Manual-Técnico-N°1-Control-de-calidad-para-leña-SNCL-2012

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Secretaría Nacional Antonio Varas 174, oficina 404 – Providencia, región Metropolitana Telefono contacto (09) 79585680 – email: vicenterodriguez@lena.cl f) Pasos a seguir para el procesamiento de datos. En primer lugar se deben tomar en terreno las muestras de la leña existente utilizando la metodología propuesta y medir su contenido de humedad. Luego se deberá obtener el Contenido de Humedad promedio de la leña considerando la desviación estándar de la muestra y un error menor o igual al 10% en la medición. Una vez que se obtiene el contenido de humedad promedio y la desviación estándar es posible calcular el coeficiente de variación y el error en la medición. Ejemplo: Si se obtuvieron los siguientes CH en una medición: Muestra CH 1 36,4 2 28 3 34,6 4 47,3 5 26,2 6 42,9 7 38,3 8 31,2 9 37,5 10 37,6 11 42,4 12 30,7 13 43,8 14 33 15 44,6 [Escribir texto]
Secretaría Nacional Antonio Varas 174, oficina 404 – Providencia, región Metropolitana Telefono contacto (09) 79585680 – email: vicenterodriguez@lena.cl El contenido de Humedad promedio de esta muestra corresponde a 36,96 y la desviación estándar es de 6,37%. Con los datos obtenidos es posible calcular el Error en la medición utilizando la fórmula Nº2, previo a ello es necesario obtener el coeficiente de variación y el valor t student. El coeficiente de variación de la muestra se obtiene utilizando la fórmula N°1, la cual arroja un valor de 17,25 y el valor n es 15 ya que corresponde al número de muestras. Coeficiente de Variación = (6,37 / 36,96) * 100 = 17,25 El Valor t se obtiene de la tabla de distribución t de student (anexoN°1), y se establece de acuerdo al número de muestras con que se está trabajando, en este caso el valor t para la muestra con un n=15 corresponde a 1,761 (con n-1 grados de libertad) a un 95% de confianza. Con los datos anteriores, se puede calcular el error de la muestra de la siguiente forma (fórmula N°2): Error = (1,761 * 17,25) / raíz (15) = 7,84% En este caso el error de la muestra es inferior al 10% por lo que el número de muestras obtenidas es óptimo para la variabilidad que presentaba la leña medida en este ejemplo. g) Estimación del número optimo de muestras en terreno En caso que el error de la medición fuera superior al 10%, permitido se debe estimar el número de muestras a obtener que permita trabajar con ese margen de error para lo cual se [Escribir texto]
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