Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

UNIVERSIDAD CATÓLICA BOLIVIANA “SAN PABLO” MARCO TEÓRICO ROGER ANDRES PALACIOS CERVANTES El tipo de ecuación logística que proporcionará el mejor ajuste a través de un conjunto de puntos depende de la respuesta o la forma de la curva estándar de un ensayo. Se pueden encontrar tres tipos diferentes de curvas de respuesta al analizar los un conjunto de puntos como una curva sigmoidal o en forma de “S”, ver Figura ) A, una curva de respuesta baja, ver Figura (28) B o una curva de respuesta alta, ver Figura ( ) C. Si la curva tiene forma de S y es simétrica (es decir, formas similares en ambos extremos de la "S"), una regresión 4PL o 5PL dará resultados similares. Cuando la curva no es simétrica, como en las Figura ( ) B y Figura ( ) C, se logrará un mejor ajuste utilizando una regresión 5PL. Figura : Tres formas de curva estándar cuando se analizan los datos de un ensayo. Curva A sigmoidal o en forma de S, curva B de baja respuesta, curva C de alta respuesta. Tomada de. Principles of Curve Fitting for Multiplex Sandwich Immunoassays . 2.3.2.2. Medición de la Bondad de ajuste. Bondad de ajuste es un término que describe qué tan bien se ajusta una curva a un conjunto dado de datos. El valor de R (Motulsky 1996) evalúa comúnmente la bondad de ajuste mediante regresión lineal. Cuando se utiliza la regresión logística, existen otros parámetros estadísticos para medir la bondad del ajuste, como la probabilidad de ajuste y la varianza residual. Típicamente se usan dos métodos más prácticos para medir la bondad de ajuste, backcalculation of standards y spiked recovery (Nix y Wild 2001, Davies 2001). Para demostrar la bondad de ajuste de la curva logística propuesta en el programa LOG.MOD se utilizó dos métodos conocidos como RMSE (método para comparación de tolerancias aceptables en curvas medidas y curvas calculadas) y el T- student (prueba de hipótesis nula).