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¿Por qué las técnicas robustas son esenciales en los ensayos de aptitud?

En los programas de ensayos de aptitud (EA), la aplicación de técnicas estadísticas robustas no es un lujo metodológico, sino un requisito de buena práctica. Su finalidad es preservar la equidad estadística entre laboratorios, evitando que valores atípicos distorsionen el valor de consenso o la dispersión asignada.

De acuerdo con la ISO 13528:2022 (Anexo C), los métodos robustos —como el Algoritmo A (Huber), la mediana con MAD o los estimadores Qₙ/Sₙ de Rousseeuw–Croux— limitan eficazmente la influencia de resultados extremos, generando indicadores de desempeño (z, z′, ζ) más estables y representativos.

Esta visión se alinea con la ISO/IEC 17043:2023 §7.2.2.3-h, que promueve un tratamiento coherente y técnico de los valores atípicos. Adoptar métodos robustos por defecto constituye, por tanto, la decisión más conservadora y sólida desde el punto de vista metrológico.

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🔬 El viaje de una muestra: del ingreso al resultado
En esta entrada te invitamos a recorrer, de manera visual y conceptual, el “camino” que sigue una muestra dentro de un laboratorio de ensayo. Desde su recepción, pasando por la preparación, el análisis, el aseguramiento de la calidad y la emisión del informe final, este proceso refleja el entramado técnico y normativo que garantiza la confiabilidad de los resultados. Con una estética moderna y una metáfora visual amigable, exploramos cómo cada paso se integra dentro de un sistema de gestión de calidad conforme a ISO-IEC 17025.

Ideal para quienes desean comprender —o explicar a otros— el flujo interno de trabajo en un laboratorio acreditado.