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1. La Estadística
Angie Yulieth Bonilla Cortazar
Dana Isabela Hinestroza Orejuela
Nicol Morales Villegas
Valentina Paez Lòpez
Deiby Jean Paul Trochez Chate
Daniel Torres Gonzalez
GRADO 11 - 6
I.E. LICEO DEPARTAMENTAL
ÁREA DE TECNOLOGIA E INFORMATICA
SANTIAGO DE CALI
2021

2. La Estadística
Angie Yulieth Bonilla Cortazar
Dana Isabella Hinestroza Orejuela
Nicol Morales Villegas
Valentina Paez Lòpez
Deiby Jean Paul Trochez Chate
Daniel Torres Gonzalez
GRADO 11 - 6
Guillermo Mondragon
Lic. Tecnologìa e Informática
I.E. LICEO DEPARTAMENTAL
ÁREA DE TECNOLOGIA E INFORMATICA
SANTIAGO DE CALI
2021

3. Desarrollo Temático
❏ ¿Qué es la estadística?...............................................................................
❏ Partes de la estadística…………………………………...........................
❏ Ramas de la estadística…………………………………………………..
❏ Objetivo………………………………………………………………….
❏ Elementos de la estadística……………………………………………....
❏ Aplicaciones……………………………………………………………..
❏ ¿Qué es distribución de frecuencia?..........................................................
❏ Frecuencia Absoluta……………………………………………………..
❏ Frecuencia Relativa Porcentual………………………………………….
❏ Equivalencia de grados…………………………………………………..
❏ Mapas conceptuales……………………………………………………...
❏ Conclusiones……………………………………………………………..
❏ Referencias……………………………………………………………….
❏ Blogs……………………………………………………………………..

4. ¿Qué es la estadística?
Es una ciencia que facilita la toma de decisiones mediante la presentación ordenada de los
datos observados en tablas y gráficos estadísticos, reduciendo los datos observados a un
pequeño número de medidas estadísticas que permitirán la comparación entre diferentes series
de datos y estimando la probabilidad de éxito que tiene cada una de las decisiones posibles.
El principal objetivo de la estadística es hacer inferencias acerca de una población, con
base en la información contenida en una muestra.
Algunos objetivos específicos son: Conocer la realidad de una observación o fenómeno,
determinar lo típico o normal de esa situación, determinar los cambios que representa el
fenómeno, relacionar dos o más fenómenos, determinar las causas que originan el fenómeno,
hacer estimaciones sobre el comportamiento futuro del fenómeno, obtener conclusiones de un
grupo menor (muestra) para hacerlas extensivas a un grupo mayor (población).
Partes de la estadística
De acuerdo con Moore (p. XXXIV) la estadística, para su estudio, se divide en tres partes:
1. El ​análisis de datos​ se ocupa de los métodos y las ideas necesarias para
organizar y describir datos utilizando gráficos y resúmenes numéricos.
2. La ​obtención de datos​ proporciona métodos para obtener datos que permiten
dar respuestas claras a preguntas concretas.
3. La ​inferencia estadística​ va más allá de los datos disponibles y obtiene
conclusiones sobre un universo más amplio teniendo en cuenta la omnipresencia de la
variabilidad y la incertidumbre de las conclusiones.
Ramas de la estadística
Estadística descriptiva​: La estadística descriptiva es la técnica matemática que obtiene,
organiza, presenta y describe un conjunto de datos con el propósito de facilitar el uso,
generalmente con el apoyo de tablas, medidas numéricas o gráficas. Estas técnicas son
utilizadas en el proceso de investigación, en la etapa donde el investigador necesita procesar y
analizar los datos recolectados en dicho estudio.
Estadística inferencial:​La principal diferencia entre la estadística inferencial y la
estadística descriptiva radica en el uso de inferencia e inducción.
Es decir, esta rama de la estadística tiene como objetivo inferir las características de la
población estudiada, es decir, no solo recolecta y agrega datos, sino que también intenta
explicar ciertas características o características a partir de los datos obtenidos.En este sentido,

5. la estadística inferencial significa obtener conclusiones correctas del análisis estadístico
utilizando estadística descriptiva.
Por lo tanto, muchos experimentos en las ciencias sociales involucran solo a un pequeño grupo
de personas, por lo que a través de inferencias y generalizaciones se puede determinar el
comportamiento de la población en general.
​Estadística paramétrica:​Incluye un proceso estadístico basado en la distribución de datos
real, que está determinada por un número limitado de parámetros que resumen la cantidad de
datos derivados de variables estadísticas.
Para aplicar procedimientos parametrizados, en la mayoría de los casos, es necesario conocer
de antemano la distribución de la forma de la población en estudio.
Por tanto, si la distribución seguida por los datos obtenidos es completamente desconocida, se
debe utilizar un proceso no paramétrico.
Estadística no paramétrica:​Esta rama de la estadística de inferencia incluye
procedimientos utilizados en pruebas estadísticas y modelos cuyas distribuciones no cumplen
los llamados estándares de parámetros. Dado que los datos de la investigación definen su
distribución, no se puede definir de antemano.
La estadística no paramétrica es un proceso que debe seleccionarse cuando no se sabe si los
datos se ajustan a la distribución conocida, de modo que pueda ser un paso antes del proceso
paramétrico.
De manera similar, en las pruebas no paramétricas, la posibilidad de error se puede reducir
utilizando un tamaño de muestra apropiado.
Estadística matemática:​La existencia de estadísticas matemáticas también se conoce
como estadística.
Esto incluye la escala anterior en investigación estadística, donde utilizaron la teoría de la
probabilidad (la rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios) y otras ramas
de las matemáticas.
La estadística matemática incluye la obtención de información a partir de datos y el uso de
técnicas matemáticas, como análisis matemático, álgebra lineal, análisis estocástico, ecuaciones
diferenciales, etc. Por tanto, la estadística matemática se ve afectada por la estadística aplicada.
Objetivo
La finalidad última de la estadística descriptiva es resumir la información de conjuntos más
o menos numerosos de datos. Para ello se asienta en un concepto inmediato a la tarea de
recuento: la frecuencia, medida empírica de la ocurrencia de los distintos estados que puede
presentar una variable.

6. Estadistica inferencia, analitica o deductiva​: La estadística inferencial estudia la
probabilidad de éxito de las diferentes soluciones posibles a un problema en las diferentes
ciencias en las que se aplica y para ello utiliza los datos observados en una o varias muestras de
la población. Mediante la creación de un modelo matemático infiere el comportamiento de la
población total partiendo de los resultados obtenidos en las observaciones de las muestras.
Objetivo
La estadística inferencial tiene dos objetivos básicos: a) obtener conclusiones válidas
acerca de una población sobre la base de una muestra, es decir, que las conclusiones que
obtengamos de una muestra se puedan extrapolar a la población que dio origen a esa muestra y)
poder medir el grado de incertidumbre presente en dichas inferencias en términos de
probabilidad.
Elementos de la estadística
A continuación se definen algunos de los elementos más empleados en estadística:
Población​. Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un
experimento o en un estudio. La hay de dos tipos
● Población finita​. Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al
contar. Es aquella que posee o incluye un número limitado de medidas y observaciones.
● Población infinita​. Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y
observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas porque
hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones que cada uno de
ellos puede generar.
Muestra​. Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada.
Es un subconjunto de la población.
Muestra representativa​. Un subconjunto representativo seleccionado de una población de
la cual se obtuvo.
Muestreo​. Al estudio de la muestra representativa.
Censo​. El estudio completo de la población.

7. Parámetro​. constituyen las características medibles en una población completa. Se le asigna
un símbolo representado por una letra griega.
Estadístico o estadígrafo​. Es la medida de una característica relativa a una muestra. La
mayoría de los estadísticos muestrales se encuentran por medio de una fórmula y suelen
asignarles nombres simbólicos que son letras latinas.
Datos estadísticos (Variables)​. Los datos son agrupaciones de cualquier número de
observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadístico debe tener 2
características: a) Que sean comparables entre sí. b) Que tengan alguna relación.
Variable​. Una característica que asume valores.
Clases de datos
● Variable cuantitativa o escalar​. Será una variable cuando pueda asumir sus resultados
en medidas numéricas.
● Variable cuantitativa discreta​. Es aquella que puede asumir sólo ciertos valores,
números enteros. Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)
● Variable cuantitativa continua​. Es aquella que teóricamente puede tomar cualquier
valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario. Ejemplo, Estatura: 1.90 m
● Variables cualitativas nominales​. Cuando no es posible hacer medidas numéricas, son
susceptibles de clasificación. Ejemplo: Color de autos: rojo, verde, azul.
Aplicaciones
1). Educación:​Las estadísticas educativas nos permiten recopilar información para
analizar y tomar decisiones en diferentes niveles. De acuerdo con las estadísticas de
clase mundial proporcionadas por la Organización de las Naciones Unidas para la
Educación, la Ciencia y la Cultura, en México, los datos nacionales proporcionados por
el Instituto Nacional de Estadística y Geografía, que pueden ser utilizados como
ejemplo de la institución nacional de educación pública en Oaxaca. , es también el más
importante. El artículo se centrará en: la información estadística que podemos generar
en el aula para tomar decisiones sobre prácticas docentes.
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.

8. Ayuda a medir la variación de costos de una producción.
3). Administración:L​a aplicación de la estadística en la gestión administrativa es
fundamental porque brinda elementos confiables que apoyan la toma de decisiones en
materia administrativa (como calidad y productividad).
Las estadísticas son aplicables a todas las disciplinas y siempre se necesitan datos para
resolver problemas.
La estadística descriptiva proporciona datos que definen elementos básicos, como
promedio, moda, desviación estándar y diferentes diagramas de caja, tablas de
contingencia y diagramas de dispersión. Para tomar decisiones administrativas en
industrias y empresas basadas en supuestos en su conjunto.
4). Gerontología:​La geriatría es también el estudio del proceso de envejecimiento de
individuos y poblaciones. Desde una perspectiva individual, el envejecimiento es desde
el concepto hasta la muerte, y se deben considerar los siguientes aspectos: biología,
psicología, sociedad, espiritualidad, cultura, economía, ecología, entretenimiento,
ocupación o producción, educación, cognición, sexo, derecho y salud. A nivel
poblacional, corresponde al estudio de diferentes grupos de edad en función de la
demografía, epidemiología, determinantes y riesgos para la salud, políticas públicas,
etc.
Cuando la geriatría se centra en la vejez, se denomina biogerontología en biología y
psicoftalmología en psicología. Aunque es gerontología, es una rama de la medicina
especializada en el tratamiento de enfermedades seniles.
5). Deporte: ​La ciencia aporta los conceptos y características de la redefinición de las
actividades deportivas, a modo de ejemplo ilustrativo: El uso de sistemas automatizados
en el aprendizaje de la tecnología deportiva ha rediseñado modelos explicativos,
profundizando el proceso de obtención, control y retroalimentación de información. En
este sentido, el aporte de la biomecánica es fundamental para el conocimiento del
funcionamiento de la tecnología es fundamental: la posición y trayectoria del segmento
del cuerpo humano, el tiempo, la distancia, la velocidad o aceleración, la fuerza
aplicada de la cadena dinámica segmentaria o Sincronización (Schmidt, 1999) Crearon
herramientas de trabajo avanzadas que permitieron la creación de espacios
(denominados virtuales) basados ​​en situaciones digitales reales para diseñar situaciones
técnicas y tácticas, mientras registraban información de respuesta (Oña Sicilia, 1994).
6). Economía: ​Calcular los posibles valores futuros de alguna variable económica de
interés.
Hacer una estimación de la media de algún valor económico.
Hacer un estudio para determinar cuáles son las variables más importantes que explican
determinado fenómeno económico.
7). Hipótesis: ​La prueba de hipótesis es un paso esencial en estadística. La prueba de
hipótesis evalúa dos enunciados mutuamente excluyentes sobre la población para

9. determinar qué enunciado está mejor respaldado por los datos de la muestra. Cuando se
determina que el descubrimiento es estadísticamente significativo, se debe a la prueba
de hipótesis.
8). Variable:​En el mundo natural y la sociedad humana, el comportamiento de algunos
fenómenos no puede ser determinado por una ley fija, sino que está sujeto a una
combinación de múltiples factores, y la interacción de estos factores suele ser
incontrolable. En este caso se utilizará el análisis estadístico, que recoge datos sobre el
desempeño de un gran número de fenómenos y los relaciona y describe a través de
tablas, gráficos y valores representativos.
9). Datos: ​Los datos estadísticos suelen expresarse por el valor de la frecuencia
absoluta representada por las variables importantes de la investigación, ya sea que estas
variables corresponden a la población o a la muestra. El valor de una variable
estadística o la frecuencia absoluta de un modo es el número de datos de observación
que representan el valor o el modo. El cociente entre la frecuencia absoluta de un valor
o modo y el número total de datos se llama frecuencia relativa. Los datos también se
expresan generalmente como un porcentaje (es decir, expresados ​​como una razón con
un denominador de 100).
10). Población:​Desde el comienzo de la civilización, han existido formas simples de
estadísticas porque se han utilizado representaciones gráficas y otros símbolos en cuero,
rocas, palos de madera y paredes de cuevas para contar el número de personas, animales
o ciertas cosas. Alrededor del 3000 a. C., los babilonios ya utilizaban pequeñas
cerámicas para recopilar datos tabulares sobre la producción agrícola y las ventas o el
trueque. Los egipcios analizaron los datos de población e ingresos del país mucho antes
de que se construyeran las pirámides en el siglo 31 a. C. Los números y las crónicas de
la Biblia incluyen trabajos estadísticos en algunas partes. El primero describe dos
censos de la población israelí y el segundo describe el bienestar material de varias tribus
judías. Un registro digital similar existía en China antes del 2000 a. C. Los antiguos
griegos realizaron un censo y la información se utilizó alrededor de 594.
11). Muestra:​Esta muestra es útil cuando queremos comprender las opiniones de la
población en general sobre temas comunes que tienden a afectar a todos los miembros
de la misma comunidad por ejemplo: (economía o política):
Encuesta de Hogares
Encuesta de población activa, paro, indicadores de salud, etc.
Opiniones políticas e intenciones de voto
Barómetro de opinión.
12). Nivel de medición nominal: ​El primer paso en el análisis de datos es comprender
su significado. Esto se puede simplificar clasificando cada variable según su nivel de
medición. El nivel de métrica se refiere a la relación entre los valores asignados a los
atributos de las variables.

10. Una variable es cualquier valor que se puede medir y su valor cambia con la población.
Por ejemplo, si consideramos el número de alumnos, su nacionalidad, sexo,
calificaciones, etc. Son todas variables definidas, y el valor correspondiente de cada
alumno será diferente.
Si queremos calcular el salario promedio de los ciudadanos de un país, podemos
registrar el salario de cada persona para calcular el salario promedio, o seleccionar al
azar una muestra de toda la población, luego calcular el salario promedio de la muestra,
y luego usar pruebas estadísticas para obtener la conclusión de una población más
amplia.
¿Qué es distribución de frecuencia?
Las distribuciones de frecuencias son tablas en las que se dispone las formas de las
variables por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor,
porcentajes, etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencias es facilitar la obtención de la
información que contienen los datos.
Las distribuciones de frecuencias permiten resumir los datos en una tabla en las que
recogen valores de la variable o modalidades del atributo, frecuencias absolutas o número de
veces que aparece cada valor o modalidad en la muestra, también permite recoger porcentajes
de veces que aparece cada valor de la variable o modalidad del atributo sobre el total de
observaciones, porcentajes válidos calculado sobre el total de observaciones excluidos los
valores missing, y porcentajes acumulados hasta cada uno de los valores de la variable
ordenados de menor a mayor. Este porcentaje tiene interpretación sólo en los casos en que la
variable sea susceptible de medida por lo menos en una escala ordinal.
Frecuencias absolutas
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.
La​ frecuencia absoluta es utilizada en estadística​ ​descriptiva esta es útil para saber acerca
de las características de una población y/o muestra. Se puede utilizar con variables cualitativas
o cuantitativas siempre que estas se puedan ordenar.

11. La frecuencia absoluta puede usarse para variables discretas (las variables se ordenan de
menor a mayor) y para las variables continuas (se ordenan de menor a mayor agrupadas por
intervalos). La frecuencia absoluta se utiliza para calcular la frecuencia relativa.
Frecuencias relativas porcentuales
La frecuencia relativa porcentual es el porcentaje de la frecuencia relativa, esta es una
división de la frecuencia absoluta entre el total de valores en una selección de datos. La
frecuencia relativa es usada en probabilidad, y hace referencia a la relación de una frecuencia
absoluta entre un total. El valor de frecuencia relativa porcentual representa la posibilidad sobre
100% de encontrar este número en una serie de datos, por esta razón es una relación de
frecuencias.
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 (el número de 1,9,10 relaciones impuestas a los datos). Es
decir, están relacionados al tamaño de la muestra. Estos son utilizados para definir las
distribuciones estadísticas y con estos datos podemos realizar las pruebas de hipótesis​.

12. Mapas conceptuales
Capturas de pantalla

14. Conclusiones
Daniel Torres Gonzalez: ​Queda claro que y pienso yo, que las estadística es importante
para mi y para todos ya que nos permite analizar, cuantificar y resumir información, siendo
esta una herramienta de interpretación del entorno para las personas en un estudio colectivo,
empleando un métod​o estadístico y se vincula con el desarrollo del lenguaje, el medio para
comunicarnos y, en un segundo nivel, con las matemáticas, una ciencia que nos permite
expresar de forma exacta nuestros pensamientos.
Valentina Paez Lopez: ​Mediante a la información recogida pude observar que la
estadística es un campo de estudio fundamental, por que el recolectar y analizar datos para
llegar a una conclusión o a un objetivo específico sobre algún tema es algo que hacemos en la
cotidianidad aunque no lo notemos de una forma directa, no solo esto sino que la estadística
nos ayuda a aprovechar e identificar mas facil y rapido temas de incógnita en los colectivos,
por eso considero que este trabajo fue fructífero y me ayudó a mejorar conocimientos.
Angie Yulieth Bonilla Cortazar: ​Gracias a los términos y conceptos recolectados en el
trabajo, puedo concluir que la estadística es un amplio campo de recolección, organización y
análisis por lo tanto termina por ser una herramienta fundamental para la investigación
científica y empírica en los campos administrativos o educacionales.
Dana Isabella Hinestroza Orejuela: ​Puedo concluir que la estadística resulta
fundamental para conocer el comportamiento de ciertos eventos, por lo que ha adquirido un
papel clave en la investigación. Se usa como un valioso auxiliar y en los diferentes campos del
conocimiento y en las variadas ciencias.

15. Nicol Morales Villegas: ​Mi conclusión sobre la estadística es que es una disciplina que
utiliza recursos matemáticos para organizar y resumir una gran cantidad de datos obtenidos de
la realidad, e inferir conclusiones respecto a lo que desean encontrar. Y por eso la estadística se
usa en varios ámbitos de investigación.
Deiby Jean Paul Trochez Chate:​A través de la información recopilada, puedo observar que
la estadística es un campo de investigación básico, porque incluso sin prestar atención, estamos
recolectando y analizando datos todos los días para sacar conclusiones o metas específicas
sobre un tema determinado. En cierto sentido, esto no solo es sencillo, sino que los datos
estadísticos también pueden ayudarnos a utilizar e identificar más fácil y rápidamente problemas
desconocidos en el grupo, por lo que creo que este trabajo es fructífero y me ha ayudado a mejorar
mis conocimientos y nivel de razón.
Referencias
1. Statistics. (2017, July 3). In ​Wikipedia, The Free Encyclopedia​.
2. Data. (2017, July 1). In ​Wikipedia, The Free Encyclopedia​.
3. Estadística. (2017, 25 de junio). ​Wikipedia, La enciclopedia libre​.
4. Estadística paramétrica. (2017, 10 de febrero). ​Wikipedia, La enciclopedia libre​.
5. Estadística no paramétrica. (2015, 14 de agosto). ​Wikipedia, La enciclopedia libre​.
6. Estadística descriptiva. (2017, 29 de junio). ​Wikipedia, La enciclopedia libre​.
7. Estadística inferencial. (2017, 24 de mayo). ​Wikipedia, La enciclopedia libre​.
8. Statistical inference. (2017, July 1). In ​Wikipedia, The Free Encyclopedia​.
9. Inferential Statistics (2006, october 20). In Research Methods Knowledge Base.
10.Descriptive Statistics (2006, october 20). In Research Methods Knowledge Base.
11.Distribución de frecuencias (2021, 6 enero). ​In Wikipedia, La enciclopedia libre.
12.Frecuencia absoluta(2021, 11 febrero).​ Economipedia.
13.Frecuencia relativa porcentual (2020, 26 octubre). ​Universo Formulas.
14.Tabla de frecuencias(2020b, diciembre 12). ​Universo Formulas​.
15.https://www.gestiopolis.com/que-es-estadistica-tipos-y-objetivos/

16. Blogs
https://tecnovalentic.blogspot.com​ - Valentina Paez Lopez.
https://thetecnomundoreune.blogspot.com/​ - Daniel Torres Gonzalez.
https://ozuneda.blogspot.com/​ - Dana Isabella Hinestroza.
https://tecnologianuevoworld.blogspot.com/​ - Angie Yulieth Bonilla Cortazar.
https://nikimv.blogspot.com​/​ - ​Nicole Morales Villegas.
https://tecno-educacionxd.blogspot.com/p/periodo-1.html​ - ​Deiby Jean Paul Trochez
Chate