N2 Aplicado · Lección 4 de 8 · 30 min

Muestreo y variabilidad: un análisis vale lo que vale la muestra

Caracterización fisicoquímica de la biomasa

Equipo docente de biomasa360 · Responsable: Dirección de oferta, calidad y Academia · Revisada el 25 de octubre de 2026 (revisión científica de cálculos y citas)

Al terminar podrás

Aplicar los principios de muestreo representativo de ISO 18135 y de preparación de ISO 14780.
Cuantificar la variabilidad de una propiedad con media, desviación estándar y coeficiente de variación.
Estimar cuántos incrementos se necesitan para un error objetivo, y reconocer los supuestos de ese cálculo.

Conviene saber antes

Lección «Análisis próximo».
Estadística básica: media y desviación estándar.

El error más grande de la caracterización no ocurre en el laboratorio, ocurre en el patio. Una pila de biomasa no es homogénea: la superficie se seca o se moja con el clima, los finos se acumulan abajo y el material reciente puede venir de otro origen. La norma ISO 18135 describe cómo preparar planes de muestreo y tomar muestras de biocombustibles sólidos en el campo, en la planta, en las entregas o en el almacén, con métodos manuales o mecánicos; la ISO 14780 describe cómo reducir la muestra en el laboratorio sin sesgarla.

Principios prácticos:

Define el lote (qué toneladas, de qué origen, de qué periodo).
Toma muchos incrementos pequeños repartidos en todo el lote; si el material se mueve (banda, descarga), muestrea a intervalos regulares del flujo.
Mezcla y reduce por cuarteo o con divisor de muestras.
Sella de inmediato la porción para humedad en envase hermético.
Etiqueta y guarda una contramuestra sellada.

Figura 1Ceniza de 17 cascarillas de arroz publicadas (% en base seca)

La ceniza de la «misma» biomasa va de 10,9 % a 23,4 %, con media 19,1 % y desviación estándar 3,1 puntos. Un valor «de tabla» no reemplaza el análisis del lote.

Ver los datos en una tabla

Datos de la figura 1: Ceniza de 17 cascarillas de arroz publicadas (% en base seca)
Muestra	Ceniza
#1897	10,91
#1949	15,8
#2583	16,3
#844	16,5
#2135	17,13
#1420	17,86
#3521	18
#1457	19,5
#2611	20,1
#993	20,26
#2116	20,58
#1482	20,6
#2876	20,6
#2078	20,97
#2306	22,2
#3944	23,2
#452	23,37

Fuente: TNO, Phyllis2: 17 muestras de cascarilla de distintos países, laboratorios y años (números indicados). Estadísticos derivados por biomasa360.

\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i \qquad s = \sqrt{\frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n-1}} \qquad CV = \frac{s}{\bar{x}}

Media, desviación estándar muestral y coeficiente de variación de un conjunto de determinaciones.

Variables de la ecuación 1
Símbolo	Significado	Unidad
$x_i$	resultado de cada muestra o incremento	unidad de la propiedad
$n$	número de resultados	adimensional
$s$	desviación estándar muestral	unidad de la propiedad
$CV$	coeficiente de variación	fracción

Ejemplo resuelto 1

La variabilidad de la ceniza de cascarilla

Calcula la media, la desviación estándar y el coeficiente de variación de las 17 cenizas de cascarilla de la figura.

Datos del ejemplo 1
Dato	Valor	Unidad	Fuente
$x_i$	20,26; 17,13; 23,37; 16,50; 17,86; 20,60; 20,97; 20,58; 16,30; 19,50; 10,91; 15,80; 22,20; 20,10; 20,60; 18,00; 23,20	% bs	Phyllis2 (17 muestras)

Media.
$\bar{x} = \frac{323{,}88}{17} = 19{,}05\ \%$
Desviación estándar muestral.
$s = 3{,}13\ \mathrm{puntos}$
Coeficiente de variación.
$CV = \frac{3{,}13}{19{,}05} = 16{,}4\ \%$

Resultado

\bar{x} = 19{,}1\ \%;\ s = 3{,}1;\ CV \approx 16\ \%

Interpretación: Esta es la variabilidad entre orígenes y laboratorios, no la de un lote. Sirve para saber que un valor de literatura puede errar en varios puntos de ceniza para un lote concreto.

n \geq \left(\frac{t \cdot s}{E}\right)^2

Número mínimo de incrementos para estimar la media de un lote con un error E al nivel de confianza de t, si los incrementos son independientes y s representa la variabilidad entre incrementos del lote.

Variables de la ecuación 2
Símbolo	Significado	Unidad
$n$	número de incrementos	adimensional
$t$	valor t de Student (≈2 para 95 %)	adimensional
$s$	desviación estándar entre incrementos	unidad de la propiedad
$E$	error máximo aceptado en la media	unidad de la propiedad

Ejemplo resuelto 2

¿Cuántos incrementos para conocer la ceniza con ±1 punto?

Supuesto del ejemplo: dentro de un lote, la ceniza varía entre incrementos tanto como entre las 17 muestras publicadas (s = 3,13). ¿Cuántos incrementos se necesitan para conocer la media con ±1 punto y con ±2 puntos, al 95 %?

Datos del ejemplo 2
Dato	Valor	Unidad	Fuente
$s$	3,13	puntos de % bs	derivado de Phyllis2 (supuesto: igual dentro del lote)
$t$	2,12	adimensional	t de Student, 16 g.l., 95 %

Para E = 1 punto.
$n \geq \left(\frac{2{,}12 \times 3{,}13}{1}\right)^2 = 44{,}0$
Para E = 2 puntos.
$n \geq \left(\frac{2{,}12 \times 3{,}13}{2}\right)^2 = 11{,}0$

Resultado

n_{\pm1} = 44;\quad n_{\pm2} = 11

Interpretación: Reducir el error a la mitad cuadruplica el número de incrementos. En la práctica, la variabilidad dentro de un lote de una sola piladora suele ser menor que entre orígenes; el plan debe calibrarse con datos del propio proveedor.

Figura 2Toma de incrementos en una descarga de camión y en una pila, con cuarteo sobre lona y envase sellado para humedad

Ejercicios

Cálculo●○○
Si la desviación entre incrementos de tu proveedor es 1,5 puntos de ceniza, ¿cuántos incrementos necesitas para ±1 punto al 95 % (usa t ≈ 2)?
Ver la solución
n ≥ (2 × 1,5 ÷ 1)² = 9 incrementos.
Criterio●○○
Un proveedor toma la muestra de humedad «de la pila, con la mano, a mediodía». Señala tres sesgos posibles.
Ver la solución
1. Solo superficie: no representa el interior ni la base. 2) A mediodía la superficie está más seca: subestima la humedad. 3) Sin envase sellado de inmediato, la muestra pierde agua antes de la estufa.
Criterio●●●
¿Por qué la fórmula de n supone incrementos independientes y qué pasa si se toman todos del mismo punto de la pila?
Ver la solución
Porque deriva de la varianza de la media de observaciones independientes. Si todos los incrementos vienen del mismo punto, están correlacionados: la varianza real de la media es mayor que s²/n y el error se subestima. Repartir los incrementos en todo el lote es lo que hace válida la fórmula.

Autoevaluación

¿Qué norma trata la preparación de la muestra en el laboratorio?
1. ISO 18135
2. ISO 14780
3. ISO 18125
4. ISO 17225-2
Ver la respuesta
Respuesta: B. ISO 14780 trata la preparación; ISO 18135, el muestreo.
Para reducir a la mitad el error de la media de un lote necesitas…
1. El doble de incrementos
2. Cuatro veces más incrementos
3. La mitad de incrementos
4. Un mejor laboratorio
Ver la respuesta
Respuesta: B. n crece con el cuadrado de 1/E.
¿Qué porción se sella de inmediato en envase hermético?
1. La de ceniza
2. La de humedad
3. La de PCS
4. Ninguna
Ver la respuesta
Respuesta: B. La humedad cambia en minutos al aire y al sol.

Referencias

International Organization for Standardization. (2017c). Solid biofuels — Sampling (ISO 18135:2017). https://www.iso.org/search.html?q=ISO%2018135
International Organization for Standardization. (2017b). Solid biofuels — Sample preparation (ISO 14780:2017). https://www.iso.org/standard/66480.html
TNO. (2026). Phyllis2: Database for the physico-chemical composition of (treated) lignocellulosic biomass, micro- and macroalgae, various feedstocks for biogas production and biochar [Base de datos]. Consultado el 25 de octubre de 2026. https://phyllis.nl/

Para profundizar

Kenney et al. (2013), Biofuels. — Revisión sobre la variabilidad de las materias primas de biomasa y su efecto en los procesos de conversión.
ISO 18135:2017. — La norma de referencia para preparar planes de muestreo y certificados de muestreo de biocombustibles sólidos.

Cómo citar esta lección

APA 7, para tu tesis o tu informe:

Equipo docente de biomasa360. (2026). Muestreo y variabilidad: un análisis vale lo que vale la muestra (Versión 2026-10) [Lección del curso «Caracterización fisicoquímica de la biomasa»]. Academia 360, biomasa360. Recuperado el 26 de octubre de 2026, de https://biomasa360.com/academia/caracterizacion-fisicoquimica/muestreo-y-variabilidad/

El progreso se guarda solo en este navegador; no se envía a ningún servidor.