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1. Excel avanzado y métodos estadísticos
Mariana Guzman Agudelo
Brian David Hernandez Valencia
Mayra Alejandra Hoyos Valencia
Juliana Hurtado Rondon
Mariana Kaipril Torres
Maria Paula Vargas
Grado 11-4
Docente: Guillermo Mondragón Castro
I.E. Liceo departamental
Área de tecnología e informática
Santiago de Calí
2024
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2. Tabla de contenido
Desarrollo temático................................................................................................................2
Conclusiones........................................................................................................................11
Anexos.................................................................................................................................. 12
Blogs..................................................................................................................................... 16
Referencias bibliográficas.................................................................................................. 17

3. Desarrollo temático
1. Métodos estadísticos es la comprensión de la organización,
presentación y síntesis de datos de una manera científica, utilizadas para recolectar
analizar e interpretar datos con el fin de tomar decisiones informadas. Los métodos
estadísticos son ampliamente utilizados en campos como la ciencia, la economía, la
medicina, la ingeniería, y muchas otras áreas para entender y explicar fenómenos a
partir de datos empíricos.
Población es el conjunto completo de elementos o individuos que comparten
una característica común sobre las cuales se quieren hacer inferencias. Por
ejemplo, si estamos interesados en estudiar la estatura promedio de estudiantes de
una universidad, la población estaría conformada por todos los estudiantes
matriculados en dicha universidad.
Muestra es un subconjunto representativo más o menos representativo de
una población estadística aislada del resto con fines de evaluación y estudio. Utilizar
una muestra en lugar de estudiar toda la población es más práctico y económico,
pero es fundamental que la muestra sea cuidadosamente seleccionada para evitar
sesgos y distorsiones en las conclusiones estadísticas.
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4. ¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que te permite recopilar,
organizar y analizar los datos según la necesidad que tengas. Por ejemplo: obtener
un resultado, comparar información, tomar mejores decisiones, entre muchas otras
cosas, facilitando la resolución de problemas en los cuales necesitamos conocer
algunas características sobre el comportamiento de algún suceso o evento,
características que nos permiten conocer o mejorar el conocimiento de ese suceso.
También nos ayuda a tomar decisiones acertadas y a tiempo, así como
realizar proyecciones del comportamiento de algún suceso.
Ejemplos de estadistica
En el estudio del mercado: Ya que las empresas utilizan la estadística para
recopilar información y datos sobre las preferencias de los consumidores, el
comportamiento de compra y las tendencias del mercado para tomar decisiones
informadas sobre la producción, distribución y comercialización de productos y
servicios.
En la agricultura y la ciencia medioambiental: Los agricultores y los científicos
medioambientales utilizan las estadísticas para analizar datos de rendimientos de
cultivos, calidad del suelo, clima y biodiversidad para mejorar la producción agrícola
y gestionar los recursos naturales.
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5. En la investigación social: Utilizan la estadística para analizar encuestas y
estudios de opinión pública.
Ramas de la estadística
La estadística contempla dos ramas que son:
Estadística descriptiva es una disciplina que se encarga de recoger,
almacenar, ordenar, realizar tablas o gráficos y calcular parámetros básicos sobre el
conjunto de datos. Su función principal es describir y resumir datos de manera
numérica. Su objetivo es facilitar el manejo de grandes volúmenes de datos, tal y
como ocurre en pirámides poblacionales, histogramas o gráficos circulares. Lo que
hace la estadística descriptiva es convertir observaciones como <<este objeto es
liviano>> o <<esta persona es pequeña>> en afirmaciones cuantitativas como
<<este florero pesa 1,5 kilogramos>> o <<esta persona mide 1.45 metros>>.
Estadística inferencial permite sacar conclusiones generales sobre un
conjunto de datos grandes a partir de un subconjunto más pequeño. Esta se enfoca
en hacer conclusiones y generalizar sobre una población a partir de la información
obtenida de una muestra de la misma. Estas técnicas pueden incluir la estimación
de parámetros de una distribución de probabilidad, el cálculo de intervalos de
confianza o la realización de pruebas de hipótesis. De este modo, examinando los
datos se arroja una muestra, se apela a la deducción para obtener una conclusión
sobre el total del conjunto.
2. Aplicaciones de la estadística
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6. Economía: La estadística es crucial en economía para comprender el
comportamiento económico en distintos niveles y analizar variables clave. Permite
planificar el desarrollo económico, supervisar su cumplimiento, determinar
necesidades de recursos y respaldar la toma de decisiones en políticas económicas.
Los economistas la utilizan para predecir eventos futuros, proponer medidas
políticas y descubrir relaciones entre factores macro y microeconómicos.
Contaduría: La contabilidad, como profesión que influye en los procesos
financieros a nivel personal y nacional, requiere un manejo adecuado de datos para
la elaboración de informes y procesos contables, siendo un área relevante en la
economía actual. Los resultados de la investigación resaltan la importancia de la
estadística en la aplicación de procesos contables, aunque la investigación científica
en contabilidad aún esté en sus inicios, el uso de la estadística puede ser un camino
beneficioso para su desarrollo.
Política: La estadística juega un papel crucial en la política, permitiendo
conocer la preferencia electoral de la población hacia un candidato y evaluar la
aceptación de la gestión de una autoridad gubernamental. Con el uso de la
estadística, es posible diseñar campañas políticas basadas en información
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7. proveniente de encuestas de opinión enfocadas en problemas sociales o nacionales
específicos.
Deporte: La estadística en la preparación deportiva es crucial para obtener
información objetiva sobre los atletas, mejorar el rendimiento, detectar talentos y
establecer modelos. Su aplicación garantiza una preparación más efectiva y precisa,
evitando resultados aleatorios. Además, la estadística es una herramienta valiosa
tanto en investigaciones cuantitativas como cualitativas en el ámbito deportivo,
permitiendo una comprensión integral del conocimiento.
Hipótesis: Las hipótesis son como las guías para una investigación, ya que
indican lo que se está buscando o tratando de probar y se definen como
explicaciones tentativas del fenómeno investigado, formuladas a manera de
proposiciones, para que una hipótesis se pueda confirmar o descartar es necesario
tener en cuenta estas características que según Hernández, Fernández y Baptista
(2003) y Cauas (2006), son:
● Las hipótesis deben referirse a una situación social real.
● Los términos (variables) de las hipótesis deben ser comprensibles,
precisos y lo más concretos posible.
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8. ● La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara
y verosímil (lógica).
● Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben
ser observables y medibles, es decir, tener referentes en la realidad.
● Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para
probarlas.
● Si una hipótesis no puede ser sometida a verificación empírica, desde
el punto de vista científico no tiene validez.
● Las hipótesis deben ser específicas, no sólo en cuanto al problema,
sino a los indicadores que se van a emplear para medir las variables que se están
estudiando.
● La hipótesis debe estar directamente relacionada con el marco teórico
de la investigación y derivarse de él.
● Las hipótesis deben ser producto de la observación objetiva, y su
comprobación debe estar al alcance del investigador.
Variable:Las variables en un estudio de investigación son todo aquello que
medimos, la información que recolectamos, o bien, los datos que se recogen con la
finalidad de responder las preguntas de investigación, las cuales habitualmente
están especificadas en los objetivos. Su selección es esencial de los protocolos de
investigación.
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9. Dato: Los datos de la investigación son hechos, observaciones o
experiencias en que se basa el argumento, la teoría o la prueba. Los datos pueden
ser numéricos, descriptivos o visuales. Los datos pueden ser en estado bruto o
analizado, pueden ser experimentales u observacionales.
Población: Una población estadística es el conjunto de elementos de interés
como un experimento, estudio o análisis, como individuos, animales, fenómenos o
eventos. Es crucial definir claramente la población para obtener resultados válidos
en investigaciones estadísticas.
Muestra: Una muestra estadística, también conocida simplemente como
muestra en el ámbito de la estadística, es un subconjunto representativo de una
población estadística, seleccionado para evaluación y estudio. Consiste en un
fragmento más manejable de la totalidad de elementos a estudiar, elegidos
idealmente de forma aleatoria.
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10. Nivel de medición nominal: El nivel nominal es apenas una medida. Se
refiere a la cualidad más que 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.
3. Distribución de frecuencias: Es la forma en la que un conjunto de
datos se clasifica en distintos grupos excluyentes entre sí. Es decir, si un dato
pertenece a un grupo no puede pertenecer a otro. En otras palabras es la manera
en la que se ordena una serie de observaciones en diferentes grupos, y
normalmente en modo ascendente o descendente.
La distribución de frecuencias también es la base sobre la que se ejecutan
otros tipos de análisis al crear perfiles de datos. Por ejemplo, durante un trabajo de
análisis de claves primarias se evalúa una distribución de frecuencia de una
columna para determinar la exclusividad de los valores. Si una columna es
exclusiva, puede inferirse como candidata a clave primaria.
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11. Nombre de la variable: El nombre de la variable también conocido como
variable analizada, es el nombre que se le da a la cosa que se está analizando. En
estos casos, la variable es la cosa a la que se le va a calcular su frecuencia. Un
ejemplo sería si se está midiendo el peso de un grupo de personas, la variable es el
peso, entonces se podría utilizar como nombre “peso” o “peso en kilogramos”.
Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es una forma de resumir y
organizar las observaciones para tener una idea más clara de la distribución de los
valores en un conjunto y está puede ayudar a identificar patrones, valores atípicos o
tendencia en los datos lo que a su vez puede ser útil para tomar decisiones
informadas y realizar análisis más profundos. Un punto relevante a tener en cuenta
es que la sumatoria de las frecuencias absolutas es igual al número total de
observaciones.
Frecuencia relativa porcentual: Es uno de los tipos de frecuencia
estadística que más información nos proporciona acerca de una variable. Esto es
así ya que nos permite saber sobre la porción que representa un valor dado en el
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12. conjunto de datos que se está manejando. Se calcula dividiendo la frecuencia
relativa por el total de eventos y luego multiplicando por 100 para obtener el
porcentaje.
Esta frecuencia es una medida útil en estadística para comparar la frecuencia
de diferentes eventos en un conjunto de datos. Un ejemplo sería cuando se necesita
analizar los resultados de una encuesta y queremos comparar la frecuencia de
diferentes respuestas, la frecuencia relativa porcentual nos permite ver qué
opciones son más comunes en relación con el total de respuestas.
Conclusiones
- La comprensión de distribución de frecuencia, el nombre de la
variable, la frecuencia absoluta y relativa porcentual es fundamental para un buen
análisis de datos preciso y elaborado. Estos conceptos ayudan a obtener una
descripción más detallada de la distribución e importancia de cada valor en un
conjunto de datos, lo que ayuda a facilitar la interpretación de patrones que sean
significativos
- Concluimos que la estadística puede proporcionar una comprensión
más profunda de los datos, permitiendo a los investigadores tomar decisiones
fundamentadas en evidencia.
- Recordamos y explicamos la importancia de plantear hipótesis para
descartar o aprobar cualquier teoría en nuestro trabajo de investigación. Explicamos
las características de una hipótesis y el porqué es importante seguir un esquema
para la creación de una hipotesis, encontrar un punto en el que sea necesario los
datos estadísticos o de otro tipo.
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13. Anexos
Maria Paula Vargas
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14. Mariana Guzman
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15. Brian David Hernandez
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16. Mayra Hoyos
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17. Juliana Hurtado Rondon
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18. Mariana Torres
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19. Blogs
blogmayra18.blogspot.com
Mayra hoyos
https://paulavargastabares.blogspot.com/
Maria Paula
brianeltecnologo.blogspot.com
Brian Hernandez
https://tecnologiaconjuli9.blogspot.com/
Juliana Hurtado
https://mariana035.blogspot.com/?m=1
Mariana Torres
https://tecno-con-guzman.blogspot.com/
Mariana Guzman
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20. Referencias bibliográficas
ITSON | Hipótesis y objetivos de la investigación | Hipótesis de investigación. (s.
f.).ITSON | Hipótesis y objetivos de la investigación | Hipótesis de
investigación. (s. f.).
http://biblioteca.itson.mx/oa/educacion/oa13/hipotesis_y_objetivos_de_i
nvestigacion/h4.htm
Estadística básica: ¿Qué es la estadística? (s. f.). GCFGlobal.org.
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
COMPRENSION y APLICACION DE LA ESTADÍSTICA. (s. f.).
https://web.cortland.edu/flteach/stats/stat-sp.html
Primaria, M. (2024, 11 enero). >Frecuencia Relativa [Qué es y cómo calcularla].
Mundo Primaria.
https://www.mundoprimaria.com/recursos-matematicas/frecuencia-relati
va#google_vignette
IBM documentation. (s. f.).
https://www.ibm.com/docs/es/iis/11.5?topic=results-frequency-distributi
on
Westreicher, G. (2022, 24 noviembre). Distribución de frecuencias. Economipedia.
https://economipedia.com/definiciones/distribucion-de-frecuencias.html
#google_vignette
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