Métodos Estadísticos y Distribución de Frecuencias

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Métodos Estadísticos y Distribución de Frecuencias
DANNA VALENTINA HERRERA GARCÍA
ISABELLA LÓPEZ MOLINA
ANA SOFÍA PACHECO ÁLVAREZ
KATHERIN MARCELA SOTO OREJUELA
FREDDY ESTEBAN TENORIO MOSQUERA
GRADO: 11-1
GUILLERMO MONDRAGÓN
Mg. Gestión Informática
INSTITUCIÓN EDUCATIVA LICEO DEPARTAMENTAL
ÁREA DE TECNOLOGÍA
SANTIAGO DE CALI
2021

2
Tabla de Contenido
1. ¿Qué es la Estadística? 6
2. Ramas de la Estadística 7
2.1. Estadística Descriptiva 7
2.2. Estadística Inferencial 8
2.3 Estadística Matemática 9
3. Aplicaciones de la Estadística 10
3.1. Educación 10
3.2. Contaduría 12
3.3. Administración 13
3.4. Gerontología 15
3.5. Deporte 17
3.6. Economía 20
4. Conceptos Básicos de la Estadística 22
4.1. Hipótesis 22
4.1.1. Ejemplo de la hipótesis 23
4.2. Variable 23
4.2.1. Variable estadística 23
4.2.1.2. Ejemplo de Variables Estadísticas 24
4.3. Dato 25
4.3.1. Datos Estadísticos 25
4.3.2. Datos en Informática 26
4.4. Población 27
4.4.1. Población Estadística 28

3
4.4.1.1. Ejemplos de Datos Estadísticos 28
4.5. Muestra 29
4.5.1. Ejemplo de Muestra Estadística 29
4.6. Nivel de Medición Nominal. 30
4.6.1. Ejemplo del nivel de Medición Nominal 30
5. Distribución de Frecuencias 31
5.1. Nombre de la variable 32
5.2. Frecuencia Absoluta 33
5.3. Frecuencia Relativa y Porcentual 34
5.4. Equivalencia en grados 35
6. Mapa Conceptual 36
7. Conclusión 39
Fuentes de Consulta 40
Anexos 48

4
Índice de Figuras
Figura 1.- La apariencia de una Estadística…………………………………………………....6
Figura 2.- Ejemplo de una Estadística Descriptiva…………………………………………....8
Figura 3.- Ejemplo de una Estadística Inferencial en la actividad científica de la residencia de
medicina general integral de Artemisa………………………………………………………...9
Figura 4.- Ejemplo de una Estadística Matemática en la distribución de una muestra de
pacientes según el hábito de fumar………………………………………………….10
Figura 5.- Ejemplo del uso de la Estadística en el ámbito educativo………………………...12
Figura 6.- La aplicación de la Estadística en la Contabilidad………………………………..13
Figura 7.- El uso de la Estadística en la Administración…………………………………….15
Figura 8.- La aplicación de la Estadística en la Gerontología……………………………….17
Figura 9.- El uso de la Estadística en el Deporte…………………………………………….19
Figura 10.- El uso de la Estadística en la Economía…………………………………………21
Figura 11.- Prueba de Hipótesis……………………………………………………………...23
Figura 12.- Mapa mental sobre la Variable Estadística………………………………………24
Figura 13.- Diagrama de barras-Porcentaje población en riesgo de exclusión social………..26
Figura 14.- Datos en Informática…………………………………………………………….27
Figura 15.- Conjunto de individuos…………………………………………………………..28
Figura 16.- Población Estadística…………………………………………………………….29
Figura 17.- Muestra estadística………………………………………………………………30
Figura 18.- Ejemplos del nivel de Medición Nominal……………………………………....32
Figura 19.- Tabla de Distribución de Frecuencias…………………………………………...33
Figura 20.- Tabla de Frecuencia Absoluta…………………………………………………...34
Figura 21.- Fórmula de la Frecuencia relativa porcentual…………………………………...35

5
Figura 22.- Tabla de la Frecuencia relativa porcentual………………………………………35
Figura 23.- Tabla de equivalencia en grados…………………………………………………36

6
Desarrollo Temático
1. ¿Qué es la Estadística?
La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y
análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre
fenómenos observados.
La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten
recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se
puede decir que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la
comprensión de los hechos a partir de la información disponible.
Figura 1: La apariencia de una Estadística.
Fuente: Giménez (2018)
El origen de la palabra estadística se suele atribuir al economista Gottfried Achenwall
(prusiano, 1719-1772) que entendía la estadística como “ciencia de las cosas que pertenecen
al Estado”.
Conviene saber que la estadística NO es una rama de las matemáticas. Utiliza
herramientas de las matemáticas del mismo modo que lo hace la física, la ingeniería o la
economía, pero eso no las hace ser parte de las matemáticas. Es cierto que tienen una relación
estrecha, pero la estadística y las matemáticas son disciplinas diferentes.1
1
Roldan, P. (31 de julio de 2017). Estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html

7
2. Ramas Principales de la Estadística
La estadística se divide en dos grandes áreas: estadística descriptiva y estadística
inferencial, las cuales comprenden la estadística aplicada. Además de estas dos áreas, existe
la estadística matemática, la cual comprende las bases teóricas de la estadística.
2.1. Estadística Descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume de forma
cuantitativa (medible) características de una colección de una recolección de información. Es
decir, la estadística descriptiva se encarga de resumir una muestra estadística (conjunto de
datos obtenidos de una población) en lugar de aprender sobre la población que representa la
muestra.
Algunas de las medidas comúnmente utilizadas en la estadística descriptiva para
describir un conjunto de datos son las medidas de tendencia central y las medidas de
variabilidad o dispersión.
En cuanto a las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como la media, la
mediana y la moda. Mientras que en las medidas de variabilidad se utilizan la varianza, la
curtosis, etc.
La estadística descriptiva suele ser la primera parte a realizar en un análisis
estadístico. Los resultados de estos estudios suelen ser acompañados de gráficos, y
representan la base de casi cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos.

8
Figura 2: Ejemplo de una Estadística Descriptiva.
Fuente: Serra (2014)
Un ejemplo de estadística descriptiva podría ser considerar un número para resumir
que tan bien se está desempeñando un bateador de béisbol.
Así, el número se obtiene por el número de hits que ha dado un bateador dividido
entre el número de veces que ha estado al bate. Sin embargo, este estudio no dará
información más específica, como cuáles de esos bateos han sido Home Runs.
Otros ejemplos de estudios de estadística descriptiva pueden ser: La media de edad de
los ciudadanos que viven en una cierta área geográfica, la longitud media de todos los libros
referentes a un tema específico, la variación respecto al tiempo que los visitantes pasan
navegando en una página de internet.
2.2. Estadística Inferencial
La estadística inferencial se diferencia de la estadística descriptiva principalmente por el
uso de la inferencia y la inducción. Es decir, esta rama de la estadística busca deducir
propiedades de una población estudiada, es decir, no solo recolecta y resume los datos, sino
que busca explicar ciertas propiedades o características a partir de los datos obtenidos. En
este sentido, la estadística inferencial implica obtener las conclusiones correctas de un
análisis estadístico realizado mediante estadística descriptiva.

9
Figura 3: Ejemplo de una Estadística Inferencial en la actividad científica de la residencia de medicina general
integral de Artemisa.
Fuente: Perez (2017)
Por ello, muchos de los experimentos en ciencias sociales involucran un grupo de
población reducido, así mediante inferencias y generalizaciones se puede determinar cómo la
población en general se comporta.
Las conclusiones obtenidas mediante la estadística inferencial están sujetas a la
aleatoriedad (ausencia de patrones o regularidades) pero mediante la aplicación de los
métodos adecuados se logra la obtención de resultados relevantes. Así, tanto la estadística
descriptiva como la estadística inferencial van de la mano.
2.3. Estadística Matemática
Se ha mencionado de igual forma la existencia de la Estadística Matemática, como
disciplina de la estadística. Esta consiste en una escala previa en el estudio de la estadística,
en la cual usan la teoría de la probabilidad (rama de las matemáticas que estudia los
fenómenos aleatorios) y otras ramas de las matemáticas.
La estadística matemática consiste en la obtención de información a partir de los datos
y utiliza técnicas matemáticas tales como: análisis matemático, álgebra lineal, análisis

10
estocástico, ecuaciones diferenciales, etc. Así, la estadística matemática ha sido influenciada
por la estadística aplicada.2
Figura 4: Ejemplo de una estadística matemática en la distribución de una muestra de pacientes según el hábito
de fumar.
Fuente: Suarez (2009)
3. Aplicaciones de la Estadística
3.1. Educación
La estadística se ha convertido en una herramienta de capital importancia, sus
métodos y procedimientos son de uso casi obligatorio en la gran mayoría de las ramas del
saber. Las ciencias sociales se valen de ella para indagar, hasta donde el método de la
estadística lo permite, sobre las tendencias presente y futura del hombre en su constante
proceso de cambio. Además, es un lenguaje que permite comunicar la información basada en
datos cuantitativos y cualitativos.
2
Alvarado, M. (14 de noviembre de 2019). Las ramas de la estadística, que estudian y aplicaciones. Lifeder.
https://www.lifeder.com/ramas-estadistica/

11
El educador se puede valer de ella para lograr una aproximación al conocimiento de la
realidad, especialmente para determinar la precisión de sus observaciones y mediciones. Por
otra parte, el razonamiento estadístico constituye un medio útil para desarrollar un aspecto
importante de la capacidad intelectual de una persona por lo que viene a formar parte también
de la formación humana integral.3
Los objetivos de la estadística en la educación son:
● Comprender los datos a base de la percepción social.
● Analizar desde el punto de vista crítico los contextos educativos y sociales.
● Comprender que la educación se basa en el contexto científico, para lo cual su
estudio cualitativo y cuantitativo es fundamental.
● Valorar las herramientas para prestar servicio profesional como científico en
educación.
La estadística es importante porque en el entorno educativo se aplica frecuentemente.
De modo que, en el campo ocupacional del licenciado en Ciencias de la Educación
comprende tantas actividades en el campo de la enseñanza media, superior o universitaria, así
como en el ejercicio de la investigación, el planeamiento y programas educativos y la
administración efectiva de instituciones educativas y sociales. Estos planes y programas
oscilan, en torno a un grupo de estudiantes, a un contenido educativo, a un docente, entre
otras; por tal razón es indispensable conocer la estadística.
En el ámbito de planeamiento de la educación, la estadística brinda herramientas para
entender la dimensión macro estructural de la educación y sus vinculaciones con el sistema
social global. Por lo tanto, utilizar los recursos estadísticos que son una manifestación del
3
León, Williams. (09 de septiembre de 2011). Estadística aplicada a la educación. [Archivo PDF].
https://uma.edu.ve/admini/ckfinder/userfiles/files/Estad%C3%ADstica%20Apliacada%20a%20la%20Educaci%
C3%B3n%2011-12.pdf.

12
resultado del desarrollo educativo; se podría obtener mejores productos en el proceso de
enseñanza-aprendizaje.4
Figura 5: Ejemplo del uso de la Estadística en el ámbito educativo.
Fuente: empleoresponsabledelastic (2013)
3.2. Contaduría
● La estadística ayuda a la contabilidad en el empleo de cálculos de tipo
estadístico, permitiendo establecer registros contables que afectan los estados financieros.
● La estadística ayuda a la contabilidad en cuanto a su agilidad, procesamiento,
análisis e interpretación de información, dando como resultado la toma de decisiones
confiables sobre criterios económicos.
● La estadística se aplica para la selección de muestras en una auditoría.
● Ayuda a medir la variación de costos de una producción.
4
Tintaya, Eliseo. (01 de agosto de 2015). Importancia de la estadística en la educación. Slideshare.
https://es.slideshare.net/eliseotintaya/importancia-de-la-estadstica-en-la-educacion.

13
● Brinda información para la toma de decisiones, planeación y control en cuanto
a sus resultados.
● Ayuda para poder diferenciar las ventas que se han realizado en la empresa
por medio de la estadística anual.
● Se elaboran informes más rápido, concisos y detallados.
● Se basa de una gran variedad de información de datos contables.
● Permite comparar los resultados de una empresa en el pasado, con aquellos
obtenidos en el presente.
● La estadística se ejerce dentro de la contabilidad llevando el nombre de
“contabilidad administrativa”.5
Figura 6: La aplicación de la estadística en la contabilidad.
Fuente: Estadística aplicada a la administración (s.f)
3.3. Administración
5
López, Carolina. (20 de febrero de 2018). Historia de la estadística. Google Sites.
https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/5/empleo-de-la-estadistica-desde-el-siglo-xvi

14
Es indispensable la aplicación de la estadística en la administración, ya que
proporciona elementos de confiabilidad que sustentan la toma de decisiones en temas
administrativos, como calidad y productividad.
La aplicación de la estadística es para todas las disciplinas y siempre va a requerir de
datos para la resolución de problemas.
La estadística descriptiva ofrece datos para definir elementos básicos como son la
media, moda, desviación estándar y los diferentes diagramas de cajas, tablas de contingencia
y gráficas de dispersión. Y así tomar la decisión administrativa a partir de hipótesis, en la
industria como negocios a nivel general.
La estadística inferencial comprende los métodos y procesos por medio de técnicas
descriptivas. Algunas son:
● Comparación de métodos de trabajo, materiales, y productividad de máquinas
y equipos de medición.
● Busca condiciones de operatividad eliminando defectos, logrando mejor
desempeño de procesos.
● Brinda soporte para diseñar productos y procesos.
● La aplicación de herramientas estadísticas se encuentra en paquetes de
software, simplificando la labor operativa administrativa.6
6
https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/5/empleo-de-la-estadistica-desde-el-siglo-xvi

15
Figura 7: El uso de la Estadística en la Administración.
Fuente: Suarez (2018)
3.4. Gerontología
La Organización Mundial de la Salud OMS busca incrementar la capacidad de los
sistemas de información existentes para avanzar en la vigilancia en temas de interés de salud
pública de los países. Para lograr esto, insiste en la importancia de difundir información y
gestionar conocimiento a través de observatorios que resulten de una necesidad compartida
(agendas), concentrados para ser complementados unos con otros, y mediante una verdadera
colaboración y cooperación en materia de información empleando herramientas de medición
cualitativa y cuantitativa que se desprenden de la Estadística para el análisis de datos y
generación de propuestas encaminadas a la implementación de acciones preventivas y/o
correctivas.
Para ello, existen Observatorios concebidos como instancias proactivas y efectivas en
la planeación de la salud pública que requieren de continuidad. Así mismo, deben estar en
capacidad de ser sistemas inteligentes con el propósito de identificar los riesgos que
deterioren la salud de la población, por ello es necesario que estén integrados horizontal y
verticalmente en todos los niveles estratégicos de la información: desde lo local hasta lo
global.

16
En Colombia, el Ministerio de Salud y Protección Social ha priorizado una serie de
Observatorios y Sistemas de Seguimiento - ROSS para que cumplan con roles estratégicos y
competencias bien definidas en función de la gestión del conocimiento. Aunque los roles y
alcances definidos para los ROSS – MSPS están en sintonía con solucionar la limitada
disponibilidad de información a nivel tanto individual como contextual, así como local,
nacional e internacional, no se han limitado en registrar y recopilar datos sobre morbilidad y
mortalidad, en ésta oportunidad adquieren un valor adicional debido que se han concentrado
en identificar y monitorear las condiciones que inducen a cambios en la salud de las
poblaciones e influencian comportamientos y conductas de riesgo para la salud en las
personas.
Dentro de los aspectos relevantes que se pueden mencionar en la implementación de
herramientas estadísticas en las mediciones realizadas por los Observatorios podemos
mencionar:
● Integración de fuentes de información con estadísticas sobre envejecimiento y
vejez.
● Los criterios de clasificación de indicadores que usa el Observatorio están bajo
los estándares definidos por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE.
● La batería de indicadores, definida y priorizada para el Observatorio Nacional
de Envejecimiento y Vejez en Colombia, reposa en el Catálogo de Indicadores en Salud,
herramienta virtual y matricial que almacena la Página 32 de 53 información y los atributos
de mayor relevancia de cada indicador, y que suministra las características operativas,
estadísticas, de medición, de obligatoriedad, periodicidad y disponibilidad para cada uno de
ellos.
● Amplias fuentes de recolección de información tales como:

17
● Registros Administrativos (Estadísticas vitales, registros administrativos
nacionales, registros poblacionales).
● Encuestas (Encuesta Nacional de Salud, Encuesta de Demografía y Salud,
etc.)
● Censos.
● Estadísticas Derivadas (índices, subanálisis, análisis secundarios de
información, etc.)7
Figura 8: La aplicación de la Estadística en la Gerontología.
Fuente: Ecuador. Ser viejo y pobre, el drama del campo y la urbe (2014)
3.5. Deporte
La contribución de la Estadística a la cientificidad del sistema de preparación del
deportista se patentiza en aplicar modelos estadísticos que permitan, entre otros: obtener una
7
MINSALUD. (2015). Observatorio Nacional de Envejecimiento y Vejez.
https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/ED/GCFI/guia-ross-envejecimiento-
vejez.pdf

18
información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas de su
preparación, obtener una información objetiva de la actuación de los atletas y del equipo
frente a sus adversarios, más exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo, más
eficiencia en la detección de talentos deportivos y un mayor rigor en el establecimiento de
características modelo.
Hacer de los tests elaborados o adaptados por los entrenadores de acuerdo a la
especificidad de su deporte verdaderos instrumentos de recogida de información confiable
para el perfeccionamiento del control del estado de preparación de los atletas y garantizar a la
vez la correcta validación y normativas de los mismos.
Utilizar nuevos sistemas metodológicos de preparación tras la comprobación estadística de su
efectividad. Si no se tiene en cuenta lo que aporta la utilización de modelos estadísticos a la
solución de muchos problemas en el deporte, los resultados en la preparación deportiva están
más sujetos a la casualidad y no a la causalidad.
El papel de la Estadística en la investigación es funcionar como una herramienta en el
diseño de las investigaciones, en el análisis de datos, y en la extracción de las conclusiones a
partir de esos análisis.
A continuación se expone la importancia que le atribuimos al tratamiento estadístico
en el proceso de investigación científica aplicada al deporte. Según nuestro criterio, la
importancia que reviste un adecuado uso de la Estadística en el proceso investigativo se
puede explicar a partir de la unidad dialéctica existente en la triada selección de la muestra,
selección y aplicación de técnicas estadísticas, e interpretación de resultados.
Si no se realiza una buena selección de la muestra, aunque se seleccionen y apliquen
adecuadamente las técnicas estadísticas de acuerdo con los objetivos e hipótesis de trabajo de
la investigación, la interpretación de los resultados no aporta un reflejo fiel de la realidad. La
investigación pierde objetividad.

19
Si se realiza una buena selección de muestra, pero se seleccionan y/o se aplican
inadecuadamente las técnicas estadísticas, la interpretación de los resultados que se desprende
del análisis cuantitativo nos conduce a conclusiones falsas.
Figura 9: El uso de la Estadística en el Deporte.
Fuente: Rosbeilys, Peinado (2018)
Si se realiza una buena de la muestra, seleccionan y aplican adecuadamente las
técnicas estadísticas, pero el investigador no es capaz de hacer una lógica interpretación de
sus resultados a partir de los números obtenidos, también estamos ante conclusiones erróneas.
Las terminaciones deben ser verdaderamente derivadas de la interpretación correcta
de los datos recopilados y esa interpretación implica un análisis teórico de esos datos por
parte del investigador. Deben basarse en los resultados objetivos obtenidos y ser susceptible
de una interpretación similar por parte de otros investigadores que se encuentran ante esos
mismos resultados.
Cuando en el proceso investigativo se traducen los objetivos y se concretan las
hipótesis de trabajo en términos estadísticos, se puede iniciar la selección de técnicas

20
estadísticas para el procesamiento de datos. Esto se enfoca como un procedimiento que, si
bien no se puede algoritmizar, al menos generalizar.
Un control científico del proceso de entrenamiento deportivo exige el uso adecuado de
modelos estadísticos matemáticos.
Los métodos estadísticos matemáticos además de facilitar la recogida y organización
de los datos en el desarrollo del entrenamiento deportivo posibilitan conocer si se han
cumplido o no los objetivos trazados, retroalimenta al entrenador y este decide sobre la
estrategia a seguir con sus atletas, siempre tratando de alcanzar elevados rendimientos
deportivos, pero sin comprometer la calidad de vida del atleta.
La delimitación de cuáles modelos estadísticos ayudan a la solución de problemas
concretos del control del entrenamiento deportivo orienta a los entrenadores en la utilización
de los mismos como instrumentos de trabajo en su labor profesional.8
3.6. Economía
En el caso de la Economía, la estadística es de gran importancia, pues la economía
necesita de la Estadística, ya que esta constituye un instrumento de suma importancia para
que se conozca el comportamiento de la economía a diferentes niveles ya sea en una empresa,
municipio, provincia, nación, así como a escala internacional, el amplio campo de su
aplicación permite incursionar en cada uno de los elementos que componen el complejo
sistema socio-económico, así como investigar de una manera integral la relación entre sus
principales variables. Es por esto que en el estudio de la economía la Estadística constituye
un elemento de inestimable valor.
8
Rosbeilys, M., Peinado M. (9 de enero de 2018). Estadística en el Ámbito Deportivo. Blog Docente Udesur
Raquel Rodriguez. http://ceidis.uds.edu.ve/blogRedDocente/raquelrodriguez/?p=110

21
Con la ayuda de la estadística se confeccionan los planes de desarrollo de la economía
de un país, se supervisa el control de su cumplimiento y se determinan las necesidades de
recursos por territorios, así como las reservas con que cuenta la economía a cualquier nivel.
El conocimiento de la Estadística en la economía permite apoyar la toma de decisiones para
la aplicación de la política económica que se proponen los países para conducir la sociedad,
así como para trazar la estrategia de desarrollo acorde con los programas que se consideran
según las condiciones imperantes en cada nación. La estadística es aplicada por economistas
con el fin de poder predecir y comprender futuros acontecimientos, a partir del análisis
estadístico y matemático, de esta manera poder sugerir medidas de políticas económicas
conforme a objetivos deseados; esta también suministra los valores que ayudan a descubrir
interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.
Figura 10: El uso de la Estadística en la Economía.
Fuente: Alfonso (2015).
Tanto los economistas teóricos como los que trabajan en un entorno de negocio,
necesitan conocer toda la información posible sobre las características de su entorno,
realizando estudios de mercado para conocer la demanda potencial de nuevos productos,
estimar niveles de desigualdad de una población, para informar el desarrollo económico de

22
una empresa o de un país que da a conocer los índices económicos relativos a la producción,
a la mano de obra, índices de precios para el consumidor; las fluctuaciones del mercado
bursátil, las tasas de interés, el índice de inflación, el costo de la vida, etc.
Todos estos aspectos que se estudian, se reportan e informan, no solamente describen
el estado actual de la economía, sino que trazan y predicen el camino de las futuras
tendencias.9
4. Conceptos Básicos de la Estadística
4.1. Hipótesis
Una hipótesis es la suposición de algo que podría, o no ser posible expresada como
un enunciado o preposición. En este sentido, la hipótesis es una idea o un supuesto a partir
del cual nos preguntamos el porqué de una cosa, bien sea un fenómeno, un hecho o un
proceso; que puede ser corroborado mediante observación o experimentación. Lo cual sirve
como primer paso de la investigación.10
Como tal, las hipótesis permiten dar inicio al proceso de pensamiento, mediante el
cual se accederá a determinados conocimientos.
Tengamos en cuenta que una hipótesis debe ser observable y medible, además de
tener referentes en la realidad, cuyas variables y términos utilizados deben ser claros y
comprensibles, para que haya una mejor relación entre ellos dentro de lo lógico.11
4.1.1. Ejemplos de Hipótesis
9
Nuñez, Y. (27 de septiembre del 2015). Aplicaciones de La Estadística en La Economía. SCRIBD.
https://es.scribd.com/document/282916871/Aplicaciones-de-La-Estadistica-en-La-Economia
10
Coelho, F. (5 de febrero del 2021). Que es hipótesis. Significados. https://www.significados.com/hipotesis/
11
Raffino, Maria. (28 de septiembre de 2020). Hipótesis. Concepto.de. https://concepto.de/hipotesis/

23
● Los fumadores tienen un riesgo mayor de padecer problemas pulmonares.
● Las personas que consumen grandes cantidades de sal tienen problemas de
hipertensión.
● Los compuestos de cigarrillo produce el mal funcionamiento de células pulmonares.
● El cloruro de sodio provoca la contracción de las células musculares de la arteria.12
Figura 11: Prueba de Hipótesis.
Fuente: Muñoz (s.f).
4.2. Variable
Es un elemento que puede tomar cualquier valor de los comprendidos en un conjunto,
es decir algo que varía o que está sujeto a algún tipo de cambio, el cual se caracteriza por ser
inestable, constante y mudable. Existen diferentes tipos de variables entre ellas:
4.2.1. Variable Estadística
La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que está
propensa a adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder
12
Hipótesis. (2019). Ejemplos. https://www.ejemplos.co/20-ejemplos-faciles-de-hipotesis/

24
medirse. Por ejemplo, el color de pelo, las notas de un examen, el sexo o la estatura de una
persona, son variables estadísticas.
Este tipo de variable se divide en variables cualitativas y cuantitativas: la primera son
aquellas características o cualidades que no pueden ser calculadas con números, sino que son
clasificadas con palabras. Por otra parte, están las variables cuantitativas las cuales son
aquellas características o cualidades que sí pueden expresarse o medirse a través de los
números.
4.2.1.1. Ejemplos de Variables Estadísticas.
● Variables cualitativas: color de pelo, estado civil, nivel académico,
nacionalidad, profesión, etnia, sexo, etc.
● Variables cuantitativas: estatura, nivel socioeconómico, número de hijos, peso,
cantidad de mascotas, etc.13
Figura 12: Mapa mental sobre la Variable Estadística.
Fuente: Morales (2017).
13
Variable estadística. (2018). Enciclopedia Económica. https://enciclopediaeconomica.com/variable-
estadistica/

25
4.3. Dato
Un dato es la representación de una variable que puede ser cuantitativa o cualitativa
que indica un valor que se le asigna a las cosas y se representa a través de una secuencia de
símbolos, números o letras.
Tengamos en cuenta que una base de datos está formada por un conjunto de datos
clasificados según un criterio y almacenados en un soporte (digital o no) con el fin de ser
consultados y acceder a ellos de manera rápida y simple.
4.3.1. Datos Estadísticos
Centrándonos en los datos estadísticos, es la rama de la matemática que analiza datos
obtenidos de diferentes muestras representativas para conocer un fenómeno, los cuales son
obtenidos al realizar un estudio estadístico. Existen dos tipos de datos que se analizan en la
estadística, que deben ser procesados y enmarcados dentro de un contexto para generar
información, los cuales son: datos cualitativos que se representan con letras. Por otra parte,
están los datos cuantitativos que están referidos con números.14
14
Raffino, M. (1 de octubre de 2020). Dato. Concepto. de. https://concepto.de/dato/

26
Figura 13: Diagrama de barras-Porcentaje población en riesgo de exclusión social.
Fuente: Datos estadísticos (2018)
4.3.2. Datos en Informática
Por otra parte, están los datos en informática, que son representados simbólicamente
(numérica, alfabética, algorítmica, etc.) de un atributo o variable cualitativo o cuantitativo.
Dichos datos, son la información (valores o referentes) que recibe el computador a través de
distintos medios, que posteriormente es manipulada mediante el procesos de los algoritmos
de programación.
Algunos tipos de datos en el área de informática son:
● Caracteres: Dígitos individuales que se pueden representar mediante datos
numéricos (0-9), letras (a-z) u otros símbolos.
● Caracteres unicode: Unicode es un estándar de codificación que permite
representar más eficazmente los datos, permitiendo así hasta 65535 caracteres diferentes. El
término deriva de los tres objetivos perseguidos que son universalidad, unicidad y
uniformidad.
● Numéricos: Pueden ser números reales o enteros, dependiendo de lo necesario.

27
● Booleano: En ciencias de informática, un boolean es un dato lógico que solo
puede tener valores true o false.15
Figura 14: Datos en Informática.
Fuente: Pérez, Gardey (2017).
4.4. Población
Se hace referencia habitualmente al conjunto de seres humanos que hacen vida en un
determinado espacio geográfico. Es decir, suele referirse a la población humana. Por
extensión, la palabra población se utiliza también para referirse al conjunto de viviendas y
otras infraestructuras que ocupan un espacio.
15
Raffino, M. (18 de junio de 2020). Dato en informática. Concepto.de. https://concepto.de/dato-en-
informatica/

28
Figura 15: Conjunto de individuos.
Fuente: Día Internacional de la población 2020 (s.f)
4.4.1. Población Estadística
Por otra parte, en estudios estadísticos, la población se refiere a la recolección de
sujetos, datos y/o elementos que tiene características comunes, de lo que se extrae
información importante para estudiar y analizar determinados fenómenos. En este sentido,
también se habla de la población muestra, la cual sirve de referencia para estudiar una
población mayor o total, dicho término se explicará más a profundidad en el siguiente
punto.16
16
Población. (6 de julio de 2020). Significados. https://www.significados.com/poblacion/

29
Figura 16: Población Estadística.
Fuente: Zapata (2020)
4.4.1.1. Ejemplos de datos estadísticos. Los habitantes de Perú.
● Los pumas hembras de África.
● La población de bacterias dentro de un paciente.
● Los trabajadores de una fábrica determinada.
● Zapatillas confeccionadas por Nike.
4.5. Muestra
Una muestra estadística es un subconjunto de datos pertenecientes a una población.
Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que
represente adecuadamente el total de los datos. Dicha muestra para poder cumplir su labor
correcta en el área de la estadística debe ser lo suficientemente grande y aleatoria respecto a
la población. Esta porción de la población se extrae cuando no se puede hacer un censo en
ciertas poblaciones principalmente por temas de costo y tiempo.

30
Figura 17: Muestra estadística.
Fuente: Estadística descriptiva (2019)
4.5.1. Ejemplo de Muestra Estadística
Supongamos que un investigador debe estudiar la cantidad de personas que, de un
millón de habitantes de una ciudad, poseen título de grado. Para esto, tomará como muestra la
situación de 1000 personas seleccionadas aleatoriamente entre las diferentes zonas de la
ciudad.
A partir de estas 1000 personas escogidas como muestra, el investigador estimará un
promedio y en base a esto se llegará a una conclusión final.17
4.6. Nivel de Medición Nominal
El primer paso en el análisis de datos es simplemente entender lo que estos significan.
Esto se facilita clasificando cada variable según su nivel de medición.
La medición incluye la evaluación, un proceso mediante el cual las cosas se
diferencian. No está limitada al uso de instrumentos altamente desarrollados y refinados.
17
Muestra estadística. (2018). Enciclopedia Económica. https://enciclopediaeconomica.com/muestra-
estadistica/

31
Desde luego, termómetros, metros y cronómetros pueden utilizarse para medir de manera
precisa, sin embargo, esas variables pueden también medirse de manera informal mediante la
observación. Por lo general, se distinguen cuatro escalas o niveles de medición: nominal,
ordinal, intervalos y escalas de proporción, cociente o razón. Las dos primeras (nominal y
ordinal) se conocen como escalas categóricas, y las dos últimas (intervalo y razón) como
escalas numéricas. Las escalas categóricas se usan comúnmente para variables cualitativas,
mientras que las numéricas son adecuadas para la medición de variables cuantitativas. Dicho
niveles se utilizan para ayudar en la clasificación de las variables, el diseño de las preguntas
para medir variables, e incluso indican el tipo de análisis estadístico apropiado para el
tratamiento de los datos.
Siendo más específicos, la mediación nominal consta de dos o más categorías
mutuamente excluyentes. Si solo hay dos, se llama escala nominal dicotómica. A cada
categoría se le suele asignar un número de código sin significado cuantitativo y sin orden
específico, lo que facilita su introducción en bases de datos.
4.6.1. Ejemplo del nivel de Medición Nominal
Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de personas, para clasificarlas se
puede establecer la categoría sexo con dos niveles, masculino (M) y femenino (F), los
respondientes solo tienen que señalar su género, no se requiere de un orden real.
Así, si se asignan números a estos niveles solo sirven para identificación y puede ser
indistinto: 1=M, 2=F o bien, se pueden invertir los números sin que afecte la medición: 1=F y
2=M. En resumen en la escala nominal se asignan números a eventos con el propósito de

32
identificarlos. No existe ningún referente cuantitativo. Sirve para nombrar las unidades de
análisis en una investigación.18
Figura 18: Ejemplos del nivel de Medición Nominal.
Fuente: Escala de mediación (2016)
5. Distribución de Frecuencias
La distribución de frecuencia es la representación estructurada, en forma de tabla, de
toda la información que se ha recogido sobre la variable que se estudia.
18
Maica, L. (10 de septiembre de 2017). Escalas o Niveles de medición (estadística). Slideshare.
https://es.slideshare.net/LuiscarlysMaican/escalas-o-niveles-de-medicin-estadstica

33
Figura 19: Tabla de distribución de frecuencias.
Fuente: Mary (2017)
Siendo X los distintos valores que puede tomar la variable.
Siendo n el número de veces que se repite cada valor.
Siendo f el porcentaje que la repetición de cada valor supone sobre el total.
5.1. Nombre de la variable
El nombre de la variable en estadística es el conjunto de valores que puede tomar
cierta característica de la población sobre la que se realiza el estudio estadístico y sobre la que
es posible su medición. Estas variables pueden ser: La edad, el peso, las notas de un examen,
los ingresos mensuales, el precio medio del alquiler en las viviendas de un barrio o de una
ciudad, etc. Pero en conclusión, aunque haya decenas de tipos de variables estadísticas, por
norma general podemos encontrarnos dos tipos de variables:
● Cualitativa (o categórica): son las variables que pueden tomar como valores
cualidades o categorías.
Ejemplos: Sexo (hombre, mujer). Salud (buena, regular, mala)
● Cuantitativas (o numérica): variables que toman valores numéricos.
Ejemplos: Número de casas (1, 2…). Número de estudiantes.19
19
López, José. (04 de abril de 2020). Variable estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/variable-estadistica.html.

34
5.2. Frecuencia Absoluta
La frecuencia absoluta es una medida estadística que nos da información acerca de la
cantidad de veces que se repite un suceso al realizar un número determinado de experimentos
aleatorios. Esta medida se representa mediante las letras fi. La letra f se refiere a la palabra
frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-ésima del experimento aleatorio. Por tanto,
la suma de las frecuencias absolutas de todos los elementos diferentes del conjunto debe ser
el número total de sujetos N.
Figura 20: Tabla de frecuencia absoluta.
Fuente: Mendizabal (2017)
Esta clase de frecuencia es muy utilizada en estadística descriptiva y es útil para saber
acerca de las características de una población y/o muestra. Además, que esta medida se puede
utilizar con variables cualitativas o cuantitativas siempre que estas se puedan ordenar.20
5.3. Frecuencia Relativa Porcentual
20
Gascó, Tamara. (30 de enero de 2019). Definición de Frecuencia absoluta. Economíasimple.
https://www.economiasimple.net/glosario/frecuencia-absoluta.

35
La frecuencia porcentual es la frecuencia relativa ( h i ) expresada en forma
porcentual. Es decir, es la frecuencia relativa ( h i ) multiplicada por 100.
Para calcular la frecuencia relativa antes es necesario calcular la frecuencia absoluta.
Pues sin esta, no se podría obtener la frecuencia relativa. La frecuencia relativa se representa
con las letras hi y su fórmula de cálculo es la siguiente:
Figura 21: Fórmula de la Frecuencia relativa porcentual.
Fuente: Marco (2017)
En pocas palabras, la frecuencia relativa es el resultado entre la frecuencia absoluta de
un determinado valor y el número total de datos.21
● Ejemplo
Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas
máximas: 32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30,
30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.22
Figura 22: Tabla de frecuencia relativa porcentual.
Fuente: Qué significa frecuencia relativa en matemáticas (s.f)
21
Ruiz, Consolación. (07 de mayo de 2017). Distribuciones estadísticas. DescartesJS.
http://recursostic.educacion.es/secundaria/edad/1esomatematicas/1quincena12/1quincena12_presenta_1a.htm.
22
Valencia, Mary. (12 de abril de 2017). Distribuciones de frecuencia. AulaFácil.
https://www.aulafacil.com/cursos/estadisticas/gratis/distribuciones-de-frecuencia-l11214.

36
5.4. Equivalencia en grados
Para realizar esta conversión es necesario tener en cuenta que, si un valor aparece 6
veces en los 20 datos, su frecuencia relativa es 6/20=0,3 que es igual a 30/100 o 30%
(fracciones equivalentes por 5), 30 es el porcentaje de ese valor. De la misma manera si
consideramos que el total de datos representa los 360º grados de la circunferencia.23
● Tabla de ejemplo
Figura 23: Tabla de equivalencia en grados
Fuente: Ruiz (2016)
6. Mapa Conceptual
Por cuestiones de calidad de imagen, se recurrió a dividir el mapa conceptual en tres
fragmentos para facilitar la lectura de estos.
23
Nillo, Nelson. (17 de junio de 2018). Curso interactivo en línea sobre estadística. Eneayudas.
https://www.eneayudas.cl/estadisticacurso1/objetivos.html.

40
7. Conclusión
A pesar de tener distintas ramas, la estadística es una ciencia muy completa, esto
permite que estas sean eficaces y útiles sin importar el contexto en el que se utilicen, es decir,
la estadística misma otorga la posibilidad de ser usada en cualquier espacio o contexto en el
que se requiera análisis, pensamiento crítico y en algunos casos intuición, también en el que
se pueda usar el pensamiento cualitativo y cuantitativo.
De igual forma, la estadística puede realizar todo esto gracias a la existencia de la
hipótesis, los datos (en sus distintas variaciones), una población determinada y otros
conceptos fundamentales como el nivel de medición nominal.
Del mismo modo, la estadística estudia y analiza la información recolectada y la
ilustra en la tabla de distribución de frecuencias, cuando la variable que se esté utilizando
cambie constantemente. La forma en la que esta se constituye permite ubicar y diferenciar
claramente a través de distintos métodos de comunicación las ideas y resultados ya
analizados.
En conclusión, la estadística es una ciencia que presenta muy buenos soportes al
momento de analizar información, y el hecho de que no tiene una sola rama de estudio en la
que se puede ser utilizada, por sus explicaciones claras y concisas, se infiere que la estadística
puede seguir en el mismo transcurso de éxito que ha obtenido durante todos estos años.

41
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https://www.alfonsooctavo.com/estadistica-grado-economia-jueves-190215-las-18-00/
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Zeledón, C. (2015). Estadística aplicada a la administración. [Fotografía]. Universidad
Castro Carazo. https://www.ucastrocarazovirtual.com/course/info.php?id=39.

48
ANEXOS
A continuación, se adjuntan las evidencias del trabajo en equipo. En estas capturas se
puede ver el día y la hora en la que estuvimos realizando el informe; además, se puede
observar el contenido que nos asignamos a cada uno de los integrantes del equipo.

57
Posterior a esto, adjuntamos los enlaces de los blogs de cada uno de los integrantes
que conforman el equipo de trabajo:
Danna Valentina Herrera García:
https://tecnologiavalenhg.blogspot.com/2021/02/periodo-1-2021.html
Isabella López Molina:

58
https://tutecnologiaalalcance1.blogspot.com/p/primer-periodo-2021.html
Ana Sofía Pacheco Alvarez:
https://disfutaconlatecnologia.blogspot.com/p/primer-periodo-2021.html
Katherin Marcela Soto Orejuela:
https://kathesotoorejuela.blogspot.com/p/primer-periodo-2021.html
Freddy Esteban Tenorio Mosquera:
https://frestt.blogspot.com/p/primer-periodo-2021.html

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