Métodos estadísticos y distribución de frecuencias

1. Métodos Estadísticos y Distribución de Frecuencias
I.E.L.D (Institución Educativa Liceo Departamental)
Tecnología
Guillermo Mondragon
Lic. En tecnologia e informatica
Brayan Camilo Gaona Giron
Catalina Cruz Ruiz
Daniel Marin Montenegro
Juan Manuel Giraldo Serna
Laura Daniela Martinez Marmol
Sebastian Mendez Medina (Líder)
Febrero
2021

2. 2
Métodos Estadísticos y Distribución de Frecuencias
Brayan Camilo Gaona Giron
Catalina Cruz Ruiz
Daniel Marin Montenegro
Juan Manuel Giraldo Serna
Laura Daniela Martinez Marmol
Sebastian Mendez Medina (Líder)
11-6
Lic. tecnologia e informatica
Guillermo Mondragon
I.E.L.D (Institución Educativa Liceo Departamental)
Tecnologia e informatica
Santiago de Cali
Febrero, 2021

3. 3

4. 4
Tabla de Contenido
Tabla de contenido 4
1. Preguntas 7
71.1. Métodos estadísticos.
1.1.1. Primera pregunta.
1.1.2. Segunda pregunta. 8
1.1.3. Tercera pregunta.
1.1.4. Cuarta pregunta
1.2. Distribución de frecuencias
1.2.1. Primera pregunta.
1.2.2. Segunda pregunta.
1.2.3. Tercera pregunta.
1.2.4. Cuarta pregunta.
2. Respuestas
2.1. Distribución de frecuencias
2.1.1. Estadística
2.1.2. Ramas de la estadística
2.1.2.1. Estadística descriptiva 9
2.1.2.2. Estadística interferencial

5. 5
2.1.3. Aplicación de la estadística 10
2.1.3.1. Educación.
2.1.3.2. Contaduría. 11
2.1.3.3. Administración. 12
2.1.3.4. Gerontología. 13
2.1.3.5. Deporte.
2.1.3.6. Economía. 14
2.1.4. Términos fundamentales
2.1.4.1. Hipótesis. 15
2.1.4.1.1. Hipótesis descriptiva.
2.1.4.1.2. Hipótesis explicativa. 16
2.1.4.1.3. Hipótesis nula e hipótesis
alternativa.
2.1.4.2. Variable.
2.1.4.2.1. Cualitativa nominal. 18
2.1.4.2.2. Cualitativa ordinal.
2.1.4.2.3. Cualitativa binaria.
2.1.4.2.4. Variables cuantitativas.
2.1.4.3. Dato.
2.1.4.4. Población. 19
2.1.4.5. Muestra 20
2.1.4.6. Nivel de medición nominal. 21

6. 6
2.2. Distribución de frecuencias
2.2.1. Nombres de las variables
2.2.2. Frecuencia absoluta
2.2.3. Frecuencia relativa porcentual 22
2.2.4. Equivalencia en grados
3. Blogs
4. Capturas de pantalla (muestras) 23
5. Conclusiones 25
5.1. Brayan Camilo Gaona Giron
5.2.Catalina Cruz Ruiz
5.3. Daniel Marin Montenegro:
5.4. Juan Manuel Giraldo Serna:
5.5. Laura Daniela Martinez Marmol
5.6. Sebastian Mendez Medina
6. Tabla de figuras 26
Webgrafía

7. 7
1. Preguntas
1.1. Métodos estadísticos.
1.1.1. Primera pregunta.
¿Qué es la estadística?
1.1.2. Segunda pregunta.
¿Cuales son las ramas de la estadística?
1.1.3. Tercera pregunta.
¿Cuáles son las aplicaciones de la estadística en la educación, contaduría,
administración, gerontología, deporte y economía?
1.1.4. Cuarta Pregunta
¿Que es hipotesis, variable, dato, población, muestra y nivel de medición nominal?
1.2. Distribución de frecuencias
1.2.1. Primera pregunta
¿Cuales son los nombres de las variables?

8. 8
1.2.2. Segunda pregunta
¿Que es la frecuencia absoluta?
1.2.3. Tercera pregunta
¿Que es la frecuencia relativa porcentual?
1.2.4. Cuarta pregunta
¿Que es la equivalencia en grados?
2. Respuestas
2.1. Métodos estadísticos
2.1.1. Estadística
La estadística es la ciencia que se encarga de recopilar, organizar, procesar,
analizar e interpretar datos con el fin de deducir las características de un grupo o población
objetivo.Es la ciencia de los datos, la cual implica su recolección, clasificación, síntesis,
organización, análisis e interpretación, para la toma de decisiones frente a la incertidumbre.
2.1.2 Ramas de la estadística
La estadística se divide en 2 ramas principales:
● Estadística descriptiva

9. 9
● Estadística interferencial
2.1.2.1. Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es, junto con la ​inferencia estadística​ o estadística
inferencial, una de las dos grandes ramas de la estadística. Su propio nombre lo indica,
trata de describir algo. Pero no describirlo de cualquiera forma, sino de manera cuantitativa.
Pensemos en el peso de una caja de verduras, en la altura de una persona o en la cantidad
de dinero que gana una empresa.
De estas variables podríamos decir muchas cosas. Por ejemplo, podríamos indicar
que esta o aquella caja de tomates pesan mucho o pesan menos que otras. Siguiendo con
otro ejemplo, podríamos decir que el ingreso de una empresa varía mucho a lo largo del
tiempo o que una persona tiene una altura promedio.
Figura 1
Información
Nota: Información junto a un mapa conceptual
2.1.2.2. Estadística interferencial
Se llama estadística inferencial o inferencia estadística a la rama de la Estadística
encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades, ​conclusiones​ y tendencias, a
partir de una muestra del conjunto. Su papel es interpretar, hacer proyecciones y
comparaciones​.

10. 10
​Emplea usualmente mecanismos que le permiten llevar a cabo dichas deducciones,
tales como pruebas de estimación puntual (o de intervalos de confianza), pruebas de
hipótesis​, pruebas paramétricas (como de media, de diferencia de medias, proporciones,
etc.) y no paramétricas (como la prueba del chi-cuadrado, etc.). También le son útiles los
análisis​ de correlación y de regresión, las series cronológicas, el análisis de varianza, entre
otros.
2.1.3. Aplicación de la estadística
La estadística se puede usar en diferentes campos de la vida laboral o diaria las
cuales pueden ser en:
2.1.3.1. Educación.
La estadística educativa, nos permite recolectar información para analizarla y tomar
decisiones en diferentes niveles de los estudiantes o población determinada.
​ ​Figura 2
Gráfico de barras.
Nota: Gráfica de barras en ascenso

11. 11
Las aplicaciones de la estadística en la educación
● Comprender los datos de la base de la percepción social
● Analizar desde el punto de vista crítico de los contextos educativos y sociales
● Comprender que la educación se basa en el contexto científico, para lo cual su
estudio cuantitativo y cualitativo es fundamental
2.1.3.2. Contaduría.
La estadística ayuda a la contabilidad en el empleo de cálculos de tipo financieros
estadístico,permitiendo establecer registros contables que afectan los estados.
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.
● 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.

12. 12
Figura 3
Gráfico de barras
Nota: Gráfica de barras en ascenso y otra de torta
2.1.3.3. Administración.
En la actualidad en el marco de los criterios de la Administración de la calidad y de la
productividad, así como en la aplicación de los sistemas de gestión de calidad orientados a
la toma de decisiones es imprescindible la aplicación de la ​Estadística​ tanto descriptiva y en
cierta medida la estadística inferencial, que a su vez proporcionan elementos de
confiabilidad que científicamente sustenten la decisión tomada. Tener en cuenta que el
objetivo de la estadística como disciplina es brindar soporte en:
● Planificación de la búsqueda y obtención de la información
● Organizar y sistematizar la información para su descripción y análisis.
● A partir de la información organizada, efectuar inferencias a través de la estimación y
contrastación de la hipótesis.

13. 13
El modelo de toma de decisión de un tema o problema específico requiere el soporte
que proporciona la estadística, que involucra desde la toma de muestra propiamente hasta
la corroboración de la decisión a un nivel de confiabilidad definido.
La estadística descriptiva nos ofrece el detalle de las herramientas para definir
elementos básicos en la toma de decisión como son la media, mediana, moda, desviación
estándar y los diferentes diagramas de cajas, histogramas, tablas de contingencia y gráficas
de dispersión entre otros. Que nos ayudará en la obtención, organización, presentación y
descripción de la información numérica.
2.1.3.4. Gerontología.
La gerontología social es una especialización enmarcada dentro de las ciencias
sociales, pero con una esencia multidisciplinar. Situaciones que son objeto del interés de la
gerontología social las ves por todas partes:
● Ofertas de trabajo que explícitamente demandan a menores de 35 años ·
Oportunidades de empleo en las que no se explicita la edad, pero si tienes más de X
años, que te llamen para una entrevista de trabajo es cada vez más complicado.
● Anuncios de televisión que presentan la vejez como una enfermedad de la que hay
que librarse a cualquier coste.
● Expresiones cotidianas, aparentemente intrascendentes, que en realidad esconden
una gran discriminación por razones de edad.
2.1.3.5. 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 información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas de su

14. 14
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 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.
2.1.3.6. Economía.
Calcular los posibles valores futuros de alguna variables económicas de interés
.Hacer una estimación de media de algún valor económico. .Hacer un estudio para
determinar cuáles son las variables más importantes que explican determinado fenómeno
económico .La estadística es ampliamente utilizada en el análisis económico. Nos ayuda a
comprobar la aplicación de la teoría económica en la práctica. Algunos ejemplos del uso de
estadística en Economía son:
.
1. Elaboración de indicadores macroeconómicos agregados.
2. Predicciones acerca del comportamiento futuro de la demanda.
3. .Testear la validez de hipótesis basadas en la teoría económica.
4. Calcular la tasa de paro.

15. 15
5. .Organizar y presentar datos económicos como: evolución de los precios,
PIB, etc.
2.1.4. Términos fundamentales
Estos son algunos términos fundamentales acerca de la estadística
2.1.4.1. Hipótesis.
Es una suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia,
ésta se establece provisionalmente como base de una investigación que puede confirmar o
negar la validez de aquella; No todas las investigaciones requieren de la formulación de
hipótesis ya que cuando en una investigación no se busca probar algo, no se necesita de
hipótesis. Por ejemplo, si el estudio es sobre las características físicas de los adolescentes
de un determinado colegio, se trata de una investigación descriptiva, sin necesidad de
hipótesis. Y una frase que define perfectamente la hipótesis es la siguiente:
"Es lo que alguien piensa de la realidad que investiga y que, por no tener certeza de
ello, debe probarlo." Mario Tamayo y Tamayo en Investigación para jóvenes.
Existen varios tipos de hipótesis según varios puntos de vista. Según el objetivo,
encontramos hipótesis descriptivas y explicativas.
2.1.4.1.1. Hipótesis descriptiva
Este tipo de hipótesis buscan describir la correlación entre fenómenos y no las
razones por las que ocurren. Ejemplos:
● La proporción de mujeres fumadoras ha aumentado en la última década.
● Las personas que consumen grandes cantidades de sal tienen problemas de
hipertensión.

16. 16
2.1.4.1.2. Hipótesis explicativa
Esto es cuando nos interesa descubrir el por qué ocurren los hechos y la explicación
de los mismos, planteamos hipótesis explicativas. Ejemplos:
● Los mayores niveles de estrés en las mujeres provocan comportamientos adictivos
como fumar.
● El cloruro de sodio provoca la contracción de las células musculares de las arterias.
2.1.4.1.3. Hipótesis nula e hipótesis alternativa
Por otro lado, los términos hipótesis nula e hipótesis alternativa se aplican en los
análisis estadísticos cuando se quieren comparar parámetros entre poblaciones. En este
caso, la hipótesis nula hace referencia a que entre las poblaciones no existe diferencia con
respecto al parámetro evaluado, y la hipótesis alternativa establece que si hay diferencias
(Es bueno aclarar que la hipótesis nula no significa que sea errónea.).
2.1.4.2. Variable.
Es aquello que está sujeto a cambios frecuentes o probables. Además, 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 medirse.
Tipos de variables estadística.

17. 17
Figura 4
Mapa conceptual
Nota: Mapa conceptual acerca de las variables
La variable estadística, de acuerdo con las características que la definen, puede ser
cualitativa (son aquellas características o cualidades que no pueden ser calculadas con
números, sino que son clasificadas con palabras.) o cuantitativa (son aquellas
características o cualidades que sí pueden expresarse o medirse a través de números). a su
vez, se divide en:
● Variables.
● Cualitativas.

18. 18
2.1.4.2.1. Cualitativa nominal.
Aquellas variables que no siguen ningún orden en específico. Por ejemplo, los
colores, tales como el negro, naranja o amarillo.
Ejemplo: El color de pelo de una persona, tal como castaño, rubio o morocho.
2.1.4.2.2. Cualitativa ordinal.
Aquellas que siguen un orden o jerarquía. Por ejemplo, el nivel socioeconómico alto,
medio o bajo.
Ejemplo: la condición de un pasaporte, del tipo aprobado, denegado o en espera.
2.1.4.2.3. Cualitativa binaria.
Variables que permiten tan solo dos resultados. Por ejemplo, sí o no; hombre o
mujer.
Ejemplo: ante la pregunta de si una persona posee hogar propio, la respuesta será sí o no.
2.1.4.2.4. Variables cuantitativas.
Cuantitativa discreta: aquella variable que utiliza valores enteros y no finitos. Por
ejemplo, la cantidad de familiares que tiene una persona, tal como 2, 3, 4 o más.
Cuantitativa continua: aquella variable que utiliza valores finitos y objetivos, y suele
caracterizarse por utilizar valores decimales.
Ejemplo: el peso de una persona, tal como 64.3 kg, 72.3 kg, etc.

19. 19
2.1.4.3. Dato.
Estos representan un fragmento de una cantidad, medida, descripción o palabra, los
cuales son agrupados o clasificados de una determinada manera para generar información.
Normalmente los datos sólo sirven después de ser procesados según una intención y
relevancia. Las bases de datos, por ejemplo, agrupan los datos en estructuras lógicas y
sistemáticas para luego ser analizadas o procesadas según un propósito. Además, en
informática, los datos alimentan todos los sistemas. La identificación de los datos es
generada por el sistema de estructura de datos del programa informático y la representación
de estos datos son los que inciden en la creación de algoritmos o instrucciones; en
programación, los tipos de datos es la forma en que se clasifican para ser usados para la
generación de un proceso, programa o instrucción. Los tipos de datos se clasifican en:
● Datos numéricos: comporta todos los tipos de números sean ellos enteros,
decimales, reales o exponenciales.
● Datos alfanuméricos: son caracteres alfabéticos, numéricos. También se incluye lo
que se llaman cadenas que son datos más extensos como, por ejemplo, la dirección
de alguien.
● Datos lógicos: responden a la pregunta con un verdadero (true) o falso (false).
. En cambio, en una investigación, la recolección de datos sirve para obtener información
relevante para la generación de una hipótesis o para apoyar los argumentos expuestos
mediante el análisis de datos. Una forma de recolección de información es la encuesta.
2.1.4.4. Población.
Es un grupo de seres vivos que comparten ciertas características y que viven en un
lugar determinado. Éstas pueden ser de personas, animales, plantas, insectos, o bacterias,

20. 20
en general a cualquier grupo de seres vivos se les considera como tal; esto permite a los
investigadores realizar estudios sobre el comportamiento demográfico que el conjunto tiene,
es decir el incremento o decremento de los individuos que la forman y poder hacer
estimaciones de su futuro, así como conocer hábitos que tienen, de esta forma se conocen
los factores que la afectan ya sea positiva o negativamente y se poder tomar acciones para
influenciar la ya sea directa o indirectamente.
Por ejemplo:
● Comerciantes, esta es la forma en que se define a las personas que dedican su vida
al comercio
● La gente que habita en el campo de un país representa su población rural.
● La población con deficiencia económica o cultural, esta se puede ver en barrios
bajos, guetos, favelas etc.
● La población de tigres de bengala que hay en la India.
● La población de topos que hay en un sembradío.
● La población estudiantil de Cuba.
2.1.4.5. Muestra
Una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas
aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una
técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada. También es
un subconjunto de la población, y para ser representativa, debe tener las mismas
características de la población. Si se obtiene una muestra sesgada, su interés y utilidad son
más limitados, en función del grado de sesgos que presente.​1​
​
Como un subgrupo o subconjunto representativo de la población, extraída seleccionada por
algún método de muestreo, la muestra siempre es una parte de la población. Si se tienen

21. 21
varias poblaciones, entonces se tendrán varias muestras. La muestra debe poseer toda la
información deseada para tener la posibilidad de extraerla, y esto solo se puede lograr con
una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadoso y de alta calidad en la
recogida de datos.
2.1.4.6. Nivel de medición nominal.
El nivel nominal es una medida que se refiere a la cualidad más que a la cantidad.
Cuando hablamos de un nivel nominal de medición, estamos hablando simplemente de una
cuestión de hacer diferenciación por nombre, por ejemplo, 1 = estudiantes de quinto grado,
2 = estudiantes de cuarto grado.
A pesar de estar usando los números 1 y 2, estos números para nada nos indican cantidad.
Por ejemplo, si hablamos del sistema binario de las computadoras que usa 1 y 2 estaríamos
hablando de un nivel nominal de medición.
2.2. Distribución de frecuencias
2.2.1. Nombres de las variables
La forma usual en la que nos referimos al valor almacenado se llama nombre de la
variable, la cual es una separación entre nombre y contenido que nos permite poder usar el
nombre independientemente de la exacta información que este representa.
2.2.2. Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta es una medida estadística que nos da información acerca del
número de veces que aparece un valor, al realizar una cifra determinada de experimentos

22. 22
aleatorios. Esta medida se representa mediante las letras ​fi​. La suma de las frecuencias
absolutas es igual al número total de datos, representado por N.
2.2.3. Frecuencia relativa porcentual
Una frecuencia relativa es el resultado de dividir la frecuencia absoluta de un
determinado valor entre el número total de datos se representa por ni. La suma de las
frecuencias relativas es igual a 1. Lo cual puede verse fácilmente si se factoriza N.
La frecuencia relativa porcentual es el porcentaje de la frecuencia relativa, siendo esta la
división de la frecuencia absoluta entre el total de valores en una selección de datos.
fi = ni / n . 100%
2.2.4. Equivalencia en grados
Los grados en una tabla de frecuencias: son iguales al número de muestras
independientes que son libres de modificar, por ejemplo el número de personas en unos
datos, menos el número de parámetros estimados.
Es decir, están relacionados al tamaño de la muestra. Estos son utilizados para
definir las distribuciones estadísticas y con ellos poder realizar las pruebas de hipótesis.
3.BLOGS
Blog de: Brayan Camilo Gaona Giron
https://www.blogger.com/blog/posts/9054922005220540311?tab=mj

23. 23
Blog de: Catalina Cruz Ruiz
https://cruzentecnologuia.blogspot.com/p/periodo-1-2021.html
Blog de: Daniel Marin Montenegro
https://tecnologyandcomputing2019.blogspot.com
Blog de: Juan Manuel Giraldo Serna
https://juan4004.blogspot.com/
Blog de: Laura Daniela Martinez Marmol
https://ticworld2.blogspot.com/p/periodo-1-2021.html
Blog de: Sebastian Mendez Medina
https://electrotic1.blogspot.com/p/periodo-1-2021.html
4. Capturas de pantalla (muestras)

24. 24
5. Conclusiones
5.1. Brayan Camilo Gaona Giron
mis conclusiones son que son conjunto de informaciones numéricas derivados de los
censos de población, de datos del registro del estado civil y de informes de apropiaciones.
hablando de una forma mas concretas, la disciplina que estudia cuantitativamente los
fenómenos de masa o colectivos, o sea, aquellos fenómenos cuyo estudio sólo puede
efectuarse a través de una colección de observaciones.
5.2. Catalina Cruz Ruiz
Es muy importante y vital teniendo en cuenta lo que implica este estudio en cualquier
ámbito que se aplique, por ejemplo: si queremos investigar sobre un tema en específico
este nos permite planear, recolectar, organizar, representar y analizar una información
puntual.

25. 25
5.3. Daniel Marin Montenegro
Se puede concluir que gracias a la rama de la estadística, se ha podido lograr
grandes avances los cuales se pueden ver a través de los exitosos resultados de la
distribución y exactitud de información para una mejor comprensión y entendimiento de los
temas
5.4. Juan Manuel Giraldo Serna
Lo más importante de estos temas vistos son su conclusión. El conocimiento está
ligado a una buena práctica de las investigaciones. Ya que estos métodos son necesarios
para interpretar correctamente y de una manera asertiva al momento de obtener datos.
5.5. Laura Daniela Martinez Marmol
Estos temas en conclusión son son una rama muy importante de recolección y
análisis de información para conocer el comportamiento de ciertos eventos, por lo que ha
adquirido un papel clave en la investigación y la verdad es que aunque no lo había notado
antes de esta investigación las decisiones más importantes de nuestra vida se toman con
base en la aplicación de la Estadística.
5.6. Sebastian Mendez Medina
De este tema se puede concluir que su utilidad es innegable, pudiendo ser usado
para reunir y analizar información en una población, siendo muy útil a la hora de realizar
cualquier tipo de estudio o investigación de algún tema que involucre las relaciones
humanas

26. 26
6. Tabla de figuras
Figura 1:
Link: ​http://www.enciclopediafinanciera.com/definicion-estadistica-descriptiva.html
Figura 2:
Link:
http://www.eloriente.net/home/2017/04/17/educacion-uso-estadisticas-aula-diego-gonzalez-
algara/
Figura 3:
Link: ​https://caer.org.ar/analisis-final-encuesta-oralidad/
Figura 4:
Link: ​https://enciclopediaeconomica.com/variable-estadistica/
Webgrafía
-https://es.slideshare.net/eliseotintaya/importancia-de-la-estadstica-en-la-educacion
Link :https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/3
https://www.universidadviu.com/int/actualidad/nuestros-expertos/gerontologia-social-que-es-
y-donde-se-aplica
https://es.slideshare.net/LouiseValliere/aplicaciones-de-la-estadistica-en-algunas-ciencias
https://bsginstitute.com/bs-campus/blog/Importancia-de-la-Estadistica-en-Administracion-11
32
sticas#:~:text=La%20distribuci%C3%B3n%20o%20tabla%20de,cada%20uno%20de%20los
%20valores​.

27. 27
https://sites.google.com/site/38matematica5/home/distribucion-de-frecuencia
https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-absoluta.html