A preparação eficaz da amostra é crucial para uma análise laboratorial precisa e confiável. Durante esse processo, duas fontes significativas de erro podem surgir: o viés de concentração devido à divisão inadequada da amostra e a contaminação causada por métodos usados ​​para reduzir o tamanho das partículas, como moagem ou homogeneização. Identificar e minimizar esses erros em potencial é crucial para garantir a validade da análise.

Outra consideração importante é determinar o número apropriado de amostras necessárias para atingir um erro de amostragem desejado. Se a população-alvo seguir uma distribuição normal, o tamanho da amostra pode ser calculado usando a equação:

Nesta equação, o valor t baseado no nível de confiança desejado representa o desvio padrão da amostragem, que mede o quão afastadas as amostras estão da média e determina o erro de amostragem aceitável. Esta fórmula ajuda a definir o número necessário de amostras para atender a um limite de erro específico, garantindo precisão no processo de amostragem.

Além disso, minimizar a variância total da análise envolve lidar com as variâncias do método e da amostragem. A variância da amostragem pode ser reduzida coletando um número adequado de amostras de tamanho correto, enquanto a variância do método melhora quando múltiplas análises são conduzidas em cada amostra. Ao gerenciar ambas as variâncias de forma eficaz, resultados mais precisos e confiáveis ​​podem ser obtidos.