Taller tecnología pseint

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
TALLER PSEINT
PRIMER PERIODO
TECNOLOGÍA
DANIELAAVENDAÑO
KENIA JIMENA CAMAYO
TATIANA CHAGÜENDO
DANA LLANOS
TATIANA MATABANCHOY
VALENTINA MOSQUERA
11-3
I.E. LICEO DEPARTAMENTAL
JORNADA MAÑANA
2022

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TABLA DE CONTENIDO
MÉTODOS ESTADÍSTICOS 3
APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA 5
CONCEPTOS BÁSICOS 7
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 8
TALLER PSEINT 11
MAPAS CONCEPTUALES 18
CONCLUSIONES 19
EVIDENCIAS 20
REFERENCIAS 23
LINKS BLOGS 24

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS
¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
La estadística es la ciencia de la cual sacamos conclusiones a partir de datos numéricos que
nos dan información sobre la realidad de alguna manera específica.
Como ciencia, es una rama de las matemáticas que utiliza las leyes de la probabilidad para
analizar datos extraídos como una muestra representativa de la realidad general, extrayendo
posibles conclusiones sobre fenómenos que pueden o no ser aleatorios.
Nos proporciona modelos para explicar situaciones de incertidumbre. Hoy en día, se utiliza
para estudiar los hábitos y comportamientos de las poblaciones, desde las inclinaciones
políticas hasta las preferencias de consumo u otros aspectos de la vida.
RAMAS DE LA ESTADÍSTICA
1. Estadística Descriptiva
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que describe o resume cuantitativamente
(medible mente) las características de conjuntos de información. Es decir, la estadística
descriptiva se encarga de resumir una muestra estadística (un conjunto de datos obtenidos de
una población), en lugar de comprender la población que representa la muestra.
Algunas de las medidas comúnmente utilizadas en estadísticas descriptivas para describir
conjuntos de datos son medidas de tendencia central y medidas de variabilidad o dispersión.
En cuanto a las medidas de tendencia central, se utilizan medidas como la media, la mediana
y la moda. En las medidas de variabilidad se utilizan la varianza, la curtosis, etc.
La estadística descriptiva normalmente es la primera parte que se realiza en un análisis
estadístico. Dichos resultados suelen estar acompañados de gráficos y estos representan la
base de cualquier análisis cuantitativo (medible) de datos.
Un ejemplo de Estadística Descriptiva puede ser: La variación respecto al tiempo que los
visitantes pasan navegando en una página de internet.
2. Estadística Inferencial
Esta rama de la estadística tiene como objetivo inferir propiedades de la población objeto de
estudio, es decir, no solo recopila y resume datos, sino que también intenta explicar ciertas
propiedades o características a partir de los datos obtenidos.
En este sentido, la estadística inferencial significa obtener conclusiones correctas del análisis
estadístico utilizando estadísticas descriptivas. Por esta razón, muchos experimentos en las
ciencias sociales involucran a pequeños grupos de personas, por lo que por inferencia y
generalización es posible determinar cómo se comporta la población en su conjunto.

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Las conclusiones extraídas a través de la estadística inferencial son aleatorias (falta de patrón
o regularidad), pero aplicando métodos apropiados, se pueden obtener resultados relevantes.
La estadística descriptiva como la estadística inferencial van de la mano.
La estadística Inferencial se divide en:
-Estadistica Parametrica
Consiste en procedimientos estadísticos basados

en distribuciones de datos reales
determinadas por un número finito de parámetros (un número que resume la cantidad de datos
derivados de una variable estadística).
Para aplicar el procedimiento paramétrico, en la mayoría de los casos, se necesita conocer de
antemano la forma de la distribución de la forma final de la población bajo estudio. Por tanto,
si se desconoce completamente la distribución que siguen los datos obtenidos, se debe utilizar
un procedimiento denominado no paramétrico.
-Estadistica no parametrica
Esta rama de la estadística inferencial incluye procedimientos aplicados en pruebas y modelos
estadísticos donde sus distribuciones no cumplen con los llamados criterios paramétricos.
Dado que los datos en estudio definen su distribución, no se pueden predefinir.
La estadística no paramétrica es un procedimiento que debe elegirse cuando se desconoce si
los datos se ajustan a una distribución conocida, por lo que puede estar un paso por delante de
un procedimiento paramétrico. Además, en las pruebas no paramétricas, la posibilidad de
error se puede reducir utilizando un tamaño de muestra adecuado.
3. Estadistica Matematica
Como disciplina de la estadística, también se menciona de manera similar la existencia de la
estadística matemática.
Esta fue la primera escala de la investigación estadística y utilizaron la teoría de la
probabilidad (la rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios) y otras ramas
de las matemáticas.
La estadística matemática implica recopilar información a partir de datos y utilizar técnicas
matemáticas como: análisis matemático, álgebra lineal, análisis estocástico, ecuaciones
diferenciales, etc. Por lo tanto, la estadística matemática está influenciada por la estadística
aplicada.

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APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA
Aplicaciones de la estadística (educación, contaduría, administración, gerontología, deporte,
economía).
Educación
La Estadística es una herramienta importante para la educación y áreas sociales, permite
recolectar información para analizar y tomar decisiones en diferentes niveles, brinda
herramientas insustituibles en las investigaciones y desarrollo de proyectos. Pero además se
manejan otras estadísticas, como las que se refieran a:
- La salud de los estudiantes, cuáles son las enfermedades más frecuentes que padecen
-Estadísticas sociales, como lugar donde viven, con quién viven
-Estadísticas demográficas referidas a la población de la comunidad y su estructura por sexo y
edad, número de hermanos/as, niños/as en edad escolar.
Contaduría
La estadística ayuda a la contabilidad en el empleo de cálculos de tipo estadístico,
permitiendo establecer registros contables que afectan los estados financieros. Ayuda a la
contabilidad en cuanto a su agilidad, procesamiento, análisis e interpretación de información,
dando como resultado la toma de decisiones confiables sobre criterios económicos; ayuda a
medir la variación de costos de una producción, se basa en una gran variedad de información
de datos contables, permite comparar los resultados de una empresa en el pasado, con
aquellos obtenidos en el presente.
Administración
Es indispensable la aplicación de la estadística en la administración, ya que proporciona
elementos de confiabilidad que sustentan la toma de decisiones en temas administrativos,
como calidad y productividad.
-La estadística descriptiva ofrece datos para definir elementos básicos como son la media,
moda, desviación estándar y los diferentes diagramas de cajas, tablas de contingencia y
gráficas de dispersión. Y así tomar la decisión administrativa a partir de hipótesis, en la
industria como negocios a nivel general.
-La estadística inferencial comprende los métodos y procesos por medio de técnicas
descriptivas. Algunas son: Comparación de métodos de trabajo, materiales, y productividad
de máquinas y equipos de medición, brinda soporte para diseñar productos y procesos.
Gerontología

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La estadística es parte esencial del área de la salud, por cuanto los programas de salud, son
cuantificados en informes mensuales en donde se cuantifica una serie de datos, para medir los
indicadores del mismo. Por otra parte está la estadística vital, como la natalidad, mortalidad y
morbilidad que son los que indican, el estado de salud de una nación.
En tal sentido la bioestadística, es la estadística aplicada a las ciencias biológicas y en
particular al área de ciencia de la salud la cual es un instrumento necesario para la
planificación de investigaciones, tanto en el diseño, como en el análisis de los datos y la
obtención de conclusiones a partir de ellos.
Las investigaciones necesarias para esta área requieren del manejo teórico de estadística, por
cuanto es necesario desde el enunciado del problema, formulación de objetivos, de acuerdo a
la calidad de datos que se esperen obtener.
Deporte
La estadística abarca un campo de conocimiento aplicable a cualquier deporte y conlleva un
conocimiento que puede ayudar al futuro profesional a ámbitos como la investigación y
puesta en práctica de los conocimientos adquiridos.
La contribución de la Estadística a al deporte se patentiza en aplicar modelos estadísticos que
permitan, entre otros:
-Obtener una información objetiva sobre la caracterización de los atletas en diferentes etapas
de su preparación.
-Más exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo.
-Hacer de los tests elaborados o adaptados por los entrenadores de acuerdo a la especificidad
de su deporte verdaderos instrumentos de recogida de información confiable para el
perfeccionamiento del control del estado de preparación de los atletas y garantizar a la vez la
correcta validación y normalización de los mismos.
-Utilizar nuevos sistemas metodológicos de preparación tras la comprobación estadística de
su efectividad.
Economía
La estadística aplicada en la economía constituye una herramienta de gran valor para los
principales ejecutivos de una empresa, pues pueden utilizarla como un recurso para la toma
de decisiones en el marketing.
La estadística es ampliamente utilizada en el análisis económico, ya que ayuda a comprobar
la aplicación de la teoría económica en la práctica. Algunos ejemplos del uso de estadística en
Economía son:
-Elaboración de indicadores macroeconómicos agregados.
-Predicciones acerca del comportamiento futuro de la demanda.
-Testear la validez de hipótesis basadas en la teoría económica.

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-Organizar y presentar datos económicos como: evolución de los precios, etc.
CONCEPTOS BÁSICOS
Hipótesis: La hipótesis estadística es la suposición que se realiza acerca de las características
de una población. Es utilizada para verificarla o rechazarla tras realizar el
estudio estadístico pertinente.
Variable: La variables en estadística es una característica o casualidad de un individuo que
pueden ser cualitativas o cuantitativas:
-Las variables cualitativas son aquellas características o cualidades que no pueden ser
calculadas con números, sino que son clasificadas con palabras.
-Las variables cuantitativas son aquellas características o cualidades que sí pueden expresarse
o medirse a través de números.
Dato: un dato estadístico es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio
estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara,
cruz
Población: se refiere al conjunto de elementos que se quiere investigar, estos elementos que
se quiere investigar, estos elementos pueden ser objetos, acontecimientos, situaciones o grupo
de personas
Muestra: Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población
de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número de
observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.
Nivel de medición nominal: El nivel de medición de una variable no es otra cosa que la
naturaleza matemática de una variable o cómo se mide una variable.
Se refiere a la cualidad más que a la cantidad. Un nivel nominal de medición es simplemente
una cuestión de diferenciar por nombre.
Por ejemplo:
● Preferencia de comida: desayuno, comida, cena
● Preferencia religiosa: 1= Budista, 2= Musulmana, 3= Cristiana, 4= Judía, 5= Otra
● Orientación política: Izquierda, Derecha, Independiente
● Otros valores nominales son números de seguro social, códigos postales y números de
teléfono.

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DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de la variable
por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes,
etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencia es facilitar la obtención de la información
que contienen los datos.
Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta es una medida estadística que nos da información acerca de la
cantidad de veces que se repite un suceso al realizar un número determinado de experimentos
aleatorios. Esta medida se representa mediante las letras fi. La letra f se refiere a la palabra
frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-ésima del experimento aleatorio.
La frecuencia absoluta es muy utilizada en estadística descriptiva y es útil para saber acerca
de las características de una población y/o muestra. Esta medida se puede utilizar con
variables cualitativas o cuantitativas siempre que estas se puedan ordenar.
● Ejemplo de frecuencia absoluta:
Supongamos que las notas de 20 alumnos del primer curso de economía son las siguientes:
1, 2, 8, 5, 8, 3, 8, 5, 6, 10, 5, 7, 9, 4, 10, 2, 7, 6, 5, 10.
A simple vista se puede observar que de los 20 valores, 10 de ellos son distintos y los demás
se repiten al menos una vez. Para elaborar la tabla de frecuencias absolutas, en primer lugar,
se ordenarían los valores de menor a mayor y se calcularía la frecuencia absoluta para cada
uno.
Por tanto tenemos: Xi = Variable aleatoria estadística, nota del examen del primer curso de
economía.
N = 20 fi = Frecuencia absoluta = Número de veces que se repite el suceso (en este caso,
la nota del examen)
Xi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ∑
FI 1 2 1 1 4 2 2 3 1 3 20
Como se puede observar, la suma de todas las frecuencias absolutas es igual al total de datos
utilizados del experimento (en este caso, es el número total de alumnos que asciende a 20).
Frecuencia relativa
La frecuencia relativa es una medida estadística que se calcula como el cociente de la
frecuencia absoluta de algún valor de la población/muestra (fi) entre el total de valores que
componen la población/muestra (N).

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Para calcular la frecuencia relativa antes es necesario calcular la frecuencia absoluta. Sin ella
no podríamos obtener la frecuencia relativa.
hi = Frecuencia relativa de la observación i-ésima
fi = Frecuencia absoluta de la observación i-ésima
N = Número total de observaciones de la muestra
De la fórmula de cálculo de la frecuencia relativa se desprenden dos conclusiones:
La primera es que la frecuencia relativa va a estar acotada entre 0 y 1, debido a que la
frecuencia de los valores de la muestra, siempre va a ser menor al tamaño de la muestra.
La segunda es que la suma de todas las frecuencias relativas va a ser 1 si se mide en tanto por
1, o 100 si se mide en tanto por ciento.
● Ejemplo de frecuencia relativa porcentual:
Supongamos que las notas de 20 alumnos de primer curso de economía son las siguientes:
1,2,8,5,8,3,8,5,6,10,5,7,9,4,10,2,7,6,5,10.
Por tanto tenemos:
Xi = Variable aleatoria estadística, nota del examen de primer curso de economía.
N = 20
fi = Frecuencia absoluta (número de veces que se repite el suceso, en este caso la nota del
examen).
Xi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ∑
Fi 1 2 1 1 4 2 2 3 1 3 20
Hi 5% 10% 5% 5% 20% 10% 10% 15% 5% 15% 100%
Como resultado vemos que la frecuencia relativa nos da un resultado más visual al relativizar
la variable y nos permite juzgar si 4 personas de 20 es mucho o poco. Hay que tener en
cuenta, que para una muestra de un tamaño tan pequeño, la anterior afirmación puede parecer
obvia, pero para muestras de tamaños muy grandes, esto podría no ser tan obvio.
● Ejemplo de frecuencia de grado:
Apliquemos la fórmula para cada una de las calificaciones del ejemplo anterior.

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Para 2.0 % =𝑓𝑖𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Χ 360° =110 Χ 360° = 360°10 = 36°
Para 3.0 % =𝑓𝑖𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Χ 360° =310 Χ 360° = 1080°10 = 108°
Para 4.0 % =𝑓𝑖𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Χ 360° =410 Χ 360° = 1440°10 = 144°
Para 5.0 % =𝑓𝑖𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Χ 360° =210 Χ 360° = 720°10 = 72°
Por teoría al sumar las contribuciones de los porcentajes, nos debe dar la totalidad de los
datos es decir 360°.
Comprobemos:
Por último registramos los datos hallados en la tabla de distribución de frecuencias:

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TALLER PSEINT
I. Averigua los siguientes conceptos: ¿Qué diferencia hay entre un contador y un acumulador,
como declarar una variable en pseint, los lenguajes pueden ser de tres tipos favor explique
cada uno, java-phyton y c++ que representan?
● Diferencia entre un contador y un acumulador:
Contador: Es una variable que se utiliza para contar algo. Normalmente usamos un contador
dentro de un ciclo y cambiamos su valor sumándole o restándole una constante, es decir,
siempre se le suma o resta la misma cantidad. El caso más utilizado es incrementar la variable
en uno.
Acumulador: Es una variable que se utiliza para sumar valores.
Al igual que el contador, se utiliza normalmente dentro de un ciclo pero cambiamos su valor
sumándole una variable, es decir, no siempre se le suma la misma cantidad.
● ¿Cómo declarar una variable en Pseint?
Podemos hacerlo de 3 formas diferentes
Forma 1:
Definir total como entero
Esta es una forma muy organizada, con la palabra Definir, indicamos a PSeInt que
inicializamos una variable, colocamos un nombre, luego decimos de qué tipo será «como
entero» o podemos también definir múltiples variables en una sola línea.
Forma 2:
Solo asignamos un nombre a la variable seguido de su valor.
numero1 <- 0
Esta forma es más rápida sin embargo, puede no ayudar mucho en la lectura fácil del código,
este tipo de inicialización podemos usarla en condicionales y ciclos, en los cuales utilizamos
variables temporales.
Forma 3:
La tercera forma de inicializar variables se trata del momento en que solicitamos datos al
usuario, ejemplo:
Escribir "Ingrese un número"
Leer n1
La variable n1, no necesariamente debe estar iniciada con anterioridad, nacería desde el
momento en que solicitamos el valor, esta forma de uso de variables es muy utilizada para
capturar datos de entrada.
Lenguajes de programación
¿Qué es un lenguaje de programación?
Un lenguaje de programación es una forma de comunicarnos, con una computadora, tablet o
celular e indicarle que queremos hacer. Existen diferentes tipos de lenguajes: principalmente

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de bajo nivel y de alto nivel. La diferencia se encuentra en lo cerca o lejos que estamos del
hardware de nuestro equipo.
TIPOS DE LENGUAJE:
● Compilado: convierte el código a binarios que lee el sistema operativo
● Interpretado: requiere de un programa que lea la instrucción del código en tiempo
real y lo ejecute.
● Intermedio: se compila el código fuente a un lenguaje intermedio y este último se
ejecuta en una máquina virtual.
JAVA: El software del plugin de java es un componente de java runtime environment. JRE
permite applets escritos en el lenguaje de programación de java para ejecutar en varios
exploradores, como lenguaje de java puede crear todo tipo de aplicaciones que podrían crear
usando cualquier lenguaje de programación convencional, dispone de una gran funcionalidad
de base (incrementada por la gran cantidad de código de terceros existente). Java, como
lenguaje de programación, ofrece un código robusto, que ofrece un manejo automático de la
memoria, lo que reduce el número de errores.
Es un lenguaje INTERPRETADO
C++: es un lenguaje complicado que fue desarrollado en 1980, nos permite crear datos
complejos, definir operaciones sobre los datos complejos, relacionar datos complejos sobre
ellos, implementar múltiples patrones de diseños,
Realizar programación genérica y templates, que es hacer una clase del mismo código que
sirva para cualquier tipo que pase.
Es un lenguaje INTERMEDIO
PYTHON: es un lenguaje sencillo de leer y escribir debido a su alta similitud con el lenguaje
humano. Además trata de un lenguaje multiplataforma de código abierto y por lo tanto
gratuito, lo que permite desarrollar software sin límites, su filosofía de diseño enfatiza la
legibilidad del código y su sintaxis permite a los programadores expresar conceptos en menos
líneas de código de lo que es posible en lenguajes como C++ o Java.
Es un lenguaje COMPLICADO

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II. Representa el algoritmo usando el programa pseint en modo flexible y muestre el
diagrama de flujo, Hacer las capturas de pantalla.
1. Toma 2 números, haz la resta, la multiplicación y la división; muestre el resultado:

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2. Calcular el promedio de 4 calificaciones o el promedio de 4 notas.
3. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un triángulo

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4. Hacer un programa que muestre el área y perímetro de un círculo.
5. Hacer un programa para convertir una temperatura ingresada de Celsius a
Fahrenheit.

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6. Hacer un programa para convertir una longitud ingresada en pulgadas a pies:
7. Ingresar por teclado el nombre y la edad de cualquier persona e imprima tanto
el nombre como la edad.

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CONCLUSIONES
• Métodos Estadísticos
En la actualidad la Estadística se ha constituido en una herramienta importante en los
procesos de investigación, puesto que permite planear la investigación, recolectar, organizar,
representar, interpretar y analizar la información referente a individuos u observaciones de un
fenómeno al cual se le estudian característica en común, en una población o en una muestra.
Tenemos la posibilidad de mencionar que la funcionalidad primordial de la estadística es
justamente la recolección y agrupamiento de datos de diverso tipo para edificar con ellos
informes estadísticos que nos den iniciativa sobre diferentes y bastante diversos temas,
continuamente a partir de un criterio cuantitativo y no cualitativo. Esto es primordial de
remarcar debido a que la estadística se convierte entonces en una ciencia que nos habla de
porciones (por ejemplo, cuántas personas viven en un territorio por metro cuadrado) sin
embargo no nos da información directa sobre la calidad de vida de aquellas personas.
•Lenguajes de programación
Como ya dijimos, un lenguaje de programación es un conjunto de símbolos y códigos usados
para orientar la programación de estructura en el desarrollo web. Conocer cómo funciona el
lenguaje de programación y cómo se interrelaciona con nosotros a través de software nos
permite mejorar nuestra productividad y conseguir ese algo que nos diferencie de la
competencia.
El lenguaje de programación es la base para construir todas las aplicaciones digitales que se
utilizan en el día a día y se clasifican en dos tipos principales: lenguaje de bajo nivel y de alto
nivel.
•Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias son prácticamente tablas en las que se disponen modalidades
de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor,
porcentajes, grados, etc.
La finalidad de estas agrupaciones de frecuencia es facilitar la obtención de la información
que contiene los o un dato.

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EVIDENCIAS
Daniela Avendaño
Jimena Diaz

21
Valentina Mosquera
Tatiana Matabanchoy

23
REFERENCIAS
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http://www.hrc.es/bioest/estadis_1.html
Editorial Grudemi (2017). Estadística descriptiva e inferencial. Recuperado de Enciclopedia
Económica
https://enciclopediaeconomica.com/estadistica-descriptiva-inferencial/
J. Francisco.(29.Marzo.2019)
Diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica
https://economipedia.com/definiciones/diferencia-entre-estadistica-parametrica-y-no-paramet
rica.html
C. Barona.(Enero.2018). Lenguajes de programación: tipos y características
https://www.chakray.com/es/lenguajes-programacion-tipos-caracteristicas/
J. Pereza.(17. Julio. 2019) .Conoce el lenguaje de programación Java
https://aritlocovrblog.wordpress.com/
https://www.seas.es/blog/informatica/conoce-el-lenguaje-de-programacion-java/
https://www.becas-santander.com/es/blog/python-que-es.html
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J. Lopez.( 14. Septiembre). Muestra estadística
https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html#:~:text=Una%20muestra%2
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A.Camilo. (1. Noviembre). Niveles de Medición: Aprende a dominarlos

24
https://www.questionpro.com/blog/es/niveles-de-medicion/
APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA EN CONTADURÍA, ADMINISTRACIÓN E
INFORMÁTICA. - HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA. (Act.I). (2019).
https://sites.google.com/site/historiadelaestadisticaacti/3
Tintaya, E. (2015, 1 agosto). Importancia de la estadística en la educacion. slideshare.
https://es.slideshare.net/eliseotintaya/importancia-de-la-estadstica-en-la-educacion
Medicos, P. (2020, 25 noviembre). La bioestadística aplicada a ciencias de la salud.
Enfermería. Revista Electrónica de Portalesmedicos.com.
https://www.revista-portalesmedicos.com/revista-medica/la-bioestadistica-aplicada-ciencias-d
e-la-salud-enfermeria/
Roldán, P. N. (2021, 13 octubre). Estadística. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/estadistica.html
LINKS BLOGS
Daniela Avendaño: https://tecnoalalcance2001.blogspot.com/
Jimena Diaz: https://www.blogger.com/blog/posts/90044402141591875
Dana Llanos: https://latecnologiadedana.blogspot.com/
Tatiana Chagüendo:https://aprendiendodelatecnologiaenblogger.blogspot.com/
Tatiana Matabanchoy: https://tectatiana.blogspot.com/
Valentina Mosquera : https://valenylatecnologiafina.blogspot.com/

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