Contaminanti ed errori

In genere, un campione di massa viene ridimensionato a un campione di laboratorio attraverso il campionamento, che introduce errori.

Gli errori di campionamento più comuni includono contaminazione e discrepanze tra il metodo di campionamento e il tipo di misurazione.

In particolare, possono verificarsi potenziali errori come la distorsione della concentrazione dovuta a una scissione impropria e la contaminazione dovuta ai metodi di riduzione delle dimensioni delle particelle. Ridurre al minimo questi errori è fondamentale per ottenere risultati accurati e affidabili.

Assumendo la distribuzione normale di una popolazione target, nell'equazione per l'intervallo di confidenza dell'errore di campionamento, n_s rappresenta il conteggio del campione e s_{s indica} la deviazione standard del campionamento. In questo caso, la riorganizzazione e la sostituzione di e aiutano a determinare il numero di campioni necessari per l'errore di campionamento desiderato.

Un altro aspetto critico è la riduzione della varianza complessiva per l'analisi, che si basa su due componenti: il metodo e il campionamento.

Mentre la raccolta di un numero sufficiente di campioni della dimensione corretta migliora la varianza associata al campionamento, l'aumento del numero di analisi su ciascun campione migliora la varianza del metodo.