Descargar para leer sin conexión
Excel Avanzado, Métodos estadísticos.pdf
- 1. Excel Avanzado, Métodosestadísticos Samantha Otero Catalina Caicedo Ana Sofia Garcia Laura Sofia Fernandez Grado 11-3 I.E Liceo Departamental Area De tecnologia Santiago de Cali 2025
- 2. Excel Avanzado, Métodosestadísticos Samantha Otero Catalina Caicedo Ana Sofia Garcia Laura Sofia Fernandez Grado 11-3 I.E Liceo Departamental Area De tecnologia Santiago de Cali 2025
- 3. TABLA DE CONTENIDO MétodosEstadísticos, Población y Muestra....................................................................... 4 1. ¿Qué es la Estadística?................................................................................................. 4 Estadística Descriptiva................................................................................................. 4 2. Ramas de la Estadística.................................................................................................5 Probabilidad................................................................................................................. 5 Estadística Matemática................................................................................................ 5 Estadística No Paramétrica..........................................................................................5 Estadística Bayesiana.................................................................................................. 5 Bioestadística............................................................................................................... 5 Estadística Económica................................................................................................. 6 3. Aplicaciones de la Estadística........................................................................................6 Economía..................................................................................................................... 6 Contaduría....................................................................................................................6 Política..........................................................................................................................7 Deporte.........................................................................................................................7 4. Distribución de Frecuencias...........................................................................................8 Ejemplo de Distribución de Frecuencia........................................................................8 Cuadro sinóptico sobre los ejes temáticos 2 y 3.................................................... 9 Análisis de una noticia con datos estadísticos....................................................... 9
- 4. Métodos Estadísticos, Poblacióny Muestra 1. ¿Qué es la Estadística? La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de recopilar, analizar, interpretar, representar y organizar datos con el fin de extraer información útil. Su principal objetivo es proporcionar herramientas que permitan tomar decisiones fundamentadas en la información obtenida. Su aplicación es extensa, abarcando campos como la investigación científica, la economía, la medicina, la ingeniería y la sociología, entre otros. Se basa en la extrapolación de conclusiones a partir de una muestra para hacer inferencias sobre una población más grande. Emplea herramientas como la probabilidad y la estimación de parámetros poblacionales para fundamentar hipótesis y generar predicciones. Existen dos grandes tipos de estadística: Estadística Descriptiva Se encarga de representar y resumir datos de manera estructurada, facilitando su análisis y comprensión. Para ello, utiliza medidas como la media, mediana, moda y desviación estándar, además de herramientas gráficas como histogramas y diagramas de dispersión. Estadística Inferencial Se basa en la extrapolación de conclusiones a partir de una muestra para hacer inferencias sobre una población más grande. Emplea herramientas como la probabilidad y la estimación de parámetros poblacionales para fundamentar hipótesis y generar predicciones. 2. Ramas de la Estadística Además de la estadística descriptiva e inferencial, existen otras ramas que complementan el análisis de datos: Probabilidad Estudia fenómenos aleatorios y determina la probabilidad de ocurrencia de distintos eventos. Su teoría es la base de muchas técnicas utilizadas en la estadística inferencial.
- 5. Estadística Matemática Se encargadel desarrollo teórico de los métodos estadísticos, utilizando herramientas avanzadas de las matemáticas, como el cálculo y el álgebra lineal, para formular modelos precisos. Estadística No Paramétrica Abarca métodos que no requieren suposiciones previas sobre la distribución de los datos. Es especialmente útil cuando las condiciones de la estadística tradicional no se cumplen. Estadística Bayesiana Se basa en el teorema de Bayes para actualizar probabilidades a medida que se obtiene nueva información. Es muy útil en escenarios donde hay datos previos disponibles y es necesario ajustarlos con nueva evidencia. Bioestadística Aplica métodos estadísticos en el ámbito de la biología y la medicina. Se emplea en estudios clínicos, epidemiología y el análisis de datos biológicos. Estadística Social Analiza datos relacionados con la sociedad y el comportamiento humano. Se utiliza en encuestas demográficas, estudios sociológicos y análisis de fenómenos sociales. Estadística Económica Se centra en el análisis de datos económicos para estudiar tendencias, realizar predicciones y evaluar el impacto de políticas económicas. 3. Aplicaciones de la Estadística La estadística es una herramienta esencial en diversas áreas, como la economía, la contaduría, la política y el deporte.
- 6. Economía Hipótesis: Se formulanhipótesis sobre la relación entre variables económicas, como el impacto de la inflación en el consumo. Variable: Ejemplos de variables económicas incluyen el PIB, la tasa de desempleo y la inflación. Datos: La información se recopila mediante encuestas, reportes gubernamentales y estudios de mercado. Población: Puede referirse a todos los consumidores, empresas o cualquier grupo de interés. Muestra: Es un subconjunto de la población seleccionado para realizar estudios y análisis. Nivel de medición nominal: Se usa para clasificar datos sin un orden específico, como el sector económico al que pertenece una empresa. Contaduría Hipótesis: Se pueden plantear hipótesis sobre la salud financiera de una empresa o la efectividad de ciertos procedimientos contables. Variable: Incluye ingresos, gastos, activos y pasivos. Datos: Se obtiene de estados financieros, auditorías y registros contables. Muestra: Puede consistir en un conjunto de transacciones o empresas analizadas en un estudio. Nivel de medición nominal: Se utiliza para clasificar tipos de cuentas contables. Política Hipótesis: Se pueden analizar hipótesis sobre el comportamiento de los votantes o el impacto de políticas gubernamentales. Variable: Factores como la afiliación partidista y la participación electoral son variables políticas clave.
- 7. Datos: Se recopilana través de encuestas, elecciones y estudios sociopolíticos. Población: Puede incluir a todos los ciudadanos o votantes de un país. Muestra: Es un subconjunto de personas seleccionadas para encuestas o análisis políticos. Nivel de medición nominal: Se usa para clasificar categorías como afiliación partidista. Deporte Hipótesis: Se pueden formular hipótesis sobre el rendimiento de los jugadores o el efecto del entrenamiento en los resultados deportivos. Variable: Incluye puntos anotados, tiempo de juego y estadísticas individuales de los jugadores. Datos: Se obtiene de registros deportivos, análisis de rendimiento y bases de datos de equipos. Población: Se refiere a todos los jugadores, equipos o eventos deportivos en estudio. Muestra: Un subconjunto de jugadores, equipos o partidos seleccionados para el análisis. Nivel de medición nominal: Se usa para clasificar elementos como el nombre del equipo o el tipo de deporte. 4. Distribución de Frecuencias La distribución de frecuencias es un método estadístico utilizado para organizar datos en categorías o intervalos, permitiendo su análisis de manera más clara. Se compone de los siguientes elementos:
- 8. Nombre de laVariable: Representa la característica que se está estudiando en un conjunto de datos. Frecuencia Absoluta: Indica el número de veces que un valor específico aparece en el conjunto de datos. Frecuencia Relativa: Expresa la proporción de observaciones en una categoría en relación con el total de datos. Frecuencia Relativa Porcentual: Se obtiene al multiplicar la frecuencia relativa por 100, expresándose en porcentaje.
- 9. Ejemplo de Distribuciónde Frecuencia CATEGORÍA FRECUENCIA ABSOLUTA FRECUENCIA RELATIVA FRECUENCIA RELATIVA (%) A 10 0.20 20% B 25 0.50 50% C 15 0.30 30% TOTAL 50 1.00 100% Cuadro sinóptico sobre los ejes temáticos 2 y 3
- 10. Análisis de unanoticia con datos estadísticos En marzo de 2025, varios medios de comunicación informaron sobre una significativa disminución en el número de nacimientos en Colombia durante el año 2024. Según datos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), se registraron 445.011 nacimientos, marcando la primera vez desde 1998 que la cifra cae por debajo de los 500.000. Este descenso representa una reducción del 13,7% respecto a 2023 y del 32,7% en comparación con 20 Fuentes de la Información: ● Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE): Entidad oficial encargada de recopilar y analizar datos estadísticos en Colombia. Sus informes son fundamentales para entender las tendencias demográficas del país. ● Medios de comunicación: Periódicos como El País y Tropicana FM han difundido estos datos, aportando análisis y contexto adicional a las cifras oficiales. Interpretación de los datos: Tasa de fecundidad: La disminución en los nacimientos refleja una caída en la tasa de fecundidad, situándose en 32 nacimientos por cada 1.000 mujeres entre 15 y 49 añ Edad materna: Se observa una tendencia de las mujeres a postergar la maternidad, con una edad promedio de 27,1 años al momento del parto Reducción en embarazos adolescentes: El grupo de mujeres de 15 a 19 años presentó una disminución del 51,1% en nacimientos durante la última década, indicando posibles avances en educación sexual y acceso a anticonceptivos.Relevancia de los datos: Envejecimiento poblacional: La disminución sostenida de nacimientos sugiere un proceso de envejecimiento acelerado en la población colombiana, lo que podría tener implicaciones en sistemas de salud, pensiones y fuerza laboral. Políticas públicas: Expertos han señalado la necesidad de implementar políticas que fomenten la natalidad y apoyen a las familias, como incentivos económicos, mejoras en servicios de guardería y permisos parentales más amplios. Impacto socioeconómico: Una menor tasa de nacimientos puede afectar el crecimiento económico a largo plazo, disminuyendo la proporción de población en edad productiva y aumentando la carga sobre los sistemas de seguridad social.
- 11. CONCLUSIONES Laura Sofía FernándezLa estadística es una disciplina esencial que permite recopilar, analizar e interpretar datos para extraer información útil y tomar decisiones fundamentadas. Se divide en dos grandes ramas: la estadística descriptiva, que organiza y resume los datos, y la estadística inferencial, que permite hacer predicciones y generalizar conclusiones a partir de muestras. Además, cuenta con diversas especializaciones, como la probabilidad, la bioestadística y la estadística económica, que amplían su aplicación en distintos campos del conocimiento. Su importancia radica en su capacidad para transformar datos en conocimiento, facilitando el análisis y la resolución de problemas en diversas áreas como la ciencia, la economía y la sociedad. Ana García: En conclusión para mí, la estadística es una disciplina sustancial para la investigación de datos y la adquisición de decisiones en diversos ámbitos, facilitando la percepción de fenómenos engorrosos y contribuyendo al desarrollo del conocimiento en diferentes áreas del saber. Catalina Caicedo:La estadística constituye una disciplina esencial para el análisis e interpretación de datos, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones en diversas áreas del conocimiento. Su aplicación permite estructurar la información de manera ordenada, facilitando evaluaciones rigurosas sobre distintos fenómenos. A lo largo de este estudio, se ha demostrado la relevancia de los métodos estadísticos, el análisis de distribuciones de frecuencia y su utilidad en contextos prácticos, evidenciando su impacto en la comprensión y gestión de datos en entornos reales. Samantha Otero: La estadística es una herramienta fundamental para la interpretación de datos y la toma de decisiones en distintos campos. Su aplicación permite organizar la información de manera clara, facilitando análisis críticos sobre diferentes fenómenos. Durante este trabajo, se ha evidenciado la importancia de los métodos estadísticos, la distribución de frecuencias y su aplicabilidad en escenarios reales.
- 12.