ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES

 

APLICACIÓN DE ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES

Para mostrar datos experimentales y gráficos, necesitaríamos un conjunto de datos hipotéticos. Vamos a crear un conjunto de datos ficticios para la descomposición del peróxido de hidrógeno y luego generar gráficos basados en esos datos.

Imaginemos que hemos llevado a cabo un experimento midiendo la concentración de peróxido de hidrógeno (H₂O₂) a intervalos regulares. Aquí hay un conjunto de datos hipotéticos:

Con estos datos, podemos crear dos gráficos:

1. Un gráfico de la concentración de H₂O₂ vs. tiempo.

2. Un gráfico de ln[H₂O₂] vs. tiempo para investigar si la reacción podría ser de primer orden.

 

Vamos a generar estos gráficos.

Aquí tienes los gráficos basados en el conjunto de datos hipotéticos para la descomposición del peróxido de hidrógeno:

 

1. **Gráfico de Concentración de H₂O₂ vs. Tiempo:**

   - Este gráfico muestra cómo la concentración de peróxido de hidrógeno disminuye con el tiempo. La tendencia parece ser más o menos lineal, lo que podría sugerir un orden de reacción cero o primero.

 

2. **Gráfico de ln(Concentración de H₂O₂) vs. Tiempo:

   - Este gráfico muestra el logaritmo natural de la concentración frente al tiempo. Si la reacción fuera de primer orden, esperaríamos ver una relación lineal en este gráfico.

 

Analizando estos gráficos, podríamos empezar a inferir el orden de la reacción. Si el gráfico ln(concentración) vs. tiempo muestra una relación lineal clara, entonces podríamos concluir que la reacción es de primer orden. En este caso, parece haber una tendencia lineal, lo que sugiere que la reacción podría ser de primer orden. Sin embargo, sería necesario realizar un análisis más detallado, como una regresión lineal, para confirmar esto.

El análisis constará de los siguientes pasos:

1. Realizar una regresión lineal en el gráfico de ln(concentración) vs. tiempo para determinar si la relación es lineal, lo cual sería indicativo de una reacción de primer orden.
2. Calcular la pendiente de la línea de mejor ajuste, que representa la constante de velocidad de reacción (k) para una reacción de primer orden.
3. Graficar los datos y la línea de regresión para visualizar el ajuste.

Vamos a desarrollar y ejecutar el código para realizar este análisis.

La regresión lineal para el modelo de primer orden ha generado los siguientes resultados:

• Pendiente (k): -0.0577
• Intercepto: -2.2848
• Coeficiente de determinación (R²): 0.9954
• P-valor: 8.16e-12
• Error estándar de la pendiente: 0.0013

El gráfico muestra los datos experimentales junto con la línea de ajuste obtenida de la regresión lineal. La línea de ajuste se representa con la ecuación:

y = -0.0577x - 2.2848.

La pendiente de la línea (k) es la constante de velocidad de la reacción para el modelo de primer orden. Un valor negativo es esperado, ya que la concentración de reactivo disminuye con el tiempo.

El alto valor del coeficiente de determinación (R²) cerca de 1 indica que el modelo de primer orden se ajusta muy bien a los datos experimentales. El p-valor muy bajo sugiere que este ajuste es estadísticamente significativo.

En resumen, estos resultados apoyan la hipótesis de que la reacción de descomposición del peróxido de hidrógeno bajo estas condiciones experimentales es de primer orden. ​

Se generó con el siguiente código Python