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1. Excel Avanzado y Métodos Estadísticos
Jhonatan Estiven Gamboa
Sarah Lora Dorado
Lindsay Gabriela Mancilla Montaño.
Johan Sebastián Micolta
Oriana Isabella Ramirez Basante
Grado: 11-3.
Guillermo Mondragón.
Docente de Tecnología e Informática.
I.E. Liceo Departamental.
Área de Tecnología e Informática.
Santiago de Cali.
2024.
TABLA DE CONTENIDO

2. Actividad……………………………………………………………………………….. pg 3
Que es la estadística, ramas y de que trata cada una …………………………….pg3
Estadística descriptiva e inferencial…………………………………………………..pg4
Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política y deporte).....pgs 5 a 7
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal……pgs 7 a 10
Distribución de frecuencias…………………………………………………………………………………………pg 10
Nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa porcentual………pg 11
Conclusiones………………………………………………………………………………………………………pgs 11 a 13
Links de cada blog……………………………………………………………………………………………………… pg 13
Evidencias de cada Integrante………………………………………………………………………pgs 14 a 30
Referencias bibliográficas……………………………………………………………………………………….. pg 31

3. Actividad
Presentar un informe escrito en WORD Y LO GUARDAN COMO ARCHIVO PDF
sobre las preguntas planteadas (aspectos resueltos de los ejes temáticos 2 y 3), no
se aceptan reproducciones parciales ni totales de otros trabajos. Deben subir un solo
informe por cada equipo en classroom.
El trabajo debe ser subido al blog de cada uno en el periodo 1, recuerde primero
slideshare y luego al blog.
Ejes temáticos 2 y 3
2. Métodos estadísticos, Población, muestra
Averigua: ¿qué es la estadística?, ramas y de que trata cada una
Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte)
Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
3. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia
relativa porcentual.
Desarrollo de la Actividad
Métodos Estadísticos: Población y Muestra
¿Qué es la estadística? ramas y de qué trata cada una
La estadística es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso
aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad. Cuando este
conocimiento se aplica a las ciencias fácticas, el proceso de investigación requiere
la recolección, organización, análisis, interpretación y presentación de los datos.

4. La estadística se divide en dos grandes áreas:
Estadística descriptiva:
Se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de
los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o
gráficamente. Su objetivo es organizar y describir las características sobre un
conjunto de datos con el propósito de facilitar su aplicación, generalmente con el
apoyo de gráficas, tablas o medidas numéricas.
- Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación
estándar.
- Ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular,
entre otros.
Estadística inferencial:
Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a
los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.
Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la
población bajo estudio.
Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba
de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación),
pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o
modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas
de modelamiento incluyen análisis de varianza, series de tiempo y minería de datos.
Su objetivo es obtener conclusiones útiles para lograr hacer deducciones acerca de
la totalidad de todas las observaciones hechas, basándose en la información
numérica.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) se utilizan en la estadística aplicada. La
estadística inferencial, por su parte, se divide en estadística paramétrica y
estadística no paramétrica.

5. -Existe también una disciplina llamada estadística matemática que establece las
bases teóricas de las técnicas estadísticas. La palabra «estadísticas» se refiere al
resumen de resultados estadísticos, habitualmente descriptivos, como en
estadísticas económicas, estadísticas criminales, etcétera.
https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica
Aplicaciones de la estadística
Mucha gente piensa que la Estadística no tiene nada que ver con otras disciplinas
que no sean las ingenierías y economía. Otros nunca le encuentran aplicaciones
útiles, y por eso tampoco les gusta. Pero, en realidad tiene infinitas aplicaciones en
todo el conocimiento adquirido por la humanidad, partiendo ante todo, lo relacionado
con las ingenierías, economía, las ciencias biológicas, ciencias sociales e incluso en
algunas ramas del área Jurídica. Pero ahora nos vamos a enfocar solamente en 4 de
estas áreas,contaduría, política, economía y deporte.
Economía:
En el caso de la Economía, la estadística es de gran importancia, pues la economía
necesita de la Estadística, ya que:
- Esta constituye un instrumento de suma importancia para que se conozca el
comportamiento de la economía a diferentes niveles ya sea en una empresa,
municipio, provincia, nación, así como a escala internacional, el amplio campo
de su aplicación permite incursionar en cada uno de los elementos que
componen el complejo sistema socio-económico, así como investigar de una
manera integral la relación entre sus principales variables. Es por esto que en
el estudio de la economía la Estadística constituye un elemento de inestimable
valor.
- Con la ayuda de la estadística se confeccionan los planes de desarrollo de la
economía de un país, se supervisa el control de su cumplimiento y se
determinan las necesidades de recursos por territorios, así como las reservas
con que cuenta la economía a cualquier nivel.
- El conocimiento de la Estadística en la economía permite apoyar la toma de
decisiones para la aplicación de la política económica que se proponen los
países para conducir la sociedad, así como para trazar la estrategia de
desarrollo acorde con los programas que se consideran según las condiciones
imperantes en cada nación.

6. - La estadística es aplicada por economistas con el fin de poder predecir y
comprender futuros acontecimientos, a partir del análisis estadístico y
matemático, de esta manera poder sugerir medidas de políticas económicas
conforme a objetivos deseados
- Ésta también suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones
entre múltiples parámetros macro y microeconómicos
Contaduría:
La estadística es una herramienta fundamental en la contabilidad, ya que permite
recopilar, analizar e interpretar datos financieros para tomar decisiones informadas.
Esta tiene diversas aplicaciones en la contaduría, algunas de las más comunes son:
- Análisis de datos financieros: La estadística se utiliza para analizar y presentar
datos financieros de una empresa, como ingresos, gastos, activos, pasivos,
etc.
- Pronósticos financieros: A través de técnicas estadísticas como el análisis de
series temporales, se pueden hacer pronósticos sobre el comportamiento
futuro de variables financieras clave.
- Auditoría: La estadística se emplea en la auditoría para evaluar la fiabilidad de
los estados financieros y detectar posibles irregularidades o fraudes.
- Evaluación de riesgos: Mediante el uso de modelos estadísticos, se pueden
evaluar los riesgos financieros a los que se enfrenta una empresa y tomar
decisiones informadas al respecto.
- Control de calidad: En el ámbito contable, la estadística se utiliza para controlar
la calidad de los procesos y productos financieros, identificando posibles
desviaciones y áreas de mejora.
Política:
La información estadística y los registros administrativos son insumos para el ciclo de
la política pública; Algunos de sus aplicaciones son:
- En la medida que permiten diagnosticar los problemas de la sociedad y hacerle
seguimiento a las acciones de política que se implementen para dar solución a
las necesidades de la población.
- A través de ella, podemos conocer la preferencia de la población electoral por
un candidato.
- Informarnos sobre el grado de aceptación de la gestión de una autoridad de
gobierno.

7. - Con la Estadística se puede diseñar una campaña política, basándose en
información fundada en encuestas de opinión orientadas a determinados
problemas sociales o nacionales.
Deporte:
La estadística, proporciona al estudiante de la Cultura Física una herramienta
fundamental en su futuro desempeño como profesional en el área deportiva La
estadística deportiva, es la encargada, a través de la aplicación de modelos
estadísticos, de:
- Brindar información objetiva a los deportistas o a su cuerpo técnico, de manera
que estos datos sirvan para redireccionar adecuadamente su preparación.
- Ofrece la posibilidad de obtener información objetiva sobre el desempeño de
los atletas y para examinar también a los rivales. • Mejorar la eficiencia en la
detección de talentos deportivos.
- Obtener una mayor rigurosidad en el establecimiento de características
modelo.
- Conseguir que los entrenamientos se conviertan en verdaderas herramientas
de recogida de información confiable para perfeccionar el rendimiento de los
atletas.
- Tras verificar su efectividad, diseñar o utilizar un nuevo sistema de método
Hipótesis
Una hipótesis estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de
una o más poblaciones.
Suponga que se tiene interés en la rapidez de combustión de un agente propulsor
sólido utilizado en los sistemas de salida de emergencia para la tripulación de
aeronaves. El interés se centra sobre la rapidez de combustión promedio. De manera
específica, el interés recae en decir si la rapidez de combustión promedio es o no 50
cm/s. Esto puede expresarse de manera formal como
Ho; = 50 cm/s

8. H1; 50 cm/s
La proposición Ho; = 50 cm/s, se conoce como hipótesis nula, mientras que la
proposición H1; 50 cm/s, recibe el nombre de hipótesis alternativa. Puesto
que la hipótesis alternativa especifica valores de que pueden ser mayores o
menores que 50 cm/s, también se conoce como hipótesis alternativa bilateral. En
algunas situaciones, lo que se desea es formular una hipótesis alternativa
unilateral, como en
Ho; = 50 cm/s Ho; = 50 cm/s
ó
H1; < 50 cm/s H1; > 50 cm/s
Es importante recordar que las hipótesis siempre son proposiciones sobre la
población o distribución bajo estudio, no proposiciones sobre la muestra. Por lo
general, el valor del parámetro de la población especificado en la hipótesis nula se
determina en una de tres maneras diferentes:
1. Puede ser resultado de la experiencia pasada o del conocimiento del
proceso, entonces el objetivo de la prueba de hipótesis usualmente es
determinar si ha cambiado el valor del parámetro.
2. Puede obtenerse a partir de alguna teoría o modelo que se relaciona con el
3. proceso bajo estudio. En este caso, el objetivo de la prueba de hipótesis es
verificar la teoría o modelo.
4. Cuando el valor del parámetro proviene de consideraciones externas, tales
como las especificaciones de diseño o ingeniería, o de obligaciones
contractuales. En esta situación, el objetivo usual de la prueba de hipótesis
es probar el cumplimiento de las especificaciones.
Variable
Una variable es una característica de los elementos u objetos que se estudian. Y los
datos son los valores que se obtienen para cada variable. Al conjunto de las
mediciones obtenidas para un determinado elemento u objeto se le llama
observación.
Tipos de variables Según el nivel de medida Variables cualitativas Variables
cuantitativas Según la influencia Variables independientes Variables dependientes
,Otras variables Variables intervinientes Variables moderadoras Véase también
Referencias Existen diferentes tipos de variables: cualitativa nominal, cualitativa

9. ordinal, cuantitativa continua, cuantitativa discreta. Según el nivel de medición o
también según el criterio metodológico, 1 pueden ser: Son el tipo de variables que
como su nombre lo indica expresan distintas cualidades, características o modalidad.
Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría, y la medición
consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden
ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles, como sí y no,
hombre y mujer o ser politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro
de ellas podemos distinguir: Variable cualitativa ordinal o variable cuasicuantitativa:
La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala
establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme,
por ejemplo: leve, moderado, fuerte. Variable cualitativa nominal: En esta variable los
valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden, como por ejemplo los colores
o el lugar de registro
Datos
Son números que representan las modalidades de las variables. Por ejemplo, el 1
puede representar la modalidad "Mujer", el 6.3 representa una de las magnitudes que
podemos registrar en la variable "grado de conocimiento de las técnicas estadísticas".
Los datos pueden ser clasificados según diferentes criterios, uno de los cuales se
basa en las modalidades que presentan: Se dirá que son datos dicotómicos los que
provienen de variables que solo admiten dos modalidades (por ejemplo la variable
"género"), son datos dicotomizados aquellos que presentan dos categorías pero
provienen de variables con más de dos modalidades (por ejemplo datos con valores
1 y 0 que representan aprobado y suspenso).
Poblacion
En estadística, una población es un conjunto de elementos o eventos similares que
son de interés para alguna pregunta o experimento. Una población estadística puede
ser un grupo de objetos existentes (por ejemplo, el conjunto de todas las estrellas
dentro de la Vía Láctea) o una hipotética y potencialmente infinita grupo de objetos
concebidos como una generalización de la experiencia (por ejemplo, el conjunto de
todas las manos posibles en un juego de póquer). Un objetivo común del análisis
estadístico es producir información sobre alguna población elegida.
En la inferencia estadística, se elige un subconjunto de la población (una muestra
estadística) para representar la población en un análisis estadístico. La relación entre
el tamaño de esta muestra estadística y el tamaño de la población se denomina
fracción de muestreo. Entonces es posible estimar los parámetros de la población
utilizando las estadísticas de muestra adecuadas.
Muestra

10. Una muestra estadística es un subconjunto de datos que representan al total de una
población estadística, caracterizada por su gran tamaño, la cual permite generar
conclusiones sobre las que tomar decisiones o aportar información.
Nivel de medicion nominal
El nivel nominal es apenas una medida. 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, 1 = hombre, 2 = mujer. Aunque estamos usando los números 1 y 2, estos
no indican cantidad.La categoría binaria de 0 y 1 utilizada para las computadoras es
un nivel nominal de medición.
Distribución de frecuencia:
La distribución de frecuencias es una herramienta esencial en estadística que ayuda
a organizar y resumir datos de manera clara y comprensible, proporcionando
información valiosa sobre la distribución y frecuencia de los valores dentro de un
conjunto de datos. Esto facilita la identificación de patrones, tendencias y
características importantes, lo que a su vez contribuye a la toma de decisiones
informadas en una variedad de contextos y disciplinas.
La distribución de frecuencia es una tecnica analitica fundamental en estadistica
descriptiva se utiliza para organizar, resumir y comprender conjuntos de datos, Su
objetivo principal es proporcionar una representación sistemática y detallada de la
distribución de valores dentro de una muestra o población, lo que facilita la
interpretación y el análisis de los datos.
Esta técnica implica dividir datos en diferentes categorías o intervalos, conocidos
como clases, y luego contar la frecuencia con la que ocurre cada valor o intervalo
dentro de esas clases. Esto permite visualizar cómo se distribuyen los datos y
proporciona información valiosa sobre la concentración, dispersión y forma de la
distribución.
● Nombre de la variable: Es la característica o atributo que se está estudiando
en el conjunto de datos. Puede ser una variable numérica o categórica. Por
ejemplo, si estamos analizando las edades de una muestra de personas, la
variable sería "edad". Otros ejemplos podrían ser "peso", "altura", "género", etc.

11. Los nombres de las variables pueden empezar con letras, o los símbolos $ o
_. Solo pueden contener letras, números, $ y _. No pueden empezar con un
número. "myVariable", "leaf_1" y "$money3" son todos ejemplos válidos de
nombres de variables.
● Frecuencia absoluta: Representa el número de veces que ocurre cada valor o
categoría de la variable en el conjunto de datos. Por ejemplo, si estamos
analizando las edades de una muestra y hay 20 personas de 30 años, la
frecuencia absoluta para la edad de 30 sería 20. Es a frecuencia de un evento
es el número de veces en que dicho evento se repite durante un experimento
o muestra estadística. Comúnmente, la distribución de la frecuencia suele
visualizarse con el uso de histograma
● Frecuencia relativa porcentual: Es la proporción de veces que ocurre cada
valor o categoría en relación con el tamaño total de la muestra, expresada
como un porcentaje. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de cada valor
por el tamaño total de la muestra y multiplicándolo por 100. Por ejemplo, si
tenemos una muestra de 100 personas y 20 de ellas tienen 30 años, la
frecuencia relativa porcentual para la edad de 30 sería (20/100) * 100 = 20%.
Es el porcentaje de la frecuencia relativa, siendo esta la división de la
frecuencia absoluta entre el total de valores en una selección de datos. La
frecuencia relativa es muy usada en probabilidad, y hace referencia a la
relación de una frecuencia absoluta entre un total. Este valor de frecuencia
relativa porcentual representa la posibilidad sobre 100% de encontrar este
número en una serie de datos, es por esta razón que es una relación de
frecuencias.
Conclusiones
- Como primera conclusión podemos decir que la estadística te permite resumir
grandes cantidades de información, hacer comparaciones y predecir
resultados. Es muy útil al momento de tomar decisiones acertadas o responder
preguntas sobre cualquier objeto de estudio. Si existen ideas o afirmaciones
con pocos argumentos, puedes apoyarte en la estadística para justificarlas.
- La estadística es de suma importancia en nuestra sociedad y la utilizamos en
varios aspectos de nuestras vidas aquí tratamos como se utiliza en temas
como la economía, contaduría, política, y deporte. En la economía es
importante ya que permite que se pueda analizar, recopilar e interpretar datos
y hace más facil el manejo de estos. En la contaduría es una herramienta
fundamental para presentar, analizar y procesar datos en la gestión de
procesos económicos. En la política es importante porque nos permite

12. recopilar y analizar datos acerca de las necesidades y preferencias de la
población. Y en el deporte permite analizar los datos de forma cuantitativa y
cualitativa para saber en que se podría llegar a amejorar el rendimiento de los
deportistas y saber como esta su estado físico.
- Hipótesis: La hipótesis es una suposición inicial que guía la investigación. Es
esencial para establecer direcciones claras y definir expectativas antes de
recopilar y analizar datos. La formulación precisa de hipótesis contribuye a la
solidez y relevancia de cualquier estudio estadístico. Variables: Las variables
son características o atributos que pueden medirse y variar en una
investigación. La identificación y clasificación adecuada de las variables son
esenciales para entender las relaciones entre diferentes factores y para
realizar análisis estadísticos significativos.Datos: Los datos son la materia
prima de la estadística. La recopilación, organización y análisis de datos
permiten extraer conclusiones y tomar decisiones informadas. La calidad y la
representatividad de los datos son cruciales para obtener resultados
confiables.Población: La población se refiere al conjunto completo de
elementos que poseen una característica común y es el objeto de estudio. En
muchos casos, es impractical o costoso analizar toda la población, por lo que
se trabaja con una muestra representativa que permita hacer inferencias
válidas sobre la población en general.Muestra: La muestra es un subconjunto
representativo de la población. La selección cuidadosa de la muestra es
crucial para garantizar la validez y la generalización de los resultados
estadísticos. Una muestra bien elegida puede proporcionar estimaciones
precisas sobre la población completa.Nivel de medición nominal: En el nivel
de medición nominal, las variables se clasifican en categorías o grupos sin
ningún orden específico. Este nivel de medición es el más básico y se utiliza
para etiquetar o clasificar elementos. Aunque proporciona información
limitada, es fundamental en la etapa inicial del análisis estadístico.
En resumen, la estadística es una herramienta valiosa para comprender,
analizar y tomar decisiones basadas en datos. La formulación clara de
hipótesis, la correcta identificación de variables, la recopilación precisa de
datos, la representatividad de la muestra y la comprensión del nivel de
medición son aspectos cruciales para realizar investigaciones estadísticas
sólidas y significativas.
- La distribución de frecuencias es una herramienta fundamental en estadística
que permite organizar, resumir y comprender datos de manera clara y
comprensible. Al analizar la distribución y frecuencia de los valores dentro de
un conjunto de datos, podemos identificar patrones, tendencias y
características importantes que nos ayudan en la toma de decisiones
informadas en diversos contextos.
Al dividir los datos en clases y calcular las frecuencias absolutas y relativas
porcentuales, podemos visualizar cómo se distribuyen los datos, lo que nos
brinda información valiosa sobre la concentración, dispersión y forma de la

13. distribución. Asimismo, al comprender la importancia de la variable estudiada
y su relación con los datos, podemos obtener insights significativos para el
análisis estadístico. En resumen, la distribución de frecuencias es una técnica
analítica fundamental que contribuye a una mejor comprensión y
interpretación de los datos en estadística descriptiva.
Links de cada blog
Jhonatan Stiven Gamboa:https://inforcali.blogspot.com/
Sarah Lora Dorado:
https://tecnologicomundo420sarah.blogspot.com/p/primer-periodo-
2024.html?lr=1&m=1
Lindsay Gabriela Mancilla: https://tecnomundo4574.blogspot.com/
Johan Sebastián Micolta:https://smicolta91.blogspot.com/p/periodo-3-2023.html
Oriana Ramírez Basante:http://tecnolike19802008.blogspot.com/
Evidencias de cada integrante
Sarah Lora Dorado

16. Lindsay Gabriela Mancilla Montaño

22. Oriana Isabella Ramirez Basante

28. Jonathan Gamboa Córdoba

29. Johan Sebastián Micolta

31. Referencias
Hiru.eus. Matemáticas: Aplicaciones de la estadística. Recuperado el 11/03/24,
https://www.hiru.eus/es/matematicas/aplicaciones-de-la-estadistica
Pousa, D. (2021). La aplicación de la estadística en el ámbito deportivo. Recuperado
11/03/24.https://ruc.udc.es/dspace/bitstream/handle/2183/28698/PousaMart%C3%A
Dnez_David_TGF_2021.pdf?sequence=2&isAllowed=y
Mogoll, S. (6 de agosto de 2021).Importancia de la estadística en la contaduría.
https://es.slideshare.net/SarayMogolln/importancia-de-la-estadstica-en-la-contadura
P,E(2020).población estadística.Recuperado el 11/03/24
https://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica
(1.2 Conceptos Estadísticos, s. f.)
https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/12_conceptos_estadsticos.html#:~:text=Datos
%3A%20Son%20n%C3%BAmeros%20que%20representan,conocimiento%20de%2
0las%20t%C3%A9cnicas%20estad%C3%ADsticas%22
(colaboradores de Wikipedia, 2024) población estadística
https://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica
5 Ejemplos de Muestra en Estadística | UNIR México. (2023, 19 septiembre). UNIR México.
https://mexico.unir.net/economia/noticias/5-ejemplos-muestra-
estadistica/#:~:text=Una%20muestra%20estad%C3%ADstica%20es%20un,tomar%2
0decisiones%20o%20aportar%20informaci%C3%B3n