Por Analista de Noticias - InfoMine, 2010-07-11, 16:02 -ENLACE PERMANENTEPor Ing.Goyo GuzmnLa forma ms sencilla de llevar a cabo un control geoqumico de nuestra informacin de muestras de campo es mediante Excel, previa recarga de un complemento llamado Herramientas para Anlisis.

La data cruda enviada por el laboratorio contiene informacin que muchas veces se encuentra por debajo o encima del lmite de deteccin, esta informacin generalmente est representada por cantidades antecedidas por un smbolo (). Excel toma como texto cualquier informacin numrica que lleve algn smbolo, por eso debemos filtrar y cambiar todos los valores con smbolos y cambiar su formato final de celda a numrico.

Las reglas para estos cambios no son estndar pero se acostumbra darle la mitad al lmite inferior detectable y su valor nominal al lmite superior, si no hay un re-muestreo por otro mtodo para hallar su ley real de este ltimo.Es necesario asegurarse que toda la informacin de leyes geoqumicas sea data numrica, de lo contrario tendremos muchos errores durante el procesamiento.

Anlisis Estadstico IEl anlisis estadstico se obtiene mediante frmulas aplicadas en Excel para cada elemento en el orden indicado: Nmero de valores =CONTAR(celdas seleccionadas) Mnimo =MIN(celdas seleccionadas) Mximo =MAX(celdas seleccionadas) Media =PROMEDIO(celdas seleccionadas) Mediana =MEDIANA(celdas seleccionadas) Varianza =VAR(celdas seleccionadas) Desviacin Promedio =DESVPROM(celdas seleccionadas) Desviacin estndar =DESVEST(celdas seleccionadasEn este punto se procede a eliminar las columnas con valores de varianza y desviacin promedio nula o igual a cero, esto es bastante relativo y depende mucho de la cantidad de informacin a procesar, es decir lo que se trata de evitar son columnas de elementos sin informacin debido a que no pudieron superar el lmite de deteccin, originando datos repetitivos y bastante homogneos, que repercuten en errores al momento de hacer los anlisis posteriores.

De estos datos eliminados, aunque para nuestro anlisis estadstico no sean relevantes, sin embargo es necesario representar slo los valores por encima del lmite detectable en nuestros planos como referencia importante para interpretaciones posteriores.Parte II en el siguiente InfoMinerCorrelacin de ElementosPara la correlacin hacemos uso del complemento aadido al principio, mediante el men Datos, Anlisis de datos, seleccionamos Coeficiente de correlacin y en Rango de Entrada seleccionamos las columnas de los datos finales ya filtrados (luego de eliminar las columnas con datos homogneos del anterior paso), activar la opcin Rtulos en la primera fila y en opciones de salida escribir un nombre en el recuadro de En una hoja nueva, se acepta y se crea una nueva hoja con el nombre asignado y el diagrama de correlacin de Pearson.

Sobre este diagrama, los valores negativos se pasan como valor absoluto a positivos y mediante formato condicional se da rangos de colores, donde el valor que ms se aproxime a uno ser el de correlacin ms fuerte, y as mismo el que se aproxime ms a cero tendr una correlacin nula o ausente.

El Diagrama de Correlacin de Pearson nos sirve para poder trabajar con los diagramas multivariables, haciendo posible la asociacin de todos los elementos que sern representados en un mapa a la vez. Este tipo de mapas no tiene restricciones en cuanto a su uso, ya que puede emplearse incluso en mallas geoqumicas espacialmente uniformes, lo contrario a los mapas de isocontornos que veremos posteriormente.

Anlisis Estadstico IIVolviendo a nuestro cuadro de Anlisis Estadstico, procedemos a hacer los clculos del fondo regional y umbrales anmalos para cada elemento previamente corregido y filtrado como indicamos anteriormente. De igual forma seguiremos un orden con sus respectivas frmulas para cada clculo como sigue: Fondo Regional =(Media+Mediana)/2 Anomala Leve =(Fondo Regional)+1*(Desviacin Estndar) Anomala Normal =(Fondo Regional)+2*(Desviacin Estndar) Anomala Fuerte =(Fondo Regional)+3*(Desviacin Estndar)

Estos clculos se usarn para generar nuestros mapas de isocontornos geoqumicos, sin embargo es recomendable realizarlos solo para los elementos de importancia econmica o como investigacin cientfica para otros propsitos ambientales, climticos, etc. Tambin es recomendable, principalmente en lo que respecta a escala y confiabilidad de la informacin, realizar este tipo de mapas donde exista gran informacin de datos con un espaciamiento uniforme en ambos ejes (Este y Norte) como en el muestreo de mallas geoqumicas, caso contrario solo se aplicarn los diagramas multivariables, como se aprecia en el ejemplo adjunto que corresponde a muestras de afloramientos discontinuos y ampliamente espaciados.http://noticiasmineras.mining.com/2010/07/11/procesamiento-de-datos-geoquimicos-en-exploracion-parte-i/http://noticiasmineras.mining.com/2010/08/08/procesamiento-de-datos-geoquimicos-en-exploracion-parte-ii/