[en] When facing an analytical determination problem, both physicochemical and instrumental features should be considered so as to develop a valid analytical method. All those variables are not actually independent from each other, so a multivariate framework where correlation and covariance play a key role strengthens the way to that success, as every study in this doctoral thesis consistently shows. In this sense, multivariate chemometric tools such as Partial Least Squares regression, detection capability estimation based on multivariate curves, D-optimal designs, both full and fractional factorial designs and desirability functions, together with multiway techniques like PARAFAC and PARAFAC2 decomposition have proven their suitability in enhancing accuracy, sensitivity, specificity and robustness of both spectroscopy- and chromatography-mass-spectrometry-based multiresidue procedures on different chemical families (tranquillizers, bisphenols and plasticizers), foodstuffs (Queso Zamorano, meat) and migrating food materials (tableware, glasses and infant dummies). In particular, the specificity required for every analytical method and specifically for those dealing with regulated substances has been fully ensured by the use of PARAFAC decompositions on three-way tensors; that specificity, which is founded on its so-called second-order advantage, can fail if traditional methodologies are followed whenever a poor resolution is achieved or whether interferents are present in the sample. The importance of a wise selection of the response variable for an analytical study has also been revealed, which should be kept in mind to succeed in the statement of any analytical Design Space, as the recent approaches to extend the Quality by Design paradigm into the analytical laboratory claim.

[es] Al abordar un problema de determinación analítica, han de tenerse en cuenta tanto aspectos fisicoquímicos como características instrumentales de cara a desarrollar un procedimiento de análisis válido. Estas variables no son realmente independientes unas de otras: una estrategia multivariante donde la correlación y la covarianza juegan un papel esencial refuerza el camino al éxito, como evidencia esta tesis doctoral. Herramientas quimiométricas multivariantes como la regresión PLS, la estimación de la capacidad de detección multivariante, las funciones de deseabilidad y el diseño de experimentos, junto con técnicas multivía como las descomposiciones PARAFAC y PARAFAC2 demuestran a lo largo de esta tesis su idoneidad para aumentar la exactitud, sensibilidad, especificidad y robustez de procedimientos multirresiduo basados en espectroscopía o en cromatografía acoplada a espectrometría de masas destinados a la determinación de la composición de alimentos (Queso Zamorano) y la detección de distintas familias químicas (tranquilizantes, bisfenoles y plastificantes) en alimentos (carne, productos lácteos mediante simulantes alimentarios) y en productos en contacto con alimentos (vajilla, vasos y tetinas infantiles). En concreto, la especificidad requerida para todo procedimiento analítico diseñado para sustancias altamente reguladas es perfectamente asegurada mediante el uso de descomposiciones PARAFAC. Dicha especificidad, basada en la denominada ventaja de segundo orden que presenta, por ejemplo, la cromatografía acoplada a espectrometría de masas, puede no alcanzarse si se siguen metodologías tradicionales cuando no es posible conseguir una resolución de picos completa o existen interferentes en la muestra. Por otro lado, esta tesis revela la importancia de la elección de la variable respuesta en un estudio analítico, hecho clave en el proceso de desarrollo de todo Espacio de Diseño Analítico, en consonancia con las recientes aproximaciones de autoridades regulatorias y de organismos internacionales para trasladar el paradigma de la Calidad por el Diseño (Quality by Design, QbD) al laboratorio.