actividad grupal. Excel avanzado

1. Actividad grupal
Alexandra Cortes Betancourt
Geraldine Meneses Cardona
Sofia Paja Chicue
Laura Sofia Rojas Macias
Nathalie Suan Truque Quetama
Maria Jose Valdes González
Grado 11 - 1
Guillermo Mondragon.
Magister en Educación
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnologia e Informatica
Santiago de Cali
2024

2. Tabla de contenido
1. Roles de los integrantes...................................................................................................3
2. Preguntas resueltas de los ejes temáticos 2 y 3 desarrollo de la actividad grupal....3
2.1 Métodos estadísticos, Población, muestra ¿qué es la estadística?, ramas y de qué
trata cada una. Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte)
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal..........................3
2.2. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia
relativa porcentual.............................................................................................................. 4
3.Conclusiones.......................................................................................................................5
4. Evidencias...........................................................................................................................7
5. Link de los blogs................................................................................................................ 7
6. Referencias......................................................................................................................... 7

3. 1. Roles de los integrantes
● Líder: Nathalie Suan Truque Quetama
● Cohesionador: Alexandra Cortes Betancourt
● Implementador: Sofia Paja Chicue
● Monitor evaluador: Laura Sofia Rojas Macias
● Investigador de recursos: Maria Jose Valdes González
● Finalizador: Geraldine Meneses Cardona
2. Preguntas resueltas de los ejes temáticos 2 y 3 desarrollo de la actividad grupal.
2.1 Métodos estadísticos, Población, muestra ¿qué es la estadística?, ramas y de qué
trata cada una. Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte)
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
● ¿Qué es la estadística?
La estadística es la ciencia del manejo de datos. Es la rama de las matemáticas que tiene por
objeto de estudio, la variabilidad y las leyes de la probabilidad. Comprendiendo distintos
métodos para la recolección y organización de datos de la realidad que permitan conclusiones
coherentes, descritas matemáticamente.
● Métodos estadísticos: Son el conjunto de procedimientos para recolectar, organizar y
analizar datos cuantitativos y cualitativos de una investigación. Estos distintos
procedimientos constan de etapas como la recolección de datos, el recuento y la
presentación de estos, continuando con su análisis y síntesis. Sin embargo en la
recolección de datos encontramos dos de ellos sumamente importantes para la
investigación estadística:
Población: Es el conjunto de personas u objetos de los que se desea conocer algo en una
investigación.
Muestra: Es el subconjunto más representativo de la población estadística.

4. Figura 1
● ¿Cuáles son las ramas de la estadística?
Estadística descriptiva: Se encarga de organizar, resumir y presentar de manera
sistemática y comprensible un conjunto de datos para facilitar su comprensión y análisis. Se
utiliza para describir las características principales de un conjunto de datos, como la tendencia
central, la dispersión, la forma de la distribución, entre otros.
Estadística inferencial: Deduce las propiedades y características de una población
basándose en la información recopilada de una muestra representativa de esa población.
Utilizando métodos como la estimación de parámetros y pruebas de hipótesis para sacar
conclusiones sobre características desconocidas de la población
Estadística no paramétrica: Esta rama de la estadística inferencial comprende los
procedimientos aplicados en pruebas y modelos estadísticos, en los cuales su
distribución no cumple con los requisitos de la estadística paramétrica tradicional.
Estadística paramétrica: En la estadística paramétrica se hacen suposiciones
sobre la distribución de los de los datos subyacentes en una población, los métodos
paramétricos utilizan esta información para realizar inferencias sobre la población y
hacer predicciones.
● ¿Cuáles son las aplicaciones de la estadística?
La estadística tiene una amplia variedad de aplicaciones en diversos campos, incluyendo:
1. Economía y Finanzas: Se utiliza para el análisis de mercados financieros, modelo
económico, predicción de tendencias económicas, gestión de riesgos, entre otros.
2. Ingeniería y tecnología: se utiliza en la gestión de calidad, control de procesos,
diseño de experimentos, entre otros.
3. Educación: se emplea para evaluar el rendimiento estudiantil, diseñar pruebas
estandarizadas, analizar resultados educativos, entre otros.

5. 4. Contaduría: en la contaduría se utilizan técnicas estadísticas para analizar estados
financieros, evaluar el desempeño de una empresa, detectar tendencias y tomar
decisiones financieras.
5. Política: La participación de la estadística en la politica es en encuestas de sondeos de
opinión que ayuden a comprender las preferencias de los votantes y predecir
resultados electorales. Adicionalmente, la estadística en la politica también tiene
aplicación en el análisis de datos electorales utilizando técnicas para analizar
resultados electorales, identificando patrones de votación, evaluar la representatividad
de sistemas electorales, entre otros.
6. Deporte: La estadística en el deporte cumple la función de analizar el rendimiento de
equipos y jugadores en diferentes deportes, identificando talentos y evaluando el
potencial de los jugadores o prediciendo resultados de partidos, torneos o
campeonatos para apuestas deportivas mediante distintos modelos estadísticos.
Definición de los siguientes conceptos:
1. Hipótesis: Es una afirmación o suposición que se plantea como explicación tentativa a un
fenómeno observado, y que puede ser sometida a prueba mediante la recopilación y análisis
de datos.
2. Variable: En estadística, una variable es una característica o atributo que puede tener
diferentes valores, esta propiedad puede ser de tipo cualitativa o cuantitativa.
3. Dato: Un dato es una observación o medida específica que se recopila o registra durante un
estudio, experimento o investigación. Los datos pueden ser cualitativos o cuantitativos.
4. Población: En estadística, una población se refiere al conjunto completo de elementos o
individuos que comparten una característica común y son objeto de estudio.
5. Muestra: Una muestra es un subconjunto representativo de la población que se selecciona
para ser estudiado con el fin de hacer inferencias sobre la población en su conjunto. La
muestra debe ser elegida de manera que refleje con precisión las características de la
población de interés.
6. Nivel de medición nominal: El nivel de medición nominal es el nivel más básico de
medición de una variable, en el cual los datos se clasifican en categorías o grupos que no
tienen un orden inherente. En este nivel, los datos se pueden clasificar pero no se pueden
ordenar o comparar cuantitativamente. Por ejemplo, el género (masculino, femenino) es una
variable de nivel nominal.

6. 2.2. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia
relativa porcentual.
● Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias es la forma en que se distribuyen y se presentan los datos
relacionados para mostrar cuántas veces se repite cada elemento.
Al recopilar datos sobre estas variables (una variable es una característica o propiedad que
difiere entre los elementos de un conjunto), se pueden organizar en categorías o rangos para
luego analizar la frecuencia con la que ocurren en cada categoría.
Esta técnica es utilizada para analizar y visualizar la variabilidad y la frecuencia con la que
ocurren ciertos eventos de una manera más efectiva.
● Nombre de la variable
Una variable es un identificador que se utiliza en una programa informático, y está asociado a
una valor o información. Le podemos asignar un contenido que puede ser un valor numérico
(solo números, con su valor de cálculo) o alfanumérico (solo texto o texto con números). Cada
variable tiene un único nombre el cual no puede ser cambiado.
Pero hay que tener en cuenta que hay reglas específicas para nombrar variables. Por lo
general, estas reglas incluyen la prohibición de espacios en el nombre, la posibilidad de
utilizar letras, números y algunos caracteres especiales, y la obligación de comenzar con una
letra o un carácter especial.
● Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta se refiere al número total de veces que ocurre un evento o valor
específico en un conjunto de datos. Esta medida es comúnmente utilizada en el análisis de
datos y estadísticas para cuantificar la ocurrencia de diferentes eventos, características o
valores.
Este tipo de análisis es esencial en la tecnología para identificar patrones, problemas
recurrentes o tendencias que pueden afectar el rendimiento de sistemas o aplicaciones.
Algunas características importantes de la frecuencia absoluta son:
● Facilita la identificación de valores atípicos o extremos en un conjunto de datos.
● Permite comparar la distribución de datos entre diferentes conjuntos.
● Es fácil de entender y calcular, lo que hace útil en la toma de decisiones y en la
planificación estratégica empresarial.
● Frecuencia relativa porcentual
La frecuencia relativa porcentual es una medida que se utiliza en estadísticas para expresar la
proporción de veces que ocurre un evento o valor específico en relación con el número total

7. de observaciones, expresada como un porcentaje. Esta medida es útil para comparar la
importancia relativa de diferentes categorías o eventos en un conjunto de datos.
La frecuencia relativa porcentual es útil en análisis de datos y la presentación de resultados, ya
que proporciona una manera intuitiva de comprender la distribución de los eventos o valores
en un conjunto de datos.
3.Conclusiones
Este trabajo aborda los fundamentos y aplicación de la estadística y la distribución de
frecuencias las cuales son herramientas esenciales en la interpretación, recolección de datos y
toma de decisiones de diversos campos científicos. Además, de proporcionar herramientas
para la identificación de patrones, tendencias y toma de decisiones.
La estadística no solo ofrece una visión cuantitativa precisa de fenómenos y procesos, sino
que también contribuye a la identificación de relaciones causales y la evaluación de la
variabilidad en datos complejos.
Esta ciencia se encarga principalmente de organizar, analizar e interpretar datos reales para la
toma de decisiones, dividiéndose entre la estadística descriptiva e inferencial para lograr su
objeto de estudio.
También, destacamos las aplicaciones prácticas de la estadística en campos como la economía,
donde participa en el análisis de tendencias económicas y decisiones financieras, de igual
modo, tiene aplicación en otros campos como la política, educación, ingeniería, contaduría e
incluso el deporte.
Por otro lado, la distribución de frecuencia no solo facilita la visualización de la variabilidad
en los datos, sino que también sirve como base para análisis estadísticos más avanzados.
Finalmente, podemos concluir que la estadística y la distribución de frecuencia nos
proporcionan un marco sólido para el avance del conocimiento y la mejora de la eficacia en
diversos campos, asegurando que nuestras interpretaciones y decisiones están respaldadas por
evidencia cuantitativa confiable.

8. 4. Evidencias
5. Link de los blogs
● Alexandra Cortes: https://tecnoalexaa.blogspot.com/?m=1
● Sofia Paja chicue : https://sofiaelectro.blogspot.com/
● Geraldine Meneses Cardona: https://blogelincreiblemundotecnologico.blogspot.com/
● Laura Sofia Rojas Macias:https://azulmarino0204.blogspot.com/
● Nathalie Suan Truque Quetama: https://nathatecnologia2023.blogspot.com/
● Maria Jose Valdes González: https://tecnologymj00.blogspot.com/?m=1
6. Referencias
Referencias 2.1
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