Excel avanzado, sobre métodos, estadísticas, tabla de contenido, etc.

1. BLOG, EXCEL AVANZADO, MÉTODOS ESTADÍSTICOS
Linda Gabriela Montoya
Isabella morales Cordoba
Maria Alejandra Ramirez
Ana Lorena Velasco
Grado 11-4
Docente
Guillermo Mondragón Castro
I.E Liceo departamental
Área de Tecnologia e Informatica
Santiago de Cali
2024
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2. Contenido
¿Que es la estadística?............................................................3
Ramas de la estadística…………………………………………..3
Hipótesis estadística……………………………………………….3
Variable………………………………………………………………4
Dato…………………………………………………………………..4
Población…………………………………………………………….4
Muestra……………………………………………………………….5
Nivel de medición……………………………………………………5
Distribución de frecuencia………………………………………….6
Frecuencia absoluta………………………………………………...6
Frecuencia relativa porcentual……………………………………..6
Conclusiones…………………………………………………………7
Referencias…………………………………………………………..8
Blog……………………………………………………………………9
Capturas de pantalla……………………………………………….10
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3. ¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
La estadística es una herramienta matemática que nos permite trabajar con datos
de diversas maneras. A través de la recopilación, organización y análisis de
información, la estadística nos ayuda a alcanzar diferentes objetivos, como obtener
resultados concretos, comparar datos para identificar patrones o tendencias, y tomar
decisiones informadas en base a la información disponible. Utilizando una variedad
de métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística se convierte en la ciencia del
análisis de datos, permitiéndonos comprender mejor nuestro entorno a partir de la
información que tenemos a nuestra disposición.
RAMAS DE LA ESTADÍSTICA
Descriptiva:
Es el conjunto de técnicas utilizadas para resumir y organizar datos de tal manera
que puedan ser entendidos fácilmente. Se encarga de describir las características
principales de un conjunto de datos, como puede ser media, el promedio, o la
mediana que nos da una visiona clara de la información recogida
Inferencial:
También conocida como estadística inductiva, se utiliza cuando se pretende utilizar
una característica en una población y se cuenta con la información se usa para
inferir conclusiones o generalizaciones sobre todos los individuos de la población.
Experimental:
Es el proceso de planteamiento de un experimento, tal que se tomen datos
apropiados, los cuales deben ser analizados mediante métodos estadísticos que
deriven conclusiones válidas y objetivas.
Bayesiana:
Se basa en el teorema de bayes para actualizar la probabilidad de una hipótesis a
medida que se obtienen nuevos datos, se utilizan distribuciones de probabilidad
para representar el conocimiento previo acerca de un parámetro antes de observar
los datos y luego se actualiza esta distribución con la información proveniente de los
datos observados para obtener la distribución posterior
HIPÓTESIS ESTADÍSTICA
Una hipótesis estadística es una afirmación que se hace sobre una o más
características de una población (decir que la vida media de una batería son x
horas, que un tratamiento reduce el dolor, que un determinado producto hace
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4. adelgazar, que a la gente le gusta mayoritariamente el morbo…). Un test o contraste
de hipótesis es algún procedimiento para aceptar o rebatir dicha hipótesis o
afirmación.
La teoría de los test de hipótesis surge a partir de 1925 1925, cuando Ronald Fisher
publicó el libro Métodos estadísticos para investigadores.
VARIABLE
Se llama variable estadística o carácter a cada una de las características que
pueden estudiarse de la población.
Las variables estadísticas pueden ser de dos tipos:
Cualitativas: son aquellas en la que los resultados posibles no son valores
numéricos. Por ejemplo: color del pelo, tipo de ropa preferida, lugar de veraneo, etc.
Cuantitativas: aquellas cuyo resultado es un número. A su vez, las hay de dos tipos:
Cuantitativas discretas: cuando se toman valores aislados. Por ejemplo: número de
amigos de tu pandilla, número de veces que vas al cine al mes, número de coches
que tiene tu familia.
Cuantitativas continuas: cuando, entre dos valores cualesquiera, puede haber
valores intermedios. Es decir, se toman todos los valores de un determinado
intervalo. Por ejemplo: peso de las personas, nivel sobre el mar en que se encuentra
tu ciudad, medida del perímetro torácico.
DATO
Los datos estáticos son los resultados o las observaciones que se producen en los
experimentos científicos o en una investigación. Para llevar a cabo cualquier análisis
es necesario disponer de algunos datos. Sin datos no podemos pensar en una
investigación o en un análisis estadístico.
Los datos juegan un papel vital en todo el campo y en todas las teorías y
mediciones. La medida de la tendencia central (media, mediana, moda), la medida
de la dispersión (varianza, desviación media, desviación estándar, etc.) son algunas
de las medidas estadísticas por las que encontramos las diferentes características
de los datos.
POBLACIÓN
La población estadística es una agrupación de elementos que tiene relevancia para
un experimento o una investigación. Al analizar estadísticamente a la población, se
genera información que permite obtener conclusiones.
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5. Es importante indicar que la población estadística puede ser pequeña, grande o
incluso potencialmente infinita. Lo habitual es que no se trabaje con todos los
elementos de la población, sino que se escoja un subconjunto, el cual recibe la
denominación de muestra estadística.
MUESTRA
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una
población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y
para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una
muestra aleatoria adecuada.
NIVEL DE MEDICIÓN NOMINAL
Una escala nominal es una escala de medición en la cual los números sirven como
“etiquetas” solamente para identificar o clasificar un objeto. Una escala de medición
nominal normalmente trata sólo con variables no numéricas (no cuantitativas).
Por ejemplo, supongamos que se realiza esta pregunta: “¿Podrías seleccionar el
grado de incomodidad de tu enfermedad?”
Las opciones de respuesta utilizadas para este tipo de escala serían:
- Leve
- Moderado
- Severo
En este ejemplo en particular, 1 = leve, 2 = Moderado y 3 = Severo. Aquí los
números simplemente son utilizados como etiquetas y no tienen ni un solo valor.
La escala nominal posee solo la característica de descripción, y esto significa que
posee etiquetas únicas que sirven para identificar o delegar valores a los artículos.
Existen cuatro niveles de medición: la escala nominal, la escala ordinal, la escala de
intervalo y la escala de razón. Estas escalas de medición sirven para categorizar
diferentes variables (un elemento, característica o factor que es probable que varíe).
Por defecto, todas las variables caen en una de las cuatro escalas mencionadas
anteriormente. Comprender sus propiedades y asignar las variables a una de las
cuatro escalas de medición es importante porque determina qué operaciones están
permitidas y cuáles no.
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6. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA
La distribución de frecuencias es un método que nos permite organizar nuestros
datos en categorías que no se superponen, es decir, si un dato pertenece a una
categoría, automáticamente no pertenece a las demás. Cada categoría está
asociada con una frecuencia específica, lo que nos permite comparar y analizar las
diferentes clases en las que dividimos nuestra población de datos.
Para llevar a cabo esta distribución, utilizamos tablas llamadas “tablas de
frecuencias”. En estas tablas, la primera columna alberga los datos de la variable
que estamos estudiando, y las siguientes columnas contienen las frecuencias que
corresponden a cada uno de estos datos.
FRECUENCIA ABSOLUTA
La frecuencia absoluta de un valor, representada por "fi" con un subíndice para cada
valor, simplemente nos indica cuántas veces aparece ese valor en nuestro conjunto
de datos. La suma de todas estas frecuencias absolutas es igual al número total de
datos que tenemos, representado por "N". En resumen, las frecuencias absolutas
nos muestran la cantidad de veces que aparece cada valor, y al sumar todas estas
frecuencias obtenemos el total de datos en nuestro conjunto.
FRECUENCIA RELATIVA PORCENTUAL
Frecuencia relativa: corresponde a las veces que se repite un número en un
conjunto de datos respecto al total, pero se expresa en porcentajes (%).
Frecuencia porcentual: es el porcentaje de datos respecto al total que se han
reportado hasta ese momento. Se puede calcular rápidamente multiplicando la
frecuencia relativa acumulada por 100%.
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7. CONCLUSIONES
Este trabajo sobre Estadística ha brindado una amplia visión de los fundamentos
esenciales de esta disciplina. Desde la exploración de las ramas descriptiva,
inferencial, experimental y bayesiana, hasta la comprensión de la hipótesis
estadística y su conexión con los test de hipótesis, se abordaron aspectos clave que
constituyen la base de la ciencia estadística.
La clasificación detallada de variables cuantitativas y cualitativas, junto con una
exploración profunda de la importancia de la población estadística y la muestra,
proporciona un marco sólido para entender cómo los datos se conceptualizan y
aplican en diversas investigaciones y análisis.
La presentación de niveles de medición, arroja luz sobre cómo asignamos valores a
las variables y las categorizamos en función de sus propiedades. Este conocimiento
resulta importante para realizar análisis significativos.
Además, la discusión detallada sobre la distribución de frecuencias, con énfasis en
la frecuencia absoluta y la frecuencia relativa porcentual, ofrece una perspectiva
sobre cómo organizar y analizar datos de manera sistemática. Este enfoque
contribuye significativamente a la interpretación de conjuntos de datos complejos.
En conclusión, este trabajo proporciona una comprensión de los principios
estadísticos, equipando al lector con las herramientas necesarias para abordar
analisis de datos de manera informada y tomar decisiones basadas en la evidencia
en una variedad de contextos y disciplinas.
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8. Referencias
¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
RAMAS DE LA ESTADÍSTICA
https://economipedia.com/definiciones/estadistica-descriptiva.html
https://www.tecnologiaypedagogia.net/2021/02/estadistica-inferencial.html
https://es.slideshare.net/jaimeavalos2013/diseo-experimental-53378482
HIPÓTESIS ESTADÍSTICA
https://bookdown.org/aquintela/EBE/hipotesis-estadisticas.html
VARIABLE
http://descargas.pntic.mec.es/cedec/mat3_2/contenidos/M3_U10/tipos_de_datos.html
DATO
https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-datos-estadisticos/
POBLACIÓN
https://definicion.de/poblacion-estadistica/
MUESTRA
https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
NIVEL DE MEDICIÓN NOMINAL
https://www.questionpro.com/blog/es/escala-nominal/#:~:text=Una%20escala%20nominal%
20es%20una,no%20num%C3%A9ricas%20(no%20cuantitativas).
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
https://excelparatodos.com/distribucion-de-frecuencias/
FRECUENCIA ABSOLUTA
https://www.sangakoo.com/es/temas/frecuencia-absoluta-relativa-acumulada-y-tablas-estadist
icas
FRECUENCIA RELATIVA PORCENTUAL
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-una-tabla-de-frecuencias/1/
https://issuu.com/skcp.588/docs/estadistica-convertido/s/10217358#:~:text=Frecuencia%20p
orcentual%20acumulada%3A%20es%20el,frecuencia%20relativa%20acumulada%20por%20
100%25.&text=1.
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9. BLOGS
Linda Montoya
https://tecnologia1144.blogspot.com/
Isabella Morales
https://bellaworld11.blogspot.com/
Alejandra Ramirez
https://malejablog123blogger.blogspot.com/
Ana Lorena Velasco
https://anavelasco2020.blogspot.com/
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10. CAPTURAS DE PANTALLA
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