Este documento presenta una introducción a conceptos básicos de estadística como su definición, ramas, aplicaciones y definiciones de términos clave. Explica que la estadística es el análisis de datos para comprender fenómenos y se divide en descriptiva e inferencial. También describe las aplicaciones de la estadística en economía, contaduría, política y deporte, e introduce conceptos como hipótesis, variable, dato, población y muestra.

1. Blog, excel avanzado, métodos estadísticos
Valentina Fajardo Maya
Juan Pablo Hernandez Calle
Stephania Ordoñez Tello
Jared Osorio Sánchez
Dana Gabriela Quintero Rojas
Juan Camilo Zuñiga Montaño
Grado 11-1
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología e Informática
Santiago de Cali
2024

2. Blog, excel avanzado, métodos estadísticos
Valentina Fajardo Maya
Juan Pablo Hernandez Calle
Stephania Ordoñez Tello
Jared Osorio Sánchez
Dana Gabriela Quintero Rojas
Juan Camilo Zuñiga Montaño
Grado 11-1
Guillermo Mondragon
Docente
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnología e Informática
Santiago de Cali
2024

3. Tabla de contenido
1. ¿Qué es la estadística? 5
1.1. Ramas de la estadística 6
1.2. Aplicaciones de la estadística 8
1.2.1. Economía 8
1.2.2. Contaduría 8
1.2.3. Política 9
1.2.4. Deporte 9
2. Definiciones 9
2.1. Hipótesis 9
2.2. Variable 9
2.3. Dato 10
2.4.Base de Datos 10
2.4. Población 10
2.4.1. Población estadística finita 11
2.4.2. Población estadística infinita 11
2.5. Muestra 11
2.6. Nivel de medición nominal 11
3. Distribución de frecuencia 12
3.1. Nombre de la variable 12
3.2. Frecuencia absoluta (fi) 12
3.2.1. Frecuencia absoluta acumulada( Fi) 13
3.3. Frecuencia relativa (hi) 13
3.3.1 Frecuencia relativa absoluta (Hi) 13
3.4. Frecuencia porcentual 13
3.5. Ejemplo general 14
4. Conclusiones 14
4.1. ¿Qué es la estadística? 14
4.2. Ramas de la estadística 14
4.3. Aplicaciones de la estadística 15
4.4.Hipótesis 15
4.5.Variable 15
4.6.Dato 16
4.7. Población 16
4.8. Muestra 16
4.9. Nivel de medición nominal 16
4.10. Distribución de frecuencia 17
5. Blogs 17
6. Evidencias 18

4. 7. Referencias 20

5. 1. ¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar,
clasificar, organizar y analizar un conjunto de datos según la necesidad requerida, como
obtener resultados, comparar información, obtener probabilidades de un tema en
específico, etc.
Al utilizar métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística se considera la
ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a comprender lo que
sucede en tu entorno a partir de los datos o información disponible que tengamos. La
estadística genera un resultado numérico específico para tener una mejor comprensión
acerca de un hecho, y por estas razones la estadística puede ser útil para utilizarse en
diferentes tipos de áreas, como la salud, ciencias sociales, negocios, economía, entre
muchas más. Es decir, la estadística ayuda a obtener conclusiones relevantes de
distintos agentes.
No obstante, la estadística contempla cuatro niveles de medición de datos,
conocidos como escalas de medición estadística, que son:
● Nominal: que describe variables que difieren más en calidad que cantidad.
● Ordinal: que describe variables en un continuo. donde se pueden colocar sus valores,
es decir. asignar una jerarquía u orden a los datos.
● Intervalar: que describe variables cuyos valores forman intervalos reconocibles.
● Racional: esta describe variables con intervalos iguales que permiten el cero absoluto,
representando así la ausencia de propiedades.
Figura 1. Estadística

6. 1.1. Ramas de la estadística
La estadística se divide en dos grandes ramas, las cuales son la estadística
descriptiva y la estadística analítica o inferencial. No obstante, la estadística inferencial
se divide en dos ramas más, que son la estadística paramétrica y la estadística no
paramétrica.
● Estadística descriptiva: esta rama se centra en la visualización, clasificación y
presentación numérica o gráfica de datos generados durante la investigación. Su
finalidad es facilitar la gestión de grandes cantidades de datos como pirámides
de población, histogramas o gráficos circulares, utilizando herramientas como
gráficos, tablas y medidas resumidas como la media, la mediana y la desviación
estándar. En otras palabras, la estadística descriptiva sirve para resumir un
conjunto de datos mediante medidas estadísticas, gráficos o tablas.
Un ejemplo de esta, es que la podemos usar para presentar las frecuencias de
una muestra de datos en un gráfico de barras.
Figura 2. Estadística descriptiva
● Estadística inferencial: esta otra rama de la estadística se dedica a crear
modelos y predicciones sobre los fenómenos estudiados, teniendo en cuenta su
dinámica aleatoria. Utilizando estos modelos matemáticos, intenta encontrar
conclusiones o predicciones útiles que van más allá de la mera descripción. el
cual esto incluye técnicas como la estimación de parámetros y la realización de
pruebas de hipótesis.
Por otro lado, la estadística inferencial es importante porque nos permiten
analizar una población examinando sólo una muestra de ella, lo que reduce los
costos de investigación.

7. Figura 3. Estadística inferencial
Tal cual como lo mencionamos anteriormente, la estadística inferencial se
subdivide en otras dos ramas, las cuales son las siguientes:
● Estadística paramétrica
Es una rama de la estadística inferencial que supone que los datos se pueden
modelar utilizando una distribución de probabilidad. Por lo tanto, las estadísticas
paramétricas utilizan pruebas estadísticas que se ajustan a distribuciones de
probabilidad conocidas. Por otro lado, esta se utilizan principalmente para
estimar un parámetro, utilizando una estimación puntual o de intervalo, y para
probar hipótesis.
● Estadística no paramétrica
Esta rama estudia variables que no se ajustan a una distribución de probabilidad
o que los parámetros de la distribución no están definidos. En otras palabras, las
estadísticas no paramétricas se utilizan para variables que no pueden definirse
mediante modelos teóricos.
Finalmente, los métodos estadísticos no paramétricos se suelen utilizar cuando
no se cumplen los supuestos previos de cualquier prueba estadística, porque las
estadísticas paramétricas suelen requerir que se cumplan ciertos supuestos.
hecho. se cumple y por lo tanto no siempre se aplica.
1.2. Aplicaciones de la estadística
1.2.1. Economía
La economía es una ciencia que se desarrolla en base de la verificación de los
enunciados de las pautas de producción y consumo, los cuales están relacionados a los
bienes y servicios. Estos se pueden materializar en cifras (números), los cuales pueden
presentarse como estadísticas.

8. Por esto mismo, la estadística es la forma en que los enunciados adquieren
veracidad al ser presentados con cifras exactas, es decir, datos fiables, los cuales
permiten obtener un menor margen de error en las leyes que se postulan en esta
ciencia.
Teniendo en cuenta lo anterior, podemos decir que para hablar de economía se
debe hablar de estadística, debido a que estas dos disciplinas surgen de la matemática
como área de estudio. Por lo anterior, se conoce que la estadística y la economía están
estrechamente relacionadas ya que ambas se nutren entre sí, debido que la economía
nutre de expresión escrita a la economía mientras que la estadística administra cifras a
la economía.
Para finalizar, las aplicaciones estadísticas en esta ciencia se evidencian en las
técnicas de recolección de datos, organización e interpretación de dichos datos.
1.2.2. Contaduría
La contaduría o contabilidad es la ciencia que se encarga de organizar y registrar
transferencias financieras de una empresa y/o negocio. Por esta razón, la contabilidad
establece diferentes registros contables que impactan los estados financieros. Es aquí
donde la estadística entra en juego para auxiliar a la contabilidad, ofreciendo diversas
clases de cálculo de tipo estadístico.
Esta clase de la estadística que se emplea dentro de la contabilidad lleva por
nombre contabilidad administrativa.
Un ejemplo claro de cómo se aplica la estadística en la contabilidad es la ayuda
que se proporciona para poder diferenciar las ventas que se han ejecutado en una
empresa de manera que se logra estar empleando una estadística anual acerca de los
libros diarios para ver cómo va la venta de los productos si son aceptados por el
consumidor final o no.
La importancia de la estadística en esta ciencia se basa en agilizar, procesar,
analizar, interpretar y proyectar información para la toma de decisiones confiables en
criterios económicos.
1.2.3. Política
Teniendo en cuenta que la política es el conjunto de actividades que se asocian
con la toma de decisiones en grupo; los Estados en la actualidad han optado por
implementar la estadística para mejorar los resultados en sus planes de gobierno,
debido que al implementar cifras aumentan la eficacia de la buena ejecución de nuevas
políticas y planes de mejoramiento para las naciones. A su vez, la estadística
proporciona datos fiables respecto a las necesidades del pueblo, demuestra que tan

9. eficaz es una medida y le hace seguimiento a las políticas, ya que analiza e interpreta
los resultados actuales con los anteriores y determina el avance o retroceso del país en
diferentes aspectos.
1.2.4. Deporte
En las últimas décadas en el deporte se ha generado una necesidad de
contabilizar datos, ya sea de resistencia, repeticiones o tiempo que los deportistas
hacen en determinados ejercicios y prácticas, debido a que las altas tecnologías le han
ofrecido a esta disciplina la posibilidad de procesarlos y gestionarlos para sacarles el
mayor provecho. Este hecho ha dado resultado que el análisis de datos haya adquirido
una gran importancia para cualquier equipo o deportista, hasta el punto de ser
considerado uno de los aspectos de más relevancia para determinar el éxito deportivo.
La estadística le aporta al deporte la manera de registrar, adquirir e interpretar
los datos para así gestionarlos de la mejor manera y sacar el potencial de los
deportistas.
2. Definiciones
2.1. Hipótesis
La Hipótesis se puede definir como explicación o predicción provisoria de la
relación entre dos o más variables. Así pues, el problema-pregunta procede a la
hipótesis y a la pregunta que una vez deriva de los objetos de investigación..
La Hipótesis se formula como una presunta relación, se puede expresar en
forma proposición, ideas, proposición o argumento que se acepta temporalmente para
explicar algunos hechos. Es evidente que un tentativo, aunque identificado de la
hipótesis la sitúa desde el inicio de un estudio en la fase de planificación y lógica antes
de la obtención y análisis de datos.
2.2. Variable
El término de la variable alude a las cosas de poca estabilidad , que en poco
tiempo pueden tener algunas fuertes alteraciones aunque nunca adhieren una
constancia en sí. Según como se mida, las variables podrán ser cualitativas o
cuantitativas, serán cualitativas cuando expresen argumentos numéricos.
En la ciencia se utiliza un término variable para hacer referencia a los objetos y a
las ciertas características que ellos hacen presente en las hipótesis científicas etc…
Las variables pueden resultar en distancia índole, pudiendo ser conductuales
observables o no observables según su relación con el investigador, sin embargo, la
variación más importante se da respecto a las proposiciones y algoritmos. También la

10. idea de variables dependientes e independientes, destacándose de las funciones
matemáticas que permiten la configuración de gráficos de en sí dos o más ejes.
En la estadística se utiliza también la variable en el sentido matemático
encarada desde una misma perspectiva al ser medida en diferentes casos que adoptan
distintos valores. Una calificación interna divide a las variables estadísticas según se
expresen sus cantidades numéricas como tal, o expresen ciertas características o
cualidades de comportamientos ( Variable Cualitativa o discreta).
2.3. Dato
Un dato es una representación de una variable que en sí puede ser o cuantitativa
o cualitativa que indica un valor que se le asigne a las cosas y representa a través de
una secuencia de símbolos, números o letras.
Los datos describen hechos empíricos. Para examinarlos deben ser
organizados o tabulados, ya que un dato por sí mismo no puede demostrar sino que se
debe evaluar el conjunto a el examinar los resultados.
2.4.Base de Datos
Las bases de datos están conformadas por un conjunto de datos clasificados
según el criterio y almacenados en un soporte digital con el fin de ser utilizados y
acceder a ellos de manera simple y rápida. Los datos pueden ser generados de forma
automática y acumulativa con programas informáticos o ingresados de forma manual
Los datos que se ingresan en una base de datos puede ser de diversos tipos
según la información que se acumulen en dicha base. Por ejemplo: Una base de datos
de empleados incluye la información personal de todos los miembros en una empresa u
organización.
2.4. Población
Una población estadística, es el conjunto de elementos que son objetos de
interés para un experimento, estudio o consideración de cualquier tipo. Estos elementos
pueden ser individuos, animales, fenómenos o eventos.
En todas las formas de estudio estadístico, el objetivo es proporcionar
información sobre una población específica previamente definida, ya sea real y
existente, como el total de votantes de un país.
La población estadística puede representar el universo completo de los
elementos a elegir, es decir, a su totalidad plena, y se distingue de una muestra
estadística, que es un subconjunto de la población tomado para un análisis.

11. Las muestras estadísticas se estudian para conseguir conclusiones probables
sobre poblaciones estadísticas, cuyo análisis individual y detallado sería prácticamente
imposible.
2.4.1. Población estadística finita
Es cuando el número de valores que la componen tiene una cantidad delimitada
y abarcable de elementos, es decir, que tiene un fin. Aunque, puede variar con el
tiempo, pero un instante determinado es finito.
2.4.2. Población estadística infinita
Este tipo de población estadística posee un número virtualmente ilimitado de
elementos, o sea que no tiene un fin determinado, ya sea porque realmente son
ilimitados, o porque su número es tan extenso que jamás se podría saber con exactitud.
2.5. Muestra
Una muestra estadística es un subgrupo representativo de una población
estadística, aislado del resto con propósitos de evaluación y estudio. Consiste en un
fragmento de la totalidad de elementos a investigar, seleccionados idealmente de una
manera aleatoria.
La lógica detrás de la toma de una muestra estadística radica en la posibilidad
de estudiar un conjunto extenso a través de porciones más pequeñas que sean
representativas del conjunto total.
Las muestras se obtienen mediante diversas técnicas estadísticas que
garantizan la aleatoriedad en la selección, minimizando el sesgo y permitiendo
conclusiones más objetivas. Si la muestra es errónea, las conclusiones serán menos
confiables.
El muestreo es el proceso de obtención de una muestra estadística y se aplica
en disciplinas como la demografía, la biología y la política.
2.6. Nivel de medición nominal
Se refiere a una escala de medición que se utiliza para clasificar datos en
categorías o grupos distintos, donde las categorías no tienen un orden específico o
jerarquía. En este nivel, los datos se clasifican en categorías distintas sin ningún tipo de
ordenamiento cuantitativo o cualitativo.
Estas categorías representan diferentes opciones pero no tienen un orden
específico. Por ejemplo, en una encuesta sobre preferencias de color, podríamos tener
las categorías "rojo", "azul", "verde" y "amarillo".

12. El nivel de medición nominal es el nivel más básico de medición y se utiliza
comúnmente para variables cualitativas o categóricas. Los datos en este grado solo
pueden ser clasificados en grupos y no se pueden realizar operaciones matemáticas
como suma, resta, multiplicación o división con ellos.
3. Distribución de frecuencia
La distribución de frecuencia es una forma de organizar , en grupos excluyentes,
series de datos de forma ascendente o descendente. Se usa mayoritariamente en
muestras estadísticas o en función de toda una población
Ejemplo 1. En el ejemplo se muestra en la columna A, una lista de 200 números
entre 1 y 10. En la columna C podrás observar que se ha definido 5 rangos: 2, 4, 6, 8,
10. Fuente https://exceltotal.com/distribucion-de-frecuencias-en-excel/.
3.1. Nombre de la variable
Son valores que irán cambiando frente a un marco de condición. En la
distribución de correspondencia dichos valores pueden ser números específicos o
intervalos numéricos .
3.2. Frecuencia absoluta (fi)
Es la cantidad de veces que se observa a un grupo, es decir, las veces en las
que un suceso se repite.Para determinar dicha magnitud , solo se debe contar los datos
recopilados según la categoría a la pertenecen.La suma de las frecuencias absolutas
debe ser igual al número de datos de la muestra obtenida.
3.2.1. Frecuencia absoluta acumulada( Fi)
Es la suma de las frecuencias absolutos de un grupo con los anteriores. Su
fórmula es:

13. Ejemplo 2. Frecuencia absoluta acumulada
3.3. Frecuencia relativa (hi)
Se calcula mediante la división de la frecuencia absoluta entre el números de
datos, generando así un porcentaje.Esta suma de las frecuencias relativas es igual a la
unidad, lo que se interpreta como el total
3.3.1 Frecuencia relativa absoluta (Hi)
Se calcula sumando las frecuencia relativas de un grupo con la de un grupo o
grupos anteriores.Se interpreta, asimismo, como el porcentaje acumulado para cada
uno de los datos de la variable. Su fórmula es la siguiente:
Ejemplo 3. Fórmula relativa absoluta
3.4. Frecuencia porcentual
La frecuencia porcentual es el porcentaje de veces que un mismo dato aparece
en un grupo frente al total. En realidad, se trata de una frecuencia relativa expresada, en
este caso, de manera porcentual, por lo que simplemente se calcula multiplicando hi por
100.
3.5. Ejemplo general
Se quiere saber cuantas mascotas hay en un conjunto residencial. Primero se
obtienen los datos:

14. Imagen. Datos ejemplo
Luego de ello terminamos encontrando las frecuencias
Imagen. Distribución de frecuencia
4. Conclusiones
4.1. ¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que nos permite recopilar,
clasificar y analizar gran variedad de datos de una forma exacta, esto se hace según las
necesidades u objetivos que tenga la estadística hecha. Se utilizan métodos,
procedimientos y fórmulas con los que se logra resultados numéricos específicos para
proporcionar una comprensión sobre el tema el cual se utiliza. La estadística se
encuentra en diversas áreas, como administración, economía, ciencias sociales, etc.
4.2. Ramas de la estadística
● La estadística descriptiva organiza y presenta datos utilizando herramientas
como gráficos y medidas resumidas.
● La estadística inferencial hace inferencias sobre poblaciones basándose en
muestras de datos, dividiéndose en paramétrica (supone distribuciones
conocidas) y no paramétrica (no supone distribuciones específicas).
● La estadística descriptiva se centra en resumir y presentar datos.

15. ● La estadística inferencial hace inferencias sobre poblaciones basándose en
muestras, dividiéndose en paramétrica (asume distribuciones específicas) y no
paramétrica (no hace suposiciones sobre la distribución de los datos).
4.3. Aplicaciones de la estadística
La estadística es sumamente importante en disciplinas como la economía,
contabilidad, política y deporte. La estadística brinda datos fundamentales y concretos
para validar afirmaciones, facilitar la toma de decisiones, optimizar la educación de
políticas gubernamentales y mejorar el rendimiento deportivo. En estás ciencias y
campos, la estadística es indispensable para la recopilación, organización e
interpretación de información, aportando así al éxito y rendimiento de cada disciplina.
4.4.Hipótesis
La hipótesis es un contexto científico que se define como una predicción o
explicación de la relación que puede ser entre dos o en si más variables. Antes de
formular una hipótesis, se plantea un problema primero o pregunta que surge de los
objetos de investigación. La hipótesis se expresa como alguna relación y que se puede
adoptar la forma de una proposición, conjetura, suposición, idea o argumento.
4.5.Variable
En la investigación científica, una variable es la característica que puede
cambiar. Puede ser cualitativa o cuantitativa que tenga que ver con los números . Las
variables son esenciales y fundamentales para las hipótesis y los experimentos. En
estadística, también se pueden utilizar como un medio para medir diferentes casos. En
conclusión más precisa,las variables son esenciales para comprender y explicar
fenómenos científicos .
4.6.Dato
Un dato es una representación de una variable, ya sea cuantitativa o cualitativa,
expresada mediante símbolos, números o letras. Los datos describen hechos

16. empíricos,pero no es completamente comprobable; es necesario evaluar el conjunto y
examinar los resultados.
Las bases de datos almacenan datos organizados en un soporte digital que en
si para un acceso rápido y sencillo. Pueden ser fácil para generarse automáticamente o
ingresarse manualmente.
4.7. Población
La población estadística es el conjunto completo de elementos de interés en un
estudio, mientras que una muestra estadística es un subconjunto de esta población
utilizado para análisis. Las muestras se estudian para obtener conclusiones sobre la
población en su conjunto, permitiendo inferencias incluso cuando el análisis detallado
de toda la población no es posible.
4.8. Muestra
Una muestra estadística es un grupo representativo seleccionado aleatoriamente
de una población más grande, utilizado para hacer inferencias sobre toda la población.
La calidad de las conclusiones depende de una selección adecuada y de técnicas para
minimizar el sesgo. El muestreo es fundamental en varias disciplinas para realizar
análisis significativos cuando estudiar toda la población no es viable.
4.9. Nivel de medición nominal
El nivel de medición nominal se emplea para clasificar datos en categorías sin
un orden específico. Es el nivel más básico de medición y se utiliza para variables
cualitativas o categóricas, como en encuestas de preferencias. No permite operaciones
matemáticas y se centra en la clasificación de datos en grupos distintos.
4.10. Distribución de frecuencia
Las distribuciones de frecuencia son herramientas estadísticas importantes para
resumir y organizar datos . Esto muestra la frecuencia con la que aparece cada valor en

17. el conjunto o grupo de datos .Los tipos de frecuencia incluyen frecuencias absolutas,
que indican con qué frecuencia ocurre cada valor. Frecuencia relativas que expresan
estas cantidades como porcentaje del total. La frecuencia acumulada proporciona la
suma acumulada de frecuencias absolutas o relativas . Y por último la frecuencia
porcentual expresa cuántas veces se repite un dato en un grupo, haciéndolo de forma
porcentual o fraccionaria.
5. Blogs
● Valentina Fajardo Maya: https://technologyval5.blogspot.com
● Juan Pablo Hernandez Calle: https://webblogjp.blogspot.com
● Stephania Ordoñez Tello: https://tecnomania22.blogspot.com
● Jared Osorio Sanchez: https://darthpool123.blogspot.com/
● Dana Gabriela Quintero Rojas: https://gabbystecnologia.blogspot.com/
● Juan Camilo Zuñiga Montaño: https://tecnoworld91.blogspot.com/

18. 6. Evidencias

20. 7. Referencias
Admin. (2023b, abril 23). La importancia de la estadística en la economía. aCCadem
Universidad. https://accademuniversidad.es/la-importancia-de-la-estadistica-en -
la-economia/
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https://www.probabilidadyestadistica.net/ramas-de-la-
estadistica/#%c2%bfcuales-son-las-ramas-de-la-estadistica
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https://concepto.de/poblacion-estadistica/
"Estadística". Autor: Equipo editorial, Etecé. De: Argentina. Para: Concepto.de.
Disponible en: https://concepto.de/estadistica/. Última edición: 5 de agosto de
2021. Consultado: 08 de marzo de 2024
.https://concepto.de/estadistica/#ixzz8TvKW1pju
Escobar, J. (22 de septiembre de 2023). Distribución de frecuencias.Excel para todos.
https://excelparatodos.com/distribucion-de-frecuencias/.
F. José. (2024, 30 de enero). Población estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/poblacion-estadistica.html
F. José (2021, 1 de septiembre). Muestra estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html

21. Paris 21 (s.f.) Estadísticas políticas, resultados para el desarrollo. https://www.paris
21.org/sites/default/files/2527.pdf
Peña, L. , Flores, J. & Lechuga, E. (s.f.) Importancia De Las Estadística En La
Contabilidad. Universidad de Sonora. http://mat.uson.mx/~ftapia/Presenta
ciones%20Alumnos/Presentaciones%202016-2/Importancia-De-Las-
Estadisticas-En-La-Contabilidad.pdf
Pousa, D. (2021) Aplicación de la estadística en el ámbito deportivo. Universidade da
Coruña. (Tesis de grado). https://ruc.udc.es/dspace/bitstream/handle/2183/2
8698/PousaMart%C3%ADnez_David_TGF_2021.pdf?sequence=2&isAllowed=y
Roldán, P. (7 febrero 2024). Estadística: ¿Qué es y para qué sirve? Tipos y ejemplos.
Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html
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https://www.questionpro.com/blog/es/escala-nominal/
Westreicher, G., & Coll Morales, F. (2021, 1 de abril). Distribución de frecuencias.
Https://economipedia.con/definiciones/distribución-de-frecuencias.html
Editorial Etecé.(19 De Noviembre Del 2023).Dato.Concepto.Recuperado de
https://chat.openai.com/c/3ffc83f1-8670-48a2-8407-27f26a431328
Editorial Etecé.(5 De Agosto De el 2021).Variable.Concepto.Recuperado de
https://concepto.de/dato/
Editorial Etecé.(2 De Febrero Del 2022).Hipótesis.Concepto.Recuperado de
https://concepto.de/hipotesis/