Wybór masy próbki wynoszącej 100 g jest zgodny z normami obowiązującymi dla wielkości ziaren poniżej 1 mm. W praktyce, przy analizach materiałów sypkich, takich jak proszki czy granulaty, istotne jest, aby masa próbki była dostosowana do rozmiaru cząstek, co wpływa na dokładność wyników. W przypadku cząstek o wielkości 1·10^-5 m, co odpowiada 0,01 mm, ich właściwości fizyczne i chemiczne są różne od większych ziaren, co wymaga odpowiedniego podejścia do pobierania próbek. Dla takich cząstek, minimalna masa próbki określona w normach branżowych wynosi 100 g, co zapewnia reprezentatywność oraz wystarczającą ilość materiału do przeprowadzenia analizy. Przykładowo, w laboratoriach zajmujących się analizą materiałów budowlanych lub farmaceutycznych, przestrzeganie takich wytycznych jest kluczowe dla uzyskania wiarygodnych wyników badań.
Wybór innych mas próbki, takich jak 200 g, 2500 g czy 1000 g, może wynikać z nieporozumienia dotyczącego związku między wielkością próbki a jej reprezentatywnością. Większość użytkowników może sądzić, że większa masa próbki przyczyni się do lepszej dokładności analizy. Jednak w kontekście wielkości ziarna poniżej 1 mm, stosowanie większej masy może prowadzić do problemów z homogenizacją próbki oraz zwiększać ryzyko zanieczyszczenia. Zgodnie z dobrymi praktykami, przy małych ziarnach kluczowe jest, aby masa próbki była odpowiednia do ich właściwości fizycznych. W rzeczywistości, większa masa niekoniecznie poprawia jakość analizy, a może nawet wprowadzić dodatkowe błędy. W wielu przypadkach, aby uniknąć tzw. efektu selektywnego, zaleca się stosowanie minimalnych mas próbki określonych w standardach, które zapewniają odpowiednią reprezentatywność. Na przykład, w badaniach materiałów sypkich, zwłaszcza w kontekście przemysłu chemicznego, zbyt duża masa próbki może generować dodatkowe wydatki i komplikacje w przygotowaniu, co może prowadzić do nieefektywności w procesie analitycznym. Z tego powodu, kluczowe jest, aby przestrzegać wskazanych norm dotyczących masy próbki, aby uzyskać wiarygodne i powtarzalne wyniki analizy.
