What’s love got to do with it, do with it…

February 14, 2013

*Inicio del estribillo de la canción de Tina Turner del mismo nombre. Dice Qué tiene que ver el amor con esto, que tiene que ver…

Mira esta pulga, y mira cuán pequeño

es el favor que tú, cruel, me rehúsas;
me picó a mí primero; luego, a ti.
Y en esta pulga tu sangre y la mía
se han confundido; ¿puede declararse
que hay en tal hecho pecado, vergüenza,
o pérdida de la virginidad?
Pero este insecto disfruta,
sin matrimonio, y el muy consentido
con nuestras sangres se atiborra. En cambio
tal cosa no se nos es permitida a nosotros.

Ya que el día de San Valentín se acerca, el poema de John Donne “El piojo” viene un poco al caso. Por supuesto, hablar con mujeres del siglo XVII era una empresa diferente pero entendéis la audacia invocada al comparar cómo un piojo que chupa la sangre de dos personas tiene alguna relevancia en si deberían avanzar en su relación. Como decimos en casa: “Dios ama a un juez pero odia a un trepa”. Con ese tipo de mentalidad, mientras intentaba abrirme camino entre los datos, estaba algo estancado en un problema, pero ahora parece que he ido de un problema a otro aún mayor en términos de procesad datos de rayos X fluorescentes de alta resolución del escáner de núcleos ITRAX.

Para que los datos sirvan de algo en la interpretación de cambios medioambientales, procesos sedimentológicos y señales de proveniencia sedimentaria, las intensidades de los elementos medidos por los escáneres de núcleos XRF necesitan ser convertidas en algún tipo de concentración de elementos, esencial para aplicaciones cuantitativas, y ahí es donde vemos algunos problemas emergiendo. Y es que la que la mayoría de los resultados de los escáneres de núcleos XRF se presentan en forma de tasas de recuento (expresadas en recuentos por unidad de tiempo por unidad de área) o como recuentos de ratios, tasas de recuentos o intensidades de elementos (Richter et al., 2006; Rothwell et al., 2006; Thomson et al., 2006 cited in Welte y Tjallingii, 2008).

Los ejercicios de calibración hechos regularmente tienden a dirigirse hacia la restricción de suma constante, lo que es un gran dolor de cabeza por cual asunciones básicas sobre las que se diseñan los análisis estadísticos estándar parecen abandonadas llevando a problemas mayores más adelante (Kucera y Malmgren, 1998). La restricción de suma constante (CSC) es una propiedad matemática que se encuentra en cualquier conjunto de datos composicionales, siendo un conjunto de datos en el que todas las variables en una muestra suman una unidad de valor (1 o 100%) (Kucera y Malmgren, 1998). Los problemas que tenemos aquí son que las variables individuales no pueden, por lo tanto, variar independientemente, por lo que podrías ver como, por ejemplo, mientras la proporción de un componente variable aumenta, la proporción de los componentes restantes debería, consecuentemente, reducirse (Kucera y Malmgren, 1998). Este tipo de correlaciones forzadas no es justo tenerlas, aunque los intentos que se han llevado a cabo en la mayoría de los estudios geoquímicos anteriores generalmente han evitado este problema obvio. Básicamente, la mayoría de los trabajos hechos previamente conllevaban algún tipo de regresión linear de mínimos cuadrados a través de la cual los coeficientes correlacionados (esos valores cuadrados) estaban adscritos para ser o bajos, atribuidos a la no homogeneidad de la muestra relacionado con las limitaciones de detección del instrumento, o bastante altos (más de 0.85)mostrando un buen ajuste de los datos (Welte and Tjallingii, 2008). EL mejor modo de imaginar este problema es comparando dos especímenes rocosos con el objetivo de determinar si son o no diferentes, en el sentido de que si los dos especímenes no tienen la misma masa sería estúpido compararlos en términos relativos a la cantidad de elementos químicos presentes (Welte and Tjallingii, 2008). Cualquier tipo de comparación razonable necesita un límite, y el mejor modo de hacerlo es a través de un ratio así que, por ejemplo, si ambos especímenes son granitos Mourne, la proporción de sílice/aluminio debería ser idéntica. Con esa palabra clave “ratio” en mente, es el punto en el que me hallo en relación a los análisis de mis datos XRF. Gracias a John Aitchison, en 1980 se desarrollaron los cimientos de un nuevo acercamiento al análisis estadístico de datos sobre la composición (Aitchison 1981, 1982, 1983, 1984), que dieron lugar a la monografía que aunó todo su trabajo (Aitchison 1986). El acercamiento que Aitchison desarrolló estaba basado en ratios de logaritmos, en los que las magnitudes relativas y las variaciones de los componentes, en vez de sus valores absolutos, proporciona la clave para analizar los datos de la composición (Pawlowsky-Glahn and Egozcue, 2006).

Así que, mientras se realizan las reservas para la cena, Interflora revolotea por todo Belfast y Barry White suena en el estéreo mientras se comparte una copa o dos de Merlot, yo estaré todavía un rato trabajando en esta horrible calibración. “Oh, pero todo merece la pena al final” como me recuerda esa voz en mi cabeza, ¡aunque con un volumen que se desvanece mientras que el tiempo pasa inexorablemente!

¡Hasta la próxima, amigos!

Rory Flood, estudiante de doctorado, Queen´s University Belfast, Facultad de Geografía, arqueología y Paleoecología (GAP), http://www.qub.ac.uk/schools/gap/