Excel avanzado Diagrama de Pareto 2024 .

Excel avanzado: Diagrama de Pareto
Maria Alejandra Cabrera
Nathalia Londoño Paz
Sara Mancera Villa
Ana Sofia Moreno Teteye
Samuel Ojeda Viveros
Vennus Schayu Quintero Reina
Sara Quintero Cano
Grado 11-1
I.E. Liceo Departamental
Tecnología e informática
Santiago de Cali
2024

Excel avanzado: Diagrama de pareto
María Alejandra Cabrera
Nathalia Londoño Paz
Sara Mancera Villa
Ana Sofía Moreno Teteye
Samuel Ojeda Viveros
Vennus Schayu Quintero Reina
Sara Quintero Cano
Grado 11-1
Guillermo Mondragon Castro
I.E. Liceo Departamental
Tecnología e informática
Santiago de Cali
2024

Tabla de contenido
1. Conceptos básicos de la estadística 4
1.1. ¿Cuáles son los conceptos básicos de la estadística? 4
1.1.1. Conceptos aplicados en la tabla de frecuencias 4
2. Tabla de frecuencias con fórmulas 5
3. Ley de sturges 9
3.1. ¿Qué es la ley de Sturges? 9
3.1.1. Ejemplo de la ley de Sturges 11
3.2. Ley de Sturges para datos agrupados 13
4. Diagrama de Pareto 14
4.1. ¿Qué es el diagrama de Pareto? 14
4.2. ¿Cómo se elabora el diagrama de pareto? 15
4.2.1. Diagrama de Pareto elaborado 16
4.3. Mapa conceptual del diagrama de Pareto 16
5. Conclusiones 17
5.1. Conclusión de Nathalia Londoño 17
5.2. Conclusión de Sara Mancera 17
5.3. Conclusión de Maria Alejandra Cabrera 17
5.4. Conclusión de Samuel Ojeda 17
5.5. Conclusión de Sara Quintero 17
5.6. Conclusión de Ana Sofia Moren 18
5.7. Conclusión de Venus Quintero 18
Referencias 18
Blogs 18
Evidencias 19

1. Conceptos básicos de la estadística
1.1. ¿Cuáles son los conceptos básicos de la estadística?
Hay muchos conceptos básicos en el área de la estadística, pero a continuación
daremos los siguientes:
1. Población y Muestra: La población es el conjunto total estudiado y la muestra es un
subconjunto de esa población.
2. Variables y Características : medibles, cualitativas (categorías) o cuantitativas
(números).
3. Medidas de Tendencia Central: Indicadores del valor central, como la media, mediana
y moda.
4. Medidas de Dispersión: Miden la variabilidad de los datos, como el rango, la varianza
y la desviación estándar.
5. Distribución de Frecuencias: Indica cuántas veces aparecen los valores, puede ser
absoluta o relativa.
6. Distribución de Probabilidad: Describe cómo se distribuyen los valores de una
variable aleatoria.
7. Inferencia Estadística: Generaliza resultados de una muestra a la población, incluye
estimaciones y pruebas de hipótesis.
8. Pruebas de Hipótesis:Comparando hipótesis nula y alternativas para tomar decisiones
basadas en datos.
9. Correlación y Regresión: Analizan la relación entre variables. La correlación mide la
relación y la regresión modela la relación entre variables.
10. Estadísticos Descriptivos e Inferenciales: Descriptivos resumen los datos y los
inferenciales hacen inferencias sobre la población.
1.1.1. Conceptos aplicados en la tabla de frecuencias
Esta tabla de frecuencias es sobre las notas de un grupo de 30 estudiantes de grado
segundo de secundaria

2. Tabla de frecuencias con fórmulas
Supongamos que se está realizando una encuesta para ver cual es el color que más le
llama la atención a las personas, por lo tanto, se le pide a un grupo de 20 personas que indique
el color de su preferencia.
Los colores de dichos por las personas encuestadas fueron: negro, azul, rojo, negro,
azul, rojo, amarillo, azul, amarillo, negro, rojo, amarillo, rojo amarillo, azul, negro, azul, rojo, rojo
y amarillo.
1. Lo primero que haremos es establecer las figuras de la tabla, los colores junto a
su frecuencia absoluta.
Para sacar el total usamos SUMA que nos permite sumar la cantidad de cada
casilla seleccionada (en este caso)

2. Después procedemos a sumar la Frecuencia Absoluta Acumulada de cada uno
de los colores de manera descendente, es decir, escribimos la primera (5),
después la esta la sumamos con la segunda frecuencia absoluta y así
sucesivamente.
Para simplificar volvemos a usar SUMA y seleccionamos las casillas a sumas, y
para simplificar el proceso extendemos la fórmula a las siguientes casillas.

3. Ahora para sacar la Frecuencia Relativa dividimos la frecuencia absoluta del
color con el total de la frecuencia absoluta. Para esto usaremos la siguiente
fórmula =(Bx/$B$6)
Para simplificar el proceso extenderemos la fórmula a las siguientes casillas
Ahora sacamos el total de la Frecuencia Relativa

4. Por último sacaremos la Frecuencia Relativa Acumulada de la misma forma que
sacamos la Frecuencia Absoluta Acumulada.
Para simplificar el proceso extendemos la fórmula a las demás casillas
Después de realizar todo ese procedimiento la tabla nos deberá de quedar de la
siguiente manera:

3. Ley de sturges
3.1. ¿Qué es la ley de Sturges?
La regla de Sturges es un método empírico muy utilizado en la estadística descriptiva
para determinar el número de clases que deben existir en un histograma de frecuencias, para
así poder clasificar un conjunto de datos que representan una muestra o población.
Básicamente, con esta regla se determina el ancho de los contenedores gráficos, de los
histogramas de frecuencia.
Para establecer su regla Herbert Sturges consideró un diagrama de frecuencias ideal,
que consta de K intervalos, donde el i-ésimo intervalo contiene un determinado número de
muestras (i = 0,… k – 1), representado como:
Ese número de muestras es dado por el número de formas en que puede extraerse un
subconjunto de un conjunto; es decir, por el coeficiente binomial, expresado de la siguiente
manera:
Luego, Sturges relacionó que el histograma de frecuencias se aproximará a una
distribución normal cuando el número de intervalos (k) aumenta según el teorema central del
límite. De tal forma que se puede calcular el número de muestras de cada uno de los intervalos:

Para simplificar la expresión, aplicó las propiedades de los logaritmos en ambas partes
de la ecuación:
De esta manera, Sturges estableció que el número óptimo de intervalos k es dado por
la expresión:
La anterior expresión, también puede ser expresada de la siguiente manera:
En esta expresión:
● k es el número de clases.
● N es el número total de observaciones de la muestra.
● Log es el logaritmo común de base 10.
Por ejemplo, para elaborar un histograma de frecuencia que exprese una muestra
aleatoria de la estatura de 142 niños, el número de intervalos o clases que tendrá la distribución
es:
k=1 + 3,322 * log10 (N)
k=1+3,322* log (142)
k=1+3,322* 2,1523
k=8,14 ≈ 8
Así, la distribución será en 8 intervalos.
El número de intervalos siempre debe estar representado por números enteros. En los
casos en los que el valor sea decimal, se debe hacer una aproximación al número entero más
próximo.

3.1.1. Ejemplo de la ley de Sturges
Se necesita realizar un histograma de frecuencia de acuerdo a los datos dados, que
corresponden a edades obtenidas en una encuesta realizada a hombres que hacen ejercicios
en un gimnasio de la localidad.
Para determinar los intervalos se debe saber cuál es el tamaño de la muestra o el
número de observaciones; en este caso, se tienen 30.
Luego se aplica la regla de Sturges:
k=1 + 3,322 * log10 (N)
k=1+3,322* log (30)
k=1+3,322* 1,4771
k = 5,90 ≈ 6 intervalos.
A partir del número de intervalos, se puede calcular la amplitud que estos van a tener;
es decir, la anchura de cada barra representada en el histograma de frecuencias:
El límite inferior es considerado como el valor menor de los datos, y el superior es el
valor mayor. La diferencia entre el límite superior e inferior es denominada rango o recorrido de
la variable (R).
De la tabla se tiene que el límite superior es 46 y el inferior 13; de esa manera, la
amplitud de cada clase será:

Los intervalos estarán compuestos por un límite superior e inferior. Para determinar
esos intervalos se comienza contando desde el límite inferior, sumándole a este la amplitud
determinada por la regla (6), de la siguiente manera:
Luego se calcula la frecuencia absoluta para determinar el número de hombres que
corresponden a cada intervalo; en este caso es:
● Intervalo 1: 13 – 18 = 9
● Intervalo 2: 19 – 24 = 9
● Intervalo 3: 25 – 30 = 5
● Intervalo 4: 31 – 36 = 2
● Intervalo 5: 37 – 42 = 2
● Intervalo 6: 43 – 48 = 3
Al sumar la frecuencia absoluta de cada clase, esta debe ser igual al número total de
la muestra; en este caso, 30.
Posteriormente se calcula la frecuencia relativa de cada intervalo, dividiendo la
frecuencia absoluta de esta entre el número total de observaciones:
● Intervalo 1: fi = 9 ÷ 30 = 0,30
● Intervalo 2: fi = 9 ÷ 30 = 0,30

● Intervalo 3: fi = 5 ÷ 30 = 0,1666
● Intervalo 4: fi = 2 ÷ 30 = 0,0666
● Intervalo 5: fi = 2 ÷ 30 = 0,0666
● Intervalo 4: fi = 3 ÷ 30 = 0,10
Luego se puede realizar una tabla que refleje los datos, y también el diagrama a partir
de la frecuencia relativa con relación a los intervalos obtenidos, como se puede observar en las
siguientes imágenes:
3.2. Ley de Sturges para datos agrupados
Los datos agrupados y no agrupados se les llama en estadística a la manera de
representar y analizar la información que has reunido o que dispones.
La idea de datos agrupados tiene que ver con definir un conjunto de clases que
identifican de manera organizada un conjunto de datos.
Los valores agrupados son datos que se dan en intervalos de clase, en un rango,
como cuando se resumen para una distribución de frecuencias.

4. Diagrama de Pareto
4.1. ¿Qué es el diagrama de Pareto?
El diagrama de Pareto es una herramienta gráfica utilizada en la gestión de calidad y
la toma de decisiones. Desarrollado por Vilfredo Pareto y basado en la idea de que la mayoría
de los problemas o efectos provienen de un pequeño número de causas.
El diagrama se crea a partir de la recopilación de datos sobre problemas o causas,
que luego se ordenan en orden descendente según su frecuencia o impacto. Estos datos se
representan en un gráfico de barras, donde cada barra representa una causa o problema, y su
altura indica su frecuencia o impacto.
Las causas se enumeran en el eje vertical izquierdo y se organizan de izquierda a
derecha en orden descendente. Además, se agrega una línea acumulativa que muestra el
porcentaje total acumulado en el diagrama que se elabora. De este modo, ayuda a identificar
las causas más significativas que contribuyen en mayor medida al problema general. De esta
forma, el diagrama de Pareto ayuda a las organizaciones a priorizar y enfocarse en abordar las
causas más importantes para resolver problemas y mejorar la calidad.
Es una herramienta valiosa en diversos campos, desde la fabricación hasta los
servicios, para tomar decisiones informadas y asignar recursos de manera efectiva.

4.2. ¿Cómo se elabora el diagrama de pareto?
El proceso es sencillo, sobre todo si tenemos nociones básicas de estadística
descriptiva. Eso sí, dependiendo de las variables a analizar se puede complicar algo más,
sobre todo en el trabajo de campo. Los pasos a seguir pueden ayudarnos a ordenar las ideas y
serían los siguientes:
● En primer lugar, hay que hacer una lista de dichas variables. Imaginemos que queremos
conocer las causas de compra de los clientes de un determinado producto, la idea es
conocer de forma aproximada cuáles son.
● Una vez las tenemos, realizamos el estudio descriptivo. Podemos usar fuentes
secundarias como otros análisis o fuentes primarias, a través de cuestionarios. La más
recomendable es la última, en la que preguntaremos por qué compran el producto.
● Luego hay que ordenar estas variables en función de sus frecuencias absolutas de
manera que permita un orden descendente. Es conveniente superponer la frecuencia
acumulada que permita ver en qué punto estamos.
● Toca dibujar el gráfico, con una hoja de cálculo como Excel. Se utilizan los de barras,
para ver claro el descenso, y el de líneas para las acumuladas.

4.2.1. Diagrama de Pareto elaborado
4.3. Mapa conceptual del diagrama de Pareto

5. Conclusiones
5.1. Conclusión de Nathalia Londoño
Mi conclusión acerca de este trabajo de tecnología es que hay muchos métodos que
nos ayudan a entender algunas cosas sobre la tecnología y la matemática, por ejemplo los
métodos estadísticos nos sirven para describir y resumir datos que nos den, esto nos sirve para
analizar la información que nos dan y mejorar los procesos. Por otro lado, el diagrama de
Pareto nos sirve aunque no lo crean, en nuestra vida, nos sirve para identificar las causas más
importantes de un problema y también es necesario para la toma de decisiones en los campos
de negocios, la calidad de los productos que se venden y ayuda a gestionar el tiempo.
5.2. Conclusión de Sara Mancera
Puedo concluir de este trabajo que hay diversos temas de los cuales podemos
aprender.
La estadística es esencial para recopilar, analizar e interpretar datos, facilitando
decisiones informadas y la identificación de patrones. La Ley de Sturges ayuda a determinar el
número adecuado de intervalos en una distribución de frecuencia para crear histogramas
claros. El Diagrama de Pareto prioriza las causas de problemas, mostrando que el 80% de los
efectos provienen del 20% de las causas, y es útil para mejorar la gestión de calidad.
5.3. Conclusión de Maria Alejandra Cabrera
Mi conclusión sobre este trabajo es que hay muchos métodos de estudio y sobre la ley
de Sturges es una herramienta fundamental para la estadística y el análisis de datos. Esta ley
nos permite determinar el número de intervalos para agrupar datos de manera eficiente,
asegurando una representación clara y bien estructurada. Al aplicar la ley de Sturges, podemos
evitar la sobrecarga de información y, al mismo tiempo, garantizar que no se pierda la precisión
en el análisis.
5.4. Conclusión de Samuel Ojeda
Está actividad nos propone el tipo de situaciones en las que podemos aplicar el uso de
distintas metodologías estadísticas para lograr agrupar o aislar datos y adquirir información, lo

cual nos puede ser útil a la hora de administrar nuestros productos o activos en múltiples áreas
en las que laboramos, por medio de herramientas accesibles y rápidas.
5.5. Conclusión de Sara Quintero
El estudio de la estadística no solo nos equipa con habilidades técnicas y analíticas,
sino que también fomenta una comprensión crítica y meticulosa de la información que
manejamos a diario. Su aplicación práctica abarca una amplia gama de sectores, destacando
su relevancia y versatilidad en el mundo moderno.
5.6. Conclusión de Ana Sofía Moreno
Este trabajo trata sobre la estadística y cómo podemos desarrollarla en excel junto a
distintas herramientas para que el trabajo sea más rápido y sencillo. La aplicación de esto se
puede utilizar en diversas ramas, como por ejemplo, estudios sociales.
5.7. Conclusión de Venus Quintero
Esta actividad fue muy importante para la aplicación de las tecnologías de la
información, en el buen uso de los datos para mejorar los espacios de estudio, producción a
nivel profesional y demás, unir a la estadística con la informática nos permite avanzar muchos
pasos más adelante, y nos permite ser más ágiles en la actualidad, y así apoyarnos de lo que
adquirimos como aprendizaje, muchas gracias profesor.
Referencias
Arias, E. R., & Lopez. J.F (1 de octubre del 2020). Diagrama de Pareto.
Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/diagrama-de-pareto.html.
JMP Statistical Discovery LLC. (9 de julio del 2021). Diagrama de Pareto. Jmp.com.
https://www.jmp.com/es_co/statistics-knowledge-portal/exploratory-data-
analysis/pareto-chart.html.
Franco, B. (20 de octubre del 2023). Diagrama de Pareto: Priorizando para una
Mayor Eficiencia. Thepower.education.
https://thepower.education/blog/diagrama-de- pareto.

Ortega, C. (12 de septiembre de 2023). Métodos de análisis estadísticos: ¿Cuáles utilizar? .
QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/metodos-de-analisis-
estadisticos/.
Pizarro, R. (18 de febrero del 2020). Datos agrupados. Rpubs.com. https://rpubs.com/rpizarro
/867794.
A’Dlessio, V.J. (14 de abril de 2021). Reglas de Sturges: Concepto aplicación, aplicaciones,
ejemplos. Lifeder.com. https://www.lifeder.com/regla-sturges/
Blogs
https://tecnonath0.blogspot.com/?m=1
https://aprendiendo343567678.blogspot.com/p/2-periodo-2024.html
https://maleja12362.blogspot.com/2024/03/ield.html
https://tecno-conocimiento-2023.blogspot.com/p/periodo-1-2023.html
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