0 e 1, onde valores mais próximos de 1 indicam uma melhor adequação da reta aos dados experimentais.
Passo 3
No nosso caso,
é muito próximo de 1, o que significa que a curva de calibração ajusta-se muito bem aos dados experimentais. Isso nos mostra que há uma alta linearidade no método, ou seja, a relação entre
e
é quase perfeitamente linear. Isso é bom porque indica que podemos confiar que mudanças em
refletem diretamente mudanças em
.
Passo 4
Agora, vamos falar sobre sensibilidade. A sensibilidade de um método refere-se à capacidade de detectar pequenas variações na quantidade da substância analisada. Ela está relacionada com a inclinação da curva de calibração (
na equação
). Uma inclinação maior indica maior sensibilidade, pois mudanças pequenas em
resultam em mudanças maiores em
.
Passo 5
Na nossa equação, a inclinação
. Isso significa que para cada aumento de 1 unidade em
,
aumenta 0,256 unidades. Embora essa inclinação não seja muito alta, ainda assim indica que o método consegue detectar variações na concentração de
, mostrando uma sensibilidade moderada.
Passo 6
Além disso, o termo constante
na equação indica que quando
,
é praticamente zero, o que é bom para evitar interferências no zero da calibração.
Resposta
Então, resumindo, o método apresenta alta linearidade devido ao
, mostrando que a relação entre
e
é quase perfeitamente linear. Além disso, a sensibilidade é adequada com uma inclinação de 0,256, permitindo detectar variações na concentração analisada. Portanto, o método é confiável em termos de sensibilidade e linearidade.