QA/QC no monitoramento - como assegurar a confiabilidade dos dados

Base de conhecimento · 19 de julho de 2026

O mais belo gráfico não vale nada se não se pode confiar nos dados que o sustentam. Por isso o monitoramento profissional apoia-se no QA/QC - garantia e controle da qualidade - um conjunto de hábitos que protegem a confiabilidade dos resultados. Vale a pena conhecê-los mesmo quando se conduz um monitoramento sozinho.

QA e QC - duas faces da mesma moeda

  • QA (garantia da qualidade) - o que fazemos antecipadamente para que os dados sejam bons: a escolha dos métodos, os procedimentos, o treinamento, o plano.
  • QC (controle da qualidade) - aquilo com que verificamos que é realmente assim: calibrações, amostras de controle, verificação de instrumentos por comparação de métodos.

Práticas que fazem a diferença

  • A calibração dos instrumentos - regular, com padrões; um aparelho não calibrado é um erro bem apresentado.
  • Os brancos - detectam uma contaminação durante a coleta/a análise.
  • As duplicatas - medições repetidas mostram a repetibilidade.
  • A cadeia de custódia da amostra - da coleta ao laboratório: rotulagem, preservação, prazos (ver coleta e preservação).
  • A constância do método e do local - sem ela, os dados não são comparáveis.

Cada uma dessas práticas detecta um tipo diferente de erro - por isso nenhuma substitui as outras:

Prática de QCQue erro detectaCom que frequência
Calibração com padrõesderiva e deslocamento da escala do instrumentoantes de uma série de medições; sondas de campo com mais frequência, conforme o fabricante
Brancocontaminação trazida por equipamento, água de enxágue ou transporteuma vez por lote de amostras
Duplicatadispersão aleatória: repetibilidade da coleta e da determinaçãotipicamente 5-10 % das amostras (convenção dos programas de monitoramento)
Amostra de controle de concentração conhecidaerro sistemático do método (super ou subestimação)periodicamente, conforme o plano de QA
Cadeia de custódiaprazo de preservação excedido, falta de preservação, amostras trocadascada amostra entregue ao laboratório
Revisão dos dados antes de compilarerros de digitação, unidades trocadas, valores fisicamente impossíveisantes de cada relatório

⚠️ A calibração não detecta contaminação e o branco não detecta deriva. O erro mais comum em programas pequenos é parar em uma única prática - normalmente a calibração - e dar a qualidade como «assegurada». A calibração responde apenas por medir bem o que lhe foi entregue.

Conceitos a compreender

  • A incerteza de medição - todo resultado tem uma «margem»; relatá-la é um sinal de confiabilidade.
  • O limite de quantificação - o menor valor que um método pode medir de modo confiável; abaixo dele, o resultado relata-se por convenção (não como «0»).
  • A acreditação (ISO/IEC 17025) - uma confirmação formal da competência de um laboratório (no Brasil, pela Cgcre/INMETRO); importante quando os dados têm um alcance oficial.

A validação dos dados

Antes que um resultado entre nas sínteses, vale a pena relê-lo: valores irreais, erros de digitação, erros de unidade. É um passo simples que recupera boa parte dos erros.

Na prática

Uma parte do QC é facilitada pela própria ferramenta. No LimnoLog, os dados têm uma estrutura uniforme (estações, campanhas, unidades), e o modo aprovação de campanha permite reler e «fechar» os dados antes de incluí-los em um relatório. Sobre como apresentar dados verificados, escrevemos no artigo Um relatório de monitoramento.

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