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SANTIAGO DE CALI
AREA: TECNOLOGIA E INFORMATICA
GUIA- TALLER EN CLASE ORIENTADO POR
EL DOCENTE
PERIODO 1 GRADO 11 EQUIPO No _____
DOCENTE: Mag. GUILLERMO MONDRAGÓN
CASTRO LICEO
DEPARTAMENTAL
Versión: 01 Fecha: 11/03/2024
Taller de métodos estadísticos
Angeline Bocanegra Zuñiga
Santiago Corrales Restrepo
Santiago Cortes Hurtado
Isabella Fernández Aley
Carolina Castañeda Guerra
Valeria Torres Medina
Grado 11-2
Docente Guillermo Mondragon
Área Tecnología e Informática
I.E Liceo Departamental
Santiago de Cali
2024
Tabla de contenido
1. Métodos estadísticos......................................................................................................................................... 2
● 2 ¿Qué es la estadística? ................................................................................................................................... 3
2.1 Ramas de la estadística .................................................................................................................................. 3
2.2 Aplicaciones de la estadística......................................................................................................................... 4
2.3 ¿Que es una hipótesis? ................................................................................................................................... 6
¿Que es una variable?.......................................................................................................................................... 6
¿Qué es un dato?................................................................................................................................................... 7
¿Qué es población?............................................................................................................................................... 8
¿Qué es muestra?.................................................................................................................................................. 8
¿ Que es el nivel de medición nominal?.............................................................................................................. 8
3. ¿Qué es la distribución de frecuencias?.......................................................................................................... 9
Nombre de la variable:......................................................................................................................................... 9
Frecuencia absoluta: ............................................................................................................................................ 9
Frecuencia relativa porcentual: .......................................................................................................................... 9
4. Informe escrito................................................................................................................................................ 10
5. Conclusiones.................................................................................................................................................... 14
6. Blogs de los participantes............................................................................................................................... 15
Aportaciones:................................................................................................... Error! Bookmark not defined.
Evidencias ........................................................................................................................................................... 17
7. Referencias bibliográficas.............................................................................................................................. 21
1. Métodos estadísticos
Los métodos estadísticos son procedimientos para manejar datos cuantitativos y cualitativos mediante
técnicas de recolección, recuento, presentación, descripción y análisis. Los métodos estadísticos
permiten comprobar hipótesis o establecer relaciones de causalidad en un determinado fenómeno.
2 ¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar datos
según la necesidad que tengas, por ejemplo: obtener un resultado, comparar información, tomar
mejores decisiones, entre muchas cosas más. Al utilizar métodos, procedimientos y fórmulas, la
estadística es considerada la ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a
comprender lo que sucede en tu entorno a partir de la información disponible.
2.1 Ramas de la estadística
Aunque las ramas de la estadística son diferentes entre sí, son muy útiles en la sociedad, ya que se
utilizan para una gran variedad de aplicaciones para comprender y manejar de una forma más sencilla
el análisis de datos científicos. A continuación, mencionaremos las principales ramas de esta
disciplina y sus especificaciones. Son las siguientes:
● Estadística descriptiva: La estadística descriptiva es una de las ramas de la estadística que se
encarga de resumir o describir de forma medible las características específicas de una
recolección de datos. Para ello, se resumen un conjunto de información obtenidos a través de
● una población o un grupo bajo una situación específica. Generalmente, los estudios generados
a partir de esta especialidad son manifestados por medio de gráficos, los cuales forman una
parte importante en los análisis de datos cuantitativos.
● Estadística inferencial: La estadística inferencial se diferencia de las otras ramas de la
estadística, especialmente porque esta disciplina busca deducir las propiedades y
características de una población. Esto significa, que no solamente recopila una gran cantidad
de datos, sino que por medio de diferentes estudios busca explicar ciertas propiedades
esenciales por medio de los datos obtenidos. El objetivo principal de esta especialidad es
obtener una conclusión exacta en un análisis estadístico que haya sido ejecutado a través de
los métodos de la estadística descriptiva, por lo que se dice que ambas ciencias se encuentran
relacionadas
● Estadística no paramétrica: Esta es una división de la estadística inferencial, la cual consiste
en una serie de procedimientos que se aplican en modelos estadísticos. Este es un tipo de
procedimiento cuyos cálculos mayormente se encuentran fundamentados en distribuciones
desconocidas o no definidas, por lo que este podría ser un paso que se realice de forma previa
al procedimiento paramétrico.
● Estadística paramétrica: Al igual, la estadística paramétrica es una división de la estadística
inferencial. Esta comprende diversos procesos estadísticos que se basan en la obtención de
datos reales, determinados bajo un número infinito de parámetros, el cual se utiliza para
resumir la cantidad de datos provenientes de variables estadísticas.
● Estadística matemática: La estadística matemática es una disciplina que parte de esta ciencia
y consiste en la recopilación de información a través de datos y técnicas matemáticas,
incluyendo álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, análisis estocástico y matemático y la
teoría de la probabilidad.
2.2 Aplicaciones de la estadística
● Economía: La estadística juega un rol clave en la economía al proporcionar herramientas para
recolectar, analizar e interpretar datos económicos. Algunas aplicaciones importantes incluyen
el análisis de series temporales para identificar tendencias y ciclos económicos, la estimación
y pronóstico de variables como el PIB y la inflación, el uso de encuestas y muestreos para
obtener datos económicos, la creación de índices económicos como el IPC y el PIB, el
desarrollo de de modelos econométricos para entender relaciones entre variables económicas,
la gestión de riesgos financieros, la comparación internacional de desempeño económico,
entre otras. La estadística es fundamental para comprender, analizar y tomar decisiones
informadas en cuestiones económicas tanto a nivel micro como macroeconómico.
● Contaduría: La estadística es esencial en la contabilidad, porque permite analizar estados
financieros como el balance general y el estado de resultado para identificar tendencias y
relaciones entre variables financieras. También se utiliza en la evaluación de riesgos
financieros, las predicción de tendencias económicas, el análisis de rentabilidad de productos
y servicios, la detección de irregularidades en auditorías, y la estimación de reservas
financieras, además, ayuda en la evacuación de inversiones, la identificación de áreas de
mejora en la gestión financiera y en comparaciones con estándares de la industria para tomar
decisiones informadas y mejorar el rendimiento a la hora de realizar contabilidad.
● Política: La estadística juega un papel fundamental en la política al proporcionar herramientas
para recopilar, analizar e interpretar datos cruciales para la toma de decisiones. Algunas
aplicaciones importantes incluyen sondeos estadísticos para entender las preferencias y
actitudes de los votantes, el análisis de resultados electorales y tendencias, la garantía de
representación equitativa mediante redistribución de distritos electorales, la evaluación del
impacto de políticas gubernamentales, el análisis del gasto público para evaluar eficiencia y
asignación de recursos, modelos de predicción para prever resultados electorales y tendencias
políticas, estudios demográficos y sociales para comprender las necesidades de la población,
encuestas de satisfacción ciudadana con servicios públicos y administración, análisis de
opiniones en redes sociales para comprender opiniones políticas, y el análisis de la economía
política para entender las interacciones entre políticas económicas y resultados políticos.
Estas aplicaciones estadísticas en la política son esenciales para una toma de decisiones
informada, una comprensión más profunda de la población y la anticipación de resultados
electorales y políticos.
● Deporte: La estadística desempeña un papel crucial en el mundo del deporte al proporcionar
herramientas para analizar el rendimiento de los atletas, equipos y estrategias. Desde el
análisis de estadísticas de jugadores para evaluar fortalezas y debilidades hasta el uso de
modelos estadísticos para predecir resultados de partidos, la estadística en el deporte abarca
una amplia gama de aplicaciones. Se utiliza para optimizar entrenamientos, realizar análisis
de juego en tiempo real, identificar patrones de juego, evaluar la eficacia de tácticas y
estrategias, así como en la toma de decisiones relacionadas con el reclutamiento y
contratación de jugadores. Estas aplicaciones estadísticas no solo benefician a los equipos y
atletas en su desempeño, sino que también proporcionan a los aficionados una comprensión
más profunda y enriquecedora de los eventos deportivos.
2.3 ¿Que es una hipótesis?
La hipótesis es una proposición o explicación provisional que se formula como posible solución a un
problema o interrogante, con el fin de ser verificada a través de la investigación y la experimentación.
Mediante la recopilación de datos y la aplicación del método científico, la cual. Dependiendo de los
resultados obtenidos, puede ser modificada, descartada o confirmada como una teoría más sólida. Ya
que orientan y guían el desarrollo de experimentos y estudios.
¿Que es una variable?
Una variable es cualquier característica, propiedad o cantidad que puede cambiar o variar en
un estudio, experimento o situación, el cual tiene dos significados y orientaciones diferentes.
Por ejemplo, en una investigación científica, las variables pueden ser la edad, el peso, la
temperatura, la presión, etc. Estos factores pueden tomar distintos valores dependiendo de las
condiciones del experimento o del sujeto de estudio.
En matemáticas y programación, una variable es un espacio reservado en memoria para
almacenar un valor, el cual puede ser modificado durante la ejecución de un programa o el
desarrollo de un cálculo
.En programación, una variable es un espacio de memoria reservado para almacenar un valor
que corresponde a un tipo de dato soportado por el lenguaje de programación. Una variable es
representada y usada a través de una etiqueta (un nombre) que le asigna un programador o
que ya viene predefinida. Las variables son estructuras de datos que pueden cambiar de
contenido a lo largo de la ejecución de un programa.
Así que cuando programamos podemos usar la memoria central de computador para guardar
información, a estos pedazos de memoria nos referimos mediante etiquetas que nosotros los
humanos podemos recordar y nos basta con usar la etiqueta en nuestros programas cuando
queremos hacer referencia a lo que tenemos guardado ahí .
En las variables guardamos las entradas del usuario y cálculos, valores que luego usaremos
en otras partes del algoritmo.
Ejemplo de variables en programación:
En programación, los tipos de variables también pueden variar según el lenguaje, pero
algunos tipos comunes de variables son:
1. Variables numéricas: Almacenan valores numéricos enteros o de punto flotante, como int,
float, double, etc.
2. Variables de texto: Almacenan cadenas de caracteres, como strings o arrays de caracteres.
3. Variables booleanas: Almacenan valores verdaderos o falsos (true o false).
4. Variables de fecha y tiempo: Almacenan información relacionada con fechas y horas.
5. Variables de arreglo o lista: Almacenan conjuntos de valores del mismo tipo en una
estructura indexada.
6. Variables de objeto: Almacenan referencias a objetos o estructuras más complejas que
contienen múltiples atributos.
7. Variables nulas: Pueden representar la ausencia de valor y generalmente se denotan como
"null" o "nil".
Es importante recordar que cada lenguaje de programación tiene sus propias reglas para
declarar y utilizar variables, así como su alcance y tiempo de vida.
¿Qué es un dato?
Un dato es una representación simbólica de un hecho, concepto o instrucción que se puede
interpretar o procesar, el cual pueden tomar diversas formas, como números, palabras,
imágenes, sonidos, entre otros, y pueden ser recolectados, almacenados y utilizados para
diversos fines, por ejemplo, la edad, la altura o la talla y el peso de una persona.
¿Qué es población?
La población se refiere al conjunto de personas que habitan en un área geográfica determinada
o que comparten características específicas, como la edad, el género, la ocupación, entre otras.
Es un término fundamental en diversas disciplinas como la demografía, la sociología y
la economía, ya que permite estudiar y comprender las dinámicas sociales, económicas
y culturales de una sociedad.
¿Qué es muestra?
Una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande que se selecciona
con el propósito de realizar investigaciones o estudios. La muestra se elige de manera
cuidadosa para que refleje las características y la diversidad de la población original, lo que
permite obtener conclusiones válidas y generalizables sobre la población en su conjunto. Es
utilizada en diversos campos como la estadística, la investigación científica, la mercadotecnia
y la sociología, entre otros.
¿ Que es el nivel de medición nominal?
El nivel de medición, también conocido como escala de medición, se refiere al grado
de precisión y cantidad de información que se puede obtener de una variable en un
estudio o investigación. Hay cuatro niveles de medición principales:
1.Nominal: En este nivel, las variables se clasifican en categorías sin ningún orden o
jerarquía inherente. Por ejemplo, el género (masculino, femenino) o el tipo de sangre
(A, B, AB, O).
2.Ordinal: Aquí, las variables tienen un orden específico, pero las diferencias entre las
categorías no son uniformes ni cuantificables. Por ejemplo, la escala de calificación de
una encuesta (bueno, regular, malo).
3.Intervalo: En este nivel, las diferencias entre los valores son significativas y
consistentes, pero no hay un punto cero absoluto. La temperatura en grados Celsius es
un ejemplo de escala de intervalo.
4.Razón: Este es el nivel más alto de medición, donde hay un punto cero absoluto y
las diferencias entre los valores son significativas y proporcionales. La edad, el peso y
la altura son ejemplos de variables medidas en una escala de razón
3. ¿Qué es la distribución de frecuencias?
La distribución de frecuencias es un concepto fundamental en el análisis de datos. Se trata de una
técnica que implica organizar datos en categorías y contar cuántas veces aparece cada valor en esas
categorías. Esta herramienta es ampliamente utilizada en estadísticas y análisis de datos para
comprender la frecuencia con la que ocurren ciertos valores, lo que permite obtener información
detallada sobre la distribución y el comportamiento de los datos.
La distribución de frecuencias es particularmente útil para resumir grandes conjuntos de datos, ya que
proporciona una forma clara y organizada de presentar la información. Al observar la frecuencia con la
que ocurren ciertos valores, es posible identificar patrones, tendencias o anomalías en los datos, lo que
puede ser crucial para la toma de decisiones informadas.
Además, a partir de una distribución de frecuencias se pueden calcular medidas estadísticas
importantes como la moda (el valor más frecuente), la mediana (el valor central) y la media (el
promedio), lo que brinda una comprensión más profunda de la distribución de los datos.
Nombre de la variable:
La variable es la característica que se está estudiando en el conjunto de datos. Puede ser
cualquier cosa que pueda ser medida o categorizada, como la estatura de las personas, el peso,
la edad, el género, el color de los ojos, etc. Por ejemplo, si estamos analizando la estatura de
personas, entonces "estatura" sería el nombre de la variable.
Frecuencia absoluta:
La frecuencia absoluta de un valor en una variable es simplemente la cantidad de veces que
ese valor aparece en el conjunto de datos. Por ejemplo, si tenemos una muestra de 20
estudiantes y 5 de ellos tienen una estatura de 160 cm, entonces la frecuencia absoluta de la
estatura 160 cm sería 5.
Frecuencia relativa porcentual:
La frecuencia relativa porcentual de un valor es la proporción de veces que ese valor aparece
en relación con el total de observaciones, expresada como un porcentaje. Se calcula
dividiendo la frecuencia absoluta de ese valor por el tamaño total del conjunto de datos y
multiplicando por 100. Por ejemplo, si 5 de los 20 estudiantes tienen una estatura de 160 cm,
entonces la frecuencia relativa porcentual de 160 cm sería (5/20)×100 = 25%. Esto indica que
el 25% de los estudiantes tienen una estatura de 160 cm.
4. Informe escrito
Este taller de Tecnología, habla de diversos temas y herramientas tecnológicas, los cuales muchos de
nosotros no los tenemos presentes del área de métodos estadísticos pero algunos lo hemos aprendido a
lo largo de este periodo. En este informe detallamos los aprendizajes de este taller. Primero,
hablaremos sobre los métodos estadísticos con una definición general:
1.Métodos estadísticos
Los métodos estadísticos son procedimientos para manejar datos cuantitativos y cualitativos mediante
técnicas de recolección, recuento, presentación, descripción y análisis. Los métodos estadísticos
permiten comprobar hipótesis o establecer relaciones de causalidad en un determinado fenómeno.
A continuación vamos a presentar las investigaciones más detalladas sobre los métodos estadísticos:
2.1 ¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar datos
según la necesidad que tengas, por ejemplo: obtener un resultado, comparar información, tomar
mejores decisiones, entre muchas cosas más. Al utilizar métodos, procedimientos y fórmulas, la
estadística es considerada la ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a
comprender lo que sucede en tu entorno a partir de la información disponible.
2.2 Ramas de la estadística
Aunque las ramas de la estadística son diferentes entre sí, son muy útiles en la sociedad, ya que se
utilizan para una gran variedad de aplicaciones para comprender y manejar de una forma más sencilla
el análisis de datos científicos. A continuación, mencionaremos las principales ramas de esta
disciplina y sus especificaciones. Son las siguientes:
● Estadística descriptiva: La estadística descriptiva es una de las ramas de la estadística que se
encarga de resumir o describir de forma medible las características específicas de una
recolección de datos. cuantitativos.
● Estadística inferencial: La estadística inferencial se diferencia de las otras ramas de la
estadística, especialmente porque esta disciplina busca deducir las propiedades y
características de una población.
● Estadística no paramétrica: Esta es una división de la estadística inferencial, la cual consiste
en una serie de procedimientos que se aplican en modelos estadísticos.
● Estadística paramétrica: Al igual, la estadística paramétrica es una división de la estadística
inferencial.
● Estadística matemática: La estadística matemática es una disciplina que parte de esta ciencia
y consiste en la recopilación de información a través de datos y técnicas matemáticas,
incluyendo álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, análisis estocástico y matemático y la
teoría de la probabilidad.
2.3 Aplicaciones de la estadística
L estadística se puede aplicar en muchas cosas de nuestra vida diaria y de nuestra profesión o
actividades que realicemos, a continuación mostraremos algunos ambitos en lo que se aplica la
estadistica:
● Economía: La estadística juega un rol clave en la economía al proporcionar herramientas para
recolectar, analizar e interpretar datos económicos.
● Contaduría: La estadística es esencial en la contabilidad, porque permite analizar estados
financieros como el balance general y el estado de resultado para identificar tendencias y
relaciones entre variables financieras.
● Política: La estadística juega un papel fundamental en la política al proporcionar herramientas
para recopilar, analizar e interpretar datos cruciales para la toma de decisiones.
● Deporte: La estadística desempeña un papel crucial en el mundo del deporte al proporcionar
herramientas para analizar el rendimiento de los atletas, equipos y estrategias.
2.4 ¿Que es una hipótesis?
La hipótesis es una proposición o explicación provisional que se formula como posible solución a un
problema o interrogante, con el fin de ser verificada a través de la investigación y la experimentación.
Mediante la recopilación de datos y la aplicación del método científico, la cual. Dependiendo de los
resultados obtenidos, puede ser modificada, descartada o confirmada como una teoría más sólida. Ya
que orientan y guían el desarrollo de experimentos y estudios.
¿Que es una variable?
Una variable es cualquier característica, propiedad o cantidad que puede cambiar o variar en
un estudio, experimento o situación, el cual tiene dos significados y orientaciones diferentes.
Por ejemplo, en una investigación científica, las variables pueden ser la edad, el peso, la
temperatura, la presión, etc. Estos factores pueden tomar distintos valores dependiendo de las
condiciones del experimento o del sujeto de estudio.
Ejemplo de variables en programación:
En programación, los tipos de variables también pueden variar según el lenguaje, pero
algunos tipos comunes de variables son:
1. Variables numéricas.
2. Variables de texto.
3. Variables booleanas.
4. Variables de fecha y tiempo.
5. Variables de arreglo o lista.
6. Variables de objeto.
7. Variables nulas.
Es importante recordar que cada lenguaje de programación tiene sus propias reglas para
declarar y utilizar variables, así como su alcance y tiempo de vida.
¿Qué es un dato?
Un dato es una representación simbólica de un hecho, concepto o instrucción que se puede
interpretar o procesar, el cual puede tomar diversas formas, como números, palabras,
imágenes, sonidos, entre otros.
¿Qué es población?
La población se refiere al conjunto de personas que habitan en un área geográfica determinada
o que comparten características específicas, como la edad, el género, la ocupación, entre otras.
¿Qué es muestra?
Una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande que se selecciona
con el propósito de realizar investigaciones o estudios.
¿ Que es el nivel de medición nominal?
El nivel de medición, también conocido como escala de medición, se refiere al grado de
precisión y cantidad de información que se puede obtener de una variable en un estudio o
investigación.
Hay cuatro niveles de medición principales:
1.Nominal.
2.Ordinal.
3.Intervalo.
4.Razón.
3. ¿Qué es la distribución de frecuencias?
La distribución de frecuencias es un concepto fundamental en el análisis de datos. Se trata de
una técnica que implica organizar datos en categorías y contar cuántas veces aparece cada
valor en esas categorías.
Nombre de la variable:
La variable es la característica que se está estudiando en el conjunto de datos. Puede ser
cualquier cosa que pueda ser medida o categorizada, como la estatura de las personas, el peso,
la edad, el género, el color de los ojos, etc.
Por ejemplo, si estamos analizando la estatura de personas, entonces "estatura" sería el
nombre de la variable.
Frecuencia absoluta:
La frecuencia absoluta de un valor en una variable es simplemente la cantidad de veces que
ese valor aparece en el conjunto de datos.
Por ejemplo, si tenemos una muestra de 20 estudiantes y 5 de ellos tienen una estatura de 160
cm, entonces la frecuencia absoluta de la estatura 160 cm sería 5.
Frecuencia relativa porcentual:
La frecuencia relativa porcentual de un valor es la proporción de veces que ese valor aparece
en relación con el total de observaciones, expresada como un porcentaje.
Todos estos conceptos, algunos no lo teníamos presentes y otros nos tocó indagarse por medio de
internet detalladamente, a partir de esto analizamos diferentes documentos y nos dimos cuenta que los
hemos utilizado para varios trabajos sin nosotros saberlo.
5. Conclusiones
Una conclusión sobre los métodos de estadística es que son herramientas poderosas para analizar y
entender datos en diferentes campos, desde la ciencia hasta los negocios. Permiten tomar decisiones
fundamentadas, identificar patrones, realizar predicciones y evaluar la validez de hipótesis. Sin
embargo, es crucial aplicar estos métodos de manera adecuada, comprendiendo sus limitaciones y
considerando el contexto específico de cada situación para obtener conclusiones válidas y
significativas.
La estadística es una disciplina clave en la investigación y toma de decisiones en diversos campos, ya
que nos brinda las herramientas necesarias para recopilar, organizar, analizar e interpretar datos. La
estadística descriptiva nos ayuda a resumir y describir características de un conjunto de datos, mientras
que la estadística inferencial nos permite hacer predicciones o sacar conclusiones sobre una población
a partir de una muestra. Por otro lado, la estadística aplicada se enfoca en el uso práctico de estas
herramientas en áreas como la economía, la psicología, la sociología y muchas otras. En resumen, la
estadística es fundamental para comprender el mundo que nos rodea a través del análisis riguroso de la
información disponible.
La estadística desempeña un papel esencial en el deporte al analizar el rendimiento de los atletas y
estrategias de equipo, en la política al comprender las preferencias de los votantes y evaluar políticas
públicas, en la economía al analizar tendencias y evaluar riesgos financieros, y en la contaduría al
proporcionar herramientas para analizar estados financieros y evaluar la eficiencia financiera. En cada
uno de estos ámbitos, la estadística ofrece métodos objetivos para la toma de decisiones, el análisis de
tendencias y la optimización de procesos.
La estadística puede enfatizar su relevancia en la investigación y toma de decisiones en diversos
campos, desde la ciencia hasta la economía. La estadística proporciona herramientas para analizar y
Comprender datos, identificar tendencias, realizar predicciones y evaluar la incertidumbre. Es
fundamental reconocer que una interpretación adecuada de los resultados estadísticos es esencial para
la validez de las conclusiones extraídas. La estadística es una poderosa herramienta que impulsa el
progreso.
La población se refiere al conjunto de personas en un área geográfica o con características específicas,
siendo crucial para comprender las dinámicas sociales. Por otro lado, una muestra es un subgrupo
representativo de la población utilizado en investigaciones. Los niveles de medición, que incluyen
nominal, ordinal, intervalo y razón, son herramientas esenciales para comprender datos en estudios y
análisis, categorizando la información según su naturaleza y proporcionando una base para la
interpretación de resultados.
La hipótesis sirve como una proposición provisional para resolver un problema o interrogante, sujeta a
verificación a través de la investigación y la experimentación. Las variables, tanto en la ciencia como
en la programación y las matemáticas, son características que pueden cambiar y afectar los resultados
de un estudio o proceso. Los datos, por otro lado, representan la información recopilada durante la
investigación o la ejecución de un programa, que puede ser interpretada y procesada para obtener
conclusiones significativas. Estos tres elementos son esenciales en la investigación científica, ya que
guían el desarrollo de experimentos y estudios, así como en la programación y las matemáticas, donde
son fundamentales para el desarrollo y ejecución de algoritmos y cálculos.
6. Blogs de los participantes
-Angeline Bocanegra: https://laoladelatecnologia31.blogspot.com/ -
Santiago Cortes:https://roboticasanti4.blogspot.com/?m=1
-Santiago Corrales:https://escapedigitaltv22.blogspot.com/
-Isabella Fernandez: https://isafertecnologia.blogspot.com/
-Valeria Torres: https://blogdevaltorres.blogspot.com/
-Carolina Castañeda: https://tecnoccg2023.blogspot.com/?m=1
Aportaciones:
*Punto uno: Angeline Bocanegra
*Punto dos: Carolina Castañeda
*Punto dos.uno: Carolina Castañeda
*Punto dos.dos: Valeria Torres
*Punto dos.tres: Santiago Corrales
*Punto dos.tre: Santiago Cortes
*Punto tres: Isabella Fernandez
*Punto cuatro (Informe escrito): Angeline Bocanegra.
*Punto cinco (Conclusiones): Todos.
*Punto seis (Blogs: Cada uno.
*Punto siete (Referencias): Santiago Cortes.
*Tabla de contenido: Santiago Corrales.
*Organización del documento: Angeline Bocanegra.
Evidencias
Roles
Vigía de Tiempo: Santiago Corrales.
Vigía de Aseo: Isabella Fernandez
Relator: Angeline Bocanegra z.
Periodista: Valeria torres
Encargado de Materiales: Todos
7. Referencias bibliográficas
Distribución de frecuencias. (2020, 15 enero). distribución (blog).
http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm
Hipótesis. (2022, 2 febrero). concepto (blog).
https://concepto.de/hipotesis
Que es una variable. ( 2021, 15 abril). conceptos ( blog). https://www.studocu.com/es-
mx/document/benemerita-universidad-autonoma-de-puebla/epidemiologia-i/que-es-una-variable-
concepto-de-variables/14481913
Economía. (2020, 1 diciembre). definición (blog).
https://economipedia.com/definiciones/dato.html
Que es la estadística. (2022, 6 julio). estadística básica(blog).
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
Ramas de la estadísticas. (2023, 20 junio). ramas(blog).
https://www.indeed.com/orientacion-profesional/desarrollo-profesional/ramas-estadistica
Importancia de la estadística. (2023, 1 marzo). estadística(blog).
https://www.ikusi.com/mx/blog/importancia-de-la-
estadistica/#:~:text=Las%20estad%C3%ADsticas%20pueden%20ayudarte%20a,empresa%20la%20
labor%20que%20desempe%C3%B1an
Aplicación de la estadística. (2022, 20 julio). estadística (blog).
https://isgintegradora.mx/aplicacion-de-la-estadistica-a-la-contabilidad-de-tu-empresa/
Relevancia de la estadística. (2012, 1 abril). estadística (blog).
https://core.ac.uk/download/pdf/228415235.pdf
Aplicación de la estadística. ( 2021, 4 junio). estadística (blog).
https://ruc.udc.es/dspace/bitstream/handle/2183/28698/PousaMart%C3%ADnez_David_TGF_2021.
pdf?sequence=2&isAllowed=y
Qué es población. (2021, 8 octubre). población (blog).
https://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n
Que es escala nominal. (2020, 3 enero). escala (blog). https://www.questionpro.com/blog/es/escala-
nominal/
Imagen número uno .
https://images.app.goo.gl/w4tG2845krrBP1Tk7
Imagen número dos.
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  • 1. SANTIAGO DE CALI AREA: TECNOLOGIA E INFORMATICA GUIA- TALLER EN CLASE ORIENTADO POR EL DOCENTE PERIODO 1 GRADO 11 EQUIPO No _____ DOCENTE: Mag. GUILLERMO MONDRAGÓN CASTRO LICEO DEPARTAMENTAL Versión: 01 Fecha: 11/03/2024 Taller de métodos estadísticos Angeline Bocanegra Zuñiga Santiago Corrales Restrepo Santiago Cortes Hurtado Isabella Fernández Aley Carolina Castañeda Guerra Valeria Torres Medina Grado 11-2 Docente Guillermo Mondragon Área Tecnología e Informática I.E Liceo Departamental Santiago de Cali 2024
  • 2. Tabla de contenido 1. Métodos estadísticos......................................................................................................................................... 2 ● 2 ¿Qué es la estadística? ................................................................................................................................... 3 2.1 Ramas de la estadística .................................................................................................................................. 3 2.2 Aplicaciones de la estadística......................................................................................................................... 4 2.3 ¿Que es una hipótesis? ................................................................................................................................... 6 ¿Que es una variable?.......................................................................................................................................... 6 ¿Qué es un dato?................................................................................................................................................... 7 ¿Qué es población?............................................................................................................................................... 8 ¿Qué es muestra?.................................................................................................................................................. 8 ¿ Que es el nivel de medición nominal?.............................................................................................................. 8 3. ¿Qué es la distribución de frecuencias?.......................................................................................................... 9 Nombre de la variable:......................................................................................................................................... 9 Frecuencia absoluta: ............................................................................................................................................ 9 Frecuencia relativa porcentual: .......................................................................................................................... 9 4. Informe escrito................................................................................................................................................ 10 5. Conclusiones.................................................................................................................................................... 14 6. Blogs de los participantes............................................................................................................................... 15 Aportaciones:................................................................................................... Error! Bookmark not defined. Evidencias ........................................................................................................................................................... 17 7. Referencias bibliográficas.............................................................................................................................. 21 1. Métodos estadísticos
  • 3. Los métodos estadísticos son procedimientos para manejar datos cuantitativos y cualitativos mediante técnicas de recolección, recuento, presentación, descripción y análisis. Los métodos estadísticos permiten comprobar hipótesis o establecer relaciones de causalidad en un determinado fenómeno. 2 ¿Qué es la estadística? La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar datos según la necesidad que tengas, por ejemplo: obtener un resultado, comparar información, tomar mejores decisiones, entre muchas cosas más. Al utilizar métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística es considerada la ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a comprender lo que sucede en tu entorno a partir de la información disponible. 2.1 Ramas de la estadística Aunque las ramas de la estadística son diferentes entre sí, son muy útiles en la sociedad, ya que se utilizan para una gran variedad de aplicaciones para comprender y manejar de una forma más sencilla el análisis de datos científicos. A continuación, mencionaremos las principales ramas de esta disciplina y sus especificaciones. Son las siguientes: ● Estadística descriptiva: La estadística descriptiva es una de las ramas de la estadística que se encarga de resumir o describir de forma medible las características específicas de una recolección de datos. Para ello, se resumen un conjunto de información obtenidos a través de ● una población o un grupo bajo una situación específica. Generalmente, los estudios generados a partir de esta especialidad son manifestados por medio de gráficos, los cuales forman una parte importante en los análisis de datos cuantitativos. ● Estadística inferencial: La estadística inferencial se diferencia de las otras ramas de la
  • 4. estadística, especialmente porque esta disciplina busca deducir las propiedades y características de una población. Esto significa, que no solamente recopila una gran cantidad de datos, sino que por medio de diferentes estudios busca explicar ciertas propiedades esenciales por medio de los datos obtenidos. El objetivo principal de esta especialidad es obtener una conclusión exacta en un análisis estadístico que haya sido ejecutado a través de los métodos de la estadística descriptiva, por lo que se dice que ambas ciencias se encuentran relacionadas ● Estadística no paramétrica: Esta es una división de la estadística inferencial, la cual consiste en una serie de procedimientos que se aplican en modelos estadísticos. Este es un tipo de procedimiento cuyos cálculos mayormente se encuentran fundamentados en distribuciones desconocidas o no definidas, por lo que este podría ser un paso que se realice de forma previa al procedimiento paramétrico. ● Estadística paramétrica: Al igual, la estadística paramétrica es una división de la estadística inferencial. Esta comprende diversos procesos estadísticos que se basan en la obtención de datos reales, determinados bajo un número infinito de parámetros, el cual se utiliza para resumir la cantidad de datos provenientes de variables estadísticas. ● Estadística matemática: La estadística matemática es una disciplina que parte de esta ciencia y consiste en la recopilación de información a través de datos y técnicas matemáticas, incluyendo álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, análisis estocástico y matemático y la teoría de la probabilidad. 2.2 Aplicaciones de la estadística ● Economía: La estadística juega un rol clave en la economía al proporcionar herramientas para recolectar, analizar e interpretar datos económicos. Algunas aplicaciones importantes incluyen el análisis de series temporales para identificar tendencias y ciclos económicos, la estimación y pronóstico de variables como el PIB y la inflación, el uso de encuestas y muestreos para obtener datos económicos, la creación de índices económicos como el IPC y el PIB, el
  • 5. desarrollo de de modelos econométricos para entender relaciones entre variables económicas, la gestión de riesgos financieros, la comparación internacional de desempeño económico, entre otras. La estadística es fundamental para comprender, analizar y tomar decisiones informadas en cuestiones económicas tanto a nivel micro como macroeconómico. ● Contaduría: La estadística es esencial en la contabilidad, porque permite analizar estados financieros como el balance general y el estado de resultado para identificar tendencias y relaciones entre variables financieras. También se utiliza en la evaluación de riesgos financieros, las predicción de tendencias económicas, el análisis de rentabilidad de productos y servicios, la detección de irregularidades en auditorías, y la estimación de reservas financieras, además, ayuda en la evacuación de inversiones, la identificación de áreas de mejora en la gestión financiera y en comparaciones con estándares de la industria para tomar decisiones informadas y mejorar el rendimiento a la hora de realizar contabilidad. ● Política: La estadística juega un papel fundamental en la política al proporcionar herramientas para recopilar, analizar e interpretar datos cruciales para la toma de decisiones. Algunas aplicaciones importantes incluyen sondeos estadísticos para entender las preferencias y actitudes de los votantes, el análisis de resultados electorales y tendencias, la garantía de representación equitativa mediante redistribución de distritos electorales, la evaluación del impacto de políticas gubernamentales, el análisis del gasto público para evaluar eficiencia y asignación de recursos, modelos de predicción para prever resultados electorales y tendencias políticas, estudios demográficos y sociales para comprender las necesidades de la población, encuestas de satisfacción ciudadana con servicios públicos y administración, análisis de opiniones en redes sociales para comprender opiniones políticas, y el análisis de la economía política para entender las interacciones entre políticas económicas y resultados políticos. Estas aplicaciones estadísticas en la política son esenciales para una toma de decisiones informada, una comprensión más profunda de la población y la anticipación de resultados electorales y políticos. ● Deporte: La estadística desempeña un papel crucial en el mundo del deporte al proporcionar herramientas para analizar el rendimiento de los atletas, equipos y estrategias. Desde el análisis de estadísticas de jugadores para evaluar fortalezas y debilidades hasta el uso de
  • 6. modelos estadísticos para predecir resultados de partidos, la estadística en el deporte abarca una amplia gama de aplicaciones. Se utiliza para optimizar entrenamientos, realizar análisis de juego en tiempo real, identificar patrones de juego, evaluar la eficacia de tácticas y estrategias, así como en la toma de decisiones relacionadas con el reclutamiento y contratación de jugadores. Estas aplicaciones estadísticas no solo benefician a los equipos y atletas en su desempeño, sino que también proporcionan a los aficionados una comprensión más profunda y enriquecedora de los eventos deportivos. 2.3 ¿Que es una hipótesis? La hipótesis es una proposición o explicación provisional que se formula como posible solución a un problema o interrogante, con el fin de ser verificada a través de la investigación y la experimentación. Mediante la recopilación de datos y la aplicación del método científico, la cual. Dependiendo de los resultados obtenidos, puede ser modificada, descartada o confirmada como una teoría más sólida. Ya que orientan y guían el desarrollo de experimentos y estudios. ¿Que es una variable? Una variable es cualquier característica, propiedad o cantidad que puede cambiar o variar en un estudio, experimento o situación, el cual tiene dos significados y orientaciones diferentes. Por ejemplo, en una investigación científica, las variables pueden ser la edad, el peso, la temperatura, la presión, etc. Estos factores pueden tomar distintos valores dependiendo de las condiciones del experimento o del sujeto de estudio. En matemáticas y programación, una variable es un espacio reservado en memoria para almacenar un valor, el cual puede ser modificado durante la ejecución de un programa o el desarrollo de un cálculo .En programación, una variable es un espacio de memoria reservado para almacenar un valor que corresponde a un tipo de dato soportado por el lenguaje de programación. Una variable es representada y usada a través de una etiqueta (un nombre) que le asigna un programador o que ya viene predefinida. Las variables son estructuras de datos que pueden cambiar de contenido a lo largo de la ejecución de un programa. Así que cuando programamos podemos usar la memoria central de computador para guardar
  • 7. información, a estos pedazos de memoria nos referimos mediante etiquetas que nosotros los humanos podemos recordar y nos basta con usar la etiqueta en nuestros programas cuando queremos hacer referencia a lo que tenemos guardado ahí . En las variables guardamos las entradas del usuario y cálculos, valores que luego usaremos en otras partes del algoritmo. Ejemplo de variables en programación: En programación, los tipos de variables también pueden variar según el lenguaje, pero algunos tipos comunes de variables son: 1. Variables numéricas: Almacenan valores numéricos enteros o de punto flotante, como int, float, double, etc. 2. Variables de texto: Almacenan cadenas de caracteres, como strings o arrays de caracteres. 3. Variables booleanas: Almacenan valores verdaderos o falsos (true o false). 4. Variables de fecha y tiempo: Almacenan información relacionada con fechas y horas. 5. Variables de arreglo o lista: Almacenan conjuntos de valores del mismo tipo en una estructura indexada. 6. Variables de objeto: Almacenan referencias a objetos o estructuras más complejas que contienen múltiples atributos. 7. Variables nulas: Pueden representar la ausencia de valor y generalmente se denotan como "null" o "nil". Es importante recordar que cada lenguaje de programación tiene sus propias reglas para declarar y utilizar variables, así como su alcance y tiempo de vida. ¿Qué es un dato? Un dato es una representación simbólica de un hecho, concepto o instrucción que se puede
  • 8. interpretar o procesar, el cual pueden tomar diversas formas, como números, palabras, imágenes, sonidos, entre otros, y pueden ser recolectados, almacenados y utilizados para diversos fines, por ejemplo, la edad, la altura o la talla y el peso de una persona. ¿Qué es población? La población se refiere al conjunto de personas que habitan en un área geográfica determinada o que comparten características específicas, como la edad, el género, la ocupación, entre otras. Es un término fundamental en diversas disciplinas como la demografía, la sociología y la economía, ya que permite estudiar y comprender las dinámicas sociales, económicas y culturales de una sociedad. ¿Qué es muestra? Una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande que se selecciona con el propósito de realizar investigaciones o estudios. La muestra se elige de manera cuidadosa para que refleje las características y la diversidad de la población original, lo que permite obtener conclusiones válidas y generalizables sobre la población en su conjunto. Es utilizada en diversos campos como la estadística, la investigación científica, la mercadotecnia y la sociología, entre otros. ¿ Que es el nivel de medición nominal? El nivel de medición, también conocido como escala de medición, se refiere al grado de precisión y cantidad de información que se puede obtener de una variable en un estudio o investigación. Hay cuatro niveles de medición principales: 1.Nominal: En este nivel, las variables se clasifican en categorías sin ningún orden o jerarquía inherente. Por ejemplo, el género (masculino, femenino) o el tipo de sangre (A, B, AB, O). 2.Ordinal: Aquí, las variables tienen un orden específico, pero las diferencias entre las categorías no son uniformes ni cuantificables. Por ejemplo, la escala de calificación de una encuesta (bueno, regular, malo). 3.Intervalo: En este nivel, las diferencias entre los valores son significativas y consistentes, pero no hay un punto cero absoluto. La temperatura en grados Celsius es un ejemplo de escala de intervalo.
  • 9. 4.Razón: Este es el nivel más alto de medición, donde hay un punto cero absoluto y las diferencias entre los valores son significativas y proporcionales. La edad, el peso y la altura son ejemplos de variables medidas en una escala de razón 3. ¿Qué es la distribución de frecuencias? La distribución de frecuencias es un concepto fundamental en el análisis de datos. Se trata de una técnica que implica organizar datos en categorías y contar cuántas veces aparece cada valor en esas categorías. Esta herramienta es ampliamente utilizada en estadísticas y análisis de datos para comprender la frecuencia con la que ocurren ciertos valores, lo que permite obtener información detallada sobre la distribución y el comportamiento de los datos. La distribución de frecuencias es particularmente útil para resumir grandes conjuntos de datos, ya que proporciona una forma clara y organizada de presentar la información. Al observar la frecuencia con la que ocurren ciertos valores, es posible identificar patrones, tendencias o anomalías en los datos, lo que puede ser crucial para la toma de decisiones informadas. Además, a partir de una distribución de frecuencias se pueden calcular medidas estadísticas importantes como la moda (el valor más frecuente), la mediana (el valor central) y la media (el promedio), lo que brinda una comprensión más profunda de la distribución de los datos. Nombre de la variable: La variable es la característica que se está estudiando en el conjunto de datos. Puede ser cualquier cosa que pueda ser medida o categorizada, como la estatura de las personas, el peso, la edad, el género, el color de los ojos, etc. Por ejemplo, si estamos analizando la estatura de personas, entonces "estatura" sería el nombre de la variable. Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta de un valor en una variable es simplemente la cantidad de veces que ese valor aparece en el conjunto de datos. Por ejemplo, si tenemos una muestra de 20 estudiantes y 5 de ellos tienen una estatura de 160 cm, entonces la frecuencia absoluta de la estatura 160 cm sería 5. Frecuencia relativa porcentual: La frecuencia relativa porcentual de un valor es la proporción de veces que ese valor aparece en relación con el total de observaciones, expresada como un porcentaje. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de ese valor por el tamaño total del conjunto de datos y multiplicando por 100. Por ejemplo, si 5 de los 20 estudiantes tienen una estatura de 160 cm,
  • 10. entonces la frecuencia relativa porcentual de 160 cm sería (5/20)×100 = 25%. Esto indica que el 25% de los estudiantes tienen una estatura de 160 cm. 4. Informe escrito Este taller de Tecnología, habla de diversos temas y herramientas tecnológicas, los cuales muchos de nosotros no los tenemos presentes del área de métodos estadísticos pero algunos lo hemos aprendido a lo largo de este periodo. En este informe detallamos los aprendizajes de este taller. Primero, hablaremos sobre los métodos estadísticos con una definición general: 1.Métodos estadísticos Los métodos estadísticos son procedimientos para manejar datos cuantitativos y cualitativos mediante técnicas de recolección, recuento, presentación, descripción y análisis. Los métodos estadísticos permiten comprobar hipótesis o establecer relaciones de causalidad en un determinado fenómeno. A continuación vamos a presentar las investigaciones más detalladas sobre los métodos estadísticos: 2.1 ¿Qué es la estadística? La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar, organizar y analizar datos según la necesidad que tengas, por ejemplo: obtener un resultado, comparar información, tomar mejores decisiones, entre muchas cosas más. Al utilizar métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística es considerada la ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a comprender lo que sucede en tu entorno a partir de la información disponible. 2.2 Ramas de la estadística Aunque las ramas de la estadística son diferentes entre sí, son muy útiles en la sociedad, ya que se
  • 11. utilizan para una gran variedad de aplicaciones para comprender y manejar de una forma más sencilla el análisis de datos científicos. A continuación, mencionaremos las principales ramas de esta disciplina y sus especificaciones. Son las siguientes: ● Estadística descriptiva: La estadística descriptiva es una de las ramas de la estadística que se encarga de resumir o describir de forma medible las características específicas de una recolección de datos. cuantitativos. ● Estadística inferencial: La estadística inferencial se diferencia de las otras ramas de la estadística, especialmente porque esta disciplina busca deducir las propiedades y características de una población. ● Estadística no paramétrica: Esta es una división de la estadística inferencial, la cual consiste en una serie de procedimientos que se aplican en modelos estadísticos. ● Estadística paramétrica: Al igual, la estadística paramétrica es una división de la estadística inferencial. ● Estadística matemática: La estadística matemática es una disciplina que parte de esta ciencia y consiste en la recopilación de información a través de datos y técnicas matemáticas, incluyendo álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, análisis estocástico y matemático y la teoría de la probabilidad. 2.3 Aplicaciones de la estadística L estadística se puede aplicar en muchas cosas de nuestra vida diaria y de nuestra profesión o actividades que realicemos, a continuación mostraremos algunos ambitos en lo que se aplica la estadistica: ● Economía: La estadística juega un rol clave en la economía al proporcionar herramientas para recolectar, analizar e interpretar datos económicos. ● Contaduría: La estadística es esencial en la contabilidad, porque permite analizar estados financieros como el balance general y el estado de resultado para identificar tendencias y relaciones entre variables financieras.
  • 12. ● Política: La estadística juega un papel fundamental en la política al proporcionar herramientas para recopilar, analizar e interpretar datos cruciales para la toma de decisiones. ● Deporte: La estadística desempeña un papel crucial en el mundo del deporte al proporcionar herramientas para analizar el rendimiento de los atletas, equipos y estrategias. 2.4 ¿Que es una hipótesis? La hipótesis es una proposición o explicación provisional que se formula como posible solución a un problema o interrogante, con el fin de ser verificada a través de la investigación y la experimentación. Mediante la recopilación de datos y la aplicación del método científico, la cual. Dependiendo de los resultados obtenidos, puede ser modificada, descartada o confirmada como una teoría más sólida. Ya que orientan y guían el desarrollo de experimentos y estudios. ¿Que es una variable? Una variable es cualquier característica, propiedad o cantidad que puede cambiar o variar en un estudio, experimento o situación, el cual tiene dos significados y orientaciones diferentes. Por ejemplo, en una investigación científica, las variables pueden ser la edad, el peso, la temperatura, la presión, etc. Estos factores pueden tomar distintos valores dependiendo de las condiciones del experimento o del sujeto de estudio. Ejemplo de variables en programación: En programación, los tipos de variables también pueden variar según el lenguaje, pero algunos tipos comunes de variables son: 1. Variables numéricas. 2. Variables de texto. 3. Variables booleanas. 4. Variables de fecha y tiempo. 5. Variables de arreglo o lista. 6. Variables de objeto. 7. Variables nulas.
  • 13. Es importante recordar que cada lenguaje de programación tiene sus propias reglas para declarar y utilizar variables, así como su alcance y tiempo de vida. ¿Qué es un dato? Un dato es una representación simbólica de un hecho, concepto o instrucción que se puede interpretar o procesar, el cual puede tomar diversas formas, como números, palabras, imágenes, sonidos, entre otros. ¿Qué es población? La población se refiere al conjunto de personas que habitan en un área geográfica determinada o que comparten características específicas, como la edad, el género, la ocupación, entre otras. ¿Qué es muestra? Una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande que se selecciona con el propósito de realizar investigaciones o estudios. ¿ Que es el nivel de medición nominal? El nivel de medición, también conocido como escala de medición, se refiere al grado de precisión y cantidad de información que se puede obtener de una variable en un estudio o investigación. Hay cuatro niveles de medición principales: 1.Nominal. 2.Ordinal. 3.Intervalo. 4.Razón. 3. ¿Qué es la distribución de frecuencias? La distribución de frecuencias es un concepto fundamental en el análisis de datos. Se trata de una técnica que implica organizar datos en categorías y contar cuántas veces aparece cada valor en esas categorías. Nombre de la variable: La variable es la característica que se está estudiando en el conjunto de datos. Puede ser cualquier cosa que pueda ser medida o categorizada, como la estatura de las personas, el peso,
  • 14. la edad, el género, el color de los ojos, etc. Por ejemplo, si estamos analizando la estatura de personas, entonces "estatura" sería el nombre de la variable. Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta de un valor en una variable es simplemente la cantidad de veces que ese valor aparece en el conjunto de datos. Por ejemplo, si tenemos una muestra de 20 estudiantes y 5 de ellos tienen una estatura de 160 cm, entonces la frecuencia absoluta de la estatura 160 cm sería 5. Frecuencia relativa porcentual: La frecuencia relativa porcentual de un valor es la proporción de veces que ese valor aparece en relación con el total de observaciones, expresada como un porcentaje. Todos estos conceptos, algunos no lo teníamos presentes y otros nos tocó indagarse por medio de internet detalladamente, a partir de esto analizamos diferentes documentos y nos dimos cuenta que los hemos utilizado para varios trabajos sin nosotros saberlo. 5. Conclusiones Una conclusión sobre los métodos de estadística es que son herramientas poderosas para analizar y entender datos en diferentes campos, desde la ciencia hasta los negocios. Permiten tomar decisiones fundamentadas, identificar patrones, realizar predicciones y evaluar la validez de hipótesis. Sin embargo, es crucial aplicar estos métodos de manera adecuada, comprendiendo sus limitaciones y considerando el contexto específico de cada situación para obtener conclusiones válidas y significativas. La estadística es una disciplina clave en la investigación y toma de decisiones en diversos campos, ya que nos brinda las herramientas necesarias para recopilar, organizar, analizar e interpretar datos. La estadística descriptiva nos ayuda a resumir y describir características de un conjunto de datos, mientras que la estadística inferencial nos permite hacer predicciones o sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Por otro lado, la estadística aplicada se enfoca en el uso práctico de estas herramientas en áreas como la economía, la psicología, la sociología y muchas otras. En resumen, la estadística es fundamental para comprender el mundo que nos rodea a través del análisis riguroso de la información disponible. La estadística desempeña un papel esencial en el deporte al analizar el rendimiento de los atletas y
  • 15. estrategias de equipo, en la política al comprender las preferencias de los votantes y evaluar políticas públicas, en la economía al analizar tendencias y evaluar riesgos financieros, y en la contaduría al proporcionar herramientas para analizar estados financieros y evaluar la eficiencia financiera. En cada uno de estos ámbitos, la estadística ofrece métodos objetivos para la toma de decisiones, el análisis de tendencias y la optimización de procesos. La estadística puede enfatizar su relevancia en la investigación y toma de decisiones en diversos campos, desde la ciencia hasta la economía. La estadística proporciona herramientas para analizar y Comprender datos, identificar tendencias, realizar predicciones y evaluar la incertidumbre. Es fundamental reconocer que una interpretación adecuada de los resultados estadísticos es esencial para la validez de las conclusiones extraídas. La estadística es una poderosa herramienta que impulsa el progreso. La población se refiere al conjunto de personas en un área geográfica o con características específicas, siendo crucial para comprender las dinámicas sociales. Por otro lado, una muestra es un subgrupo representativo de la población utilizado en investigaciones. Los niveles de medición, que incluyen nominal, ordinal, intervalo y razón, son herramientas esenciales para comprender datos en estudios y análisis, categorizando la información según su naturaleza y proporcionando una base para la interpretación de resultados. La hipótesis sirve como una proposición provisional para resolver un problema o interrogante, sujeta a verificación a través de la investigación y la experimentación. Las variables, tanto en la ciencia como en la programación y las matemáticas, son características que pueden cambiar y afectar los resultados de un estudio o proceso. Los datos, por otro lado, representan la información recopilada durante la investigación o la ejecución de un programa, que puede ser interpretada y procesada para obtener conclusiones significativas. Estos tres elementos son esenciales en la investigación científica, ya que guían el desarrollo de experimentos y estudios, así como en la programación y las matemáticas, donde son fundamentales para el desarrollo y ejecución de algoritmos y cálculos. 6. Blogs de los participantes -Angeline Bocanegra: https://laoladelatecnologia31.blogspot.com/ - Santiago Cortes:https://roboticasanti4.blogspot.com/?m=1 -Santiago Corrales:https://escapedigitaltv22.blogspot.com/
  • 16. -Isabella Fernandez: https://isafertecnologia.blogspot.com/ -Valeria Torres: https://blogdevaltorres.blogspot.com/ -Carolina Castañeda: https://tecnoccg2023.blogspot.com/?m=1 Aportaciones: *Punto uno: Angeline Bocanegra *Punto dos: Carolina Castañeda *Punto dos.uno: Carolina Castañeda *Punto dos.dos: Valeria Torres *Punto dos.tres: Santiago Corrales *Punto dos.tre: Santiago Cortes *Punto tres: Isabella Fernandez *Punto cuatro (Informe escrito): Angeline Bocanegra. *Punto cinco (Conclusiones): Todos. *Punto seis (Blogs: Cada uno. *Punto siete (Referencias): Santiago Cortes. *Tabla de contenido: Santiago Corrales. *Organización del documento: Angeline Bocanegra.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21. Roles Vigía de Tiempo: Santiago Corrales. Vigía de Aseo: Isabella Fernandez Relator: Angeline Bocanegra z. Periodista: Valeria torres Encargado de Materiales: Todos 7. Referencias bibliográficas Distribución de frecuencias. (2020, 15 enero). distribución (blog). http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm Hipótesis. (2022, 2 febrero). concepto (blog). https://concepto.de/hipotesis
  • 22. Que es una variable. ( 2021, 15 abril). conceptos ( blog). https://www.studocu.com/es- mx/document/benemerita-universidad-autonoma-de-puebla/epidemiologia-i/que-es-una-variable- concepto-de-variables/14481913 Economía. (2020, 1 diciembre). definición (blog). https://economipedia.com/definiciones/dato.html Que es la estadística. (2022, 6 julio). estadística básica(blog). https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/ Ramas de la estadísticas. (2023, 20 junio). ramas(blog). https://www.indeed.com/orientacion-profesional/desarrollo-profesional/ramas-estadistica Importancia de la estadística. (2023, 1 marzo). estadística(blog). https://www.ikusi.com/mx/blog/importancia-de-la- estadistica/#:~:text=Las%20estad%C3%ADsticas%20pueden%20ayudarte%20a,empresa%20la%20 labor%20que%20desempe%C3%B1an Aplicación de la estadística. (2022, 20 julio). estadística (blog). https://isgintegradora.mx/aplicacion-de-la-estadistica-a-la-contabilidad-de-tu-empresa/ Relevancia de la estadística. (2012, 1 abril). estadística (blog). https://core.ac.uk/download/pdf/228415235.pdf Aplicación de la estadística. ( 2021, 4 junio). estadística (blog). https://ruc.udc.es/dspace/bitstream/handle/2183/28698/PousaMart%C3%ADnez_David_TGF_2021. pdf?sequence=2&isAllowed=y Qué es población. (2021, 8 octubre). población (blog). https://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n Que es escala nominal. (2020, 3 enero). escala (blog). https://www.questionpro.com/blog/es/escala- nominal/ Imagen número uno . https://images.app.goo.gl/w4tG2845krrBP1Tk7 Imagen número dos. https://images.app.goo.gl/144uXSeak2452MRa6