TECNOLOGIA

1. TALLER DE TECNOLOGÍA
LAURA MARCELA AGUILAR DE LEÓN
VALENTINA TABORDA LOPEZ
VALENTINA SARASTI RAMÍREZ
LAURA CAMILA VARELA GRANADOS
BRANDON ESTEBAN VARGAS DÁVILA
MARIA CAMILA VELASCO CABUYALES
GRADO 11-7
INSTITUCIÓN EDUCATIVA LICEO DEPARTAMENTAL
ÁREA DE SISTEMAS Y TECNOLOGÍA
SANTIAGO DE CALI
2021

2. TABLA DE CONTENIDO
1. Métodos estadísticos……………………………………………………………...
2. ¿Qué es la estadística? ramas y de qué trata cada una……………………...
3. Aplicación de la estadística (educación, contaduría, administración,
gerontología, deporte, economía)...................................................................
4. Hipotesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal.
5. Distribución de frecuencias (nombre de la variable, frecuencia absoluta,
frecuencia relativa porcentual, equivalencia en grados)...................................

3. Desarrollo temático
1. Métodos estadísticos
Qué es la estadística, ramas y de qué trata cada una.
La estadística
La estadística es una ciencia y una rama de las matemáticas, aunque también es
aplicada en los estudios de otras áreas como ciencias sociales, economía entre
otras, a través de ella se pueden recolectar, describir y analizar una serie de datos,
con el fin de ser comparados, sacar variables, comprender hechos entre otras cosas.
El objetivo de la estadística es ofrecer un resultado numérico y también mostrar la
manera de cómo se está desarrollando una situación en específico.
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Ramas de la estadística
Estadística descriptiva
También conocida como deductiva, este tipo de estadística permite organizar de
manera resumida y organizada los datos numéricos, su objetivo es describir muy
bien las características principales para evitar generalizaciones.
Estadística inferencial
La estadística inferencial es el tipo de estadística que utiliza unas técnicas que a
partir de ella se toman decisiones en base a una información parcial o completa, que
se obtiene por técnicas descriptivas, su objetivo es sacar conclusiones útiles sobre
un total de observaciones posibles.

4. Estadística aplicada
La estadística aplicada hace uso de los métodos anteriormente explicados, este tipo
de estadística permite realizar inferencias puede ser de una o varias muestras de
una población determinada como objeto de estudio.
Estadística matemática
La estadística matemática es la que arroja datos inciertos y aleatorios, por eso utiliza
la teoría de la probabilidad que es una rama matemática que estudia casos como
estos.
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Aplicaciones de la estadística
Aplicación de la estadística en la educación
Las estadísticas educativas nos permiten recopilar información para su análisis y
tomar decisiones en diferentes niveles, establecer capacidades educativas para la
toma de decisiones basadas en datos en datos en todo el colegio es un requisito
clave para apoyar la autonomía escolar.
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5. Aplicación de la estadística en la contaduría
La estadística ayuda a la contaduría en el empleo de cálculos de tipo estadístico,
permitiendo establecer registros contables que afectan los estados financieros.
La estadística ayuda a la contaduria 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, brinda información para la toma de decisiones, planeación y control en
cuanto a sus resultados, se elaboran informes más rápidos, concisos y detallados y
se basa de una gran variedad de información de datos contables.
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Aplicación de la estadística en la administración
Es indispensable la aplicación en 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 ayuda en la comparación de métodos de trabajo, materiales, y
productividad de máquinas y equipos de medición, busca condiciones de
operatividad eliminando defectos, logrando mejor desempeño de procesos, brinda
soporte para diseñar productos y procesos.

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.
Aplicación de la estadística en la gerontología
La geriatría está bien el estudio del proceso envejecimiento de individuos y
poblaciones. desde una perspectiva personal el envejecimiento es desde el
concepto hasta la muerte y se debe considerar los siguientes aspectos
biología,psicología, sociedad,espíritu,cultura, economía,ecología, entretenimiento,
ocupación o producción educación cognición, sexo,de datos demográficosdatos
epidemiológicos determinantes y factores de riesgo para la salud políticas públicas
etc.
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Aplicación de la estadística en el deporte
La aplicación de la estadística en el deporte se patentiza en aplicar modelos
estadísticos que permitan obtener una información objetiva sobre la caracterización
de los deportistas en diferentes etapas de su preparación, obtener una información
objetiva de la actuación de los deportistas y del equipo frente a sus adversarios, nos
brinda la información de la exactitud en el pronóstico del rendimiento deportivo, nos

7. brinda más eficiencia en la detección de talentos deportivos, hacer de los tests
elaborados por los entrenadores de acuerdo a la especificidad de su deporte
verdaderos instrumentos de recogida de información.
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Aplicación de la estadística en la economía
La aplicación de la estadística en la economía es de gran importancia ya que 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, el amplio campo de su
aplicación permite incursionar en cada uno de los elementos que componen el
complejo sistema socio-económico, investigar de una manera integral la relación
entre sus principales variables.
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, 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.
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Hipótesis:

8. En estadística, una hipótesis es una afirmación sobre un parámetro que sucede de
la población (como la media o desviación típica), y se representa con H0.12 La
hipótesis nula es la afirmación de que dos (o más) parámetros o fenómenos no
tienen relación entre sí. Es un punto de partida para la investigación que no se
rechaza a menos que los datos de la muestra parecen evidenciar que es falsa (es
decir, que sí hay una relación entre los parámetros o fenómenos).
Variable:
Una variable estadística es una característica que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible a adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse.
Las variables adquieren valor cuando se relacionan con otras variables, es decir, si
forman parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso se las denomina
constructos o construcciones hipotéticas.
A partir de este concepto se puede mencionar que una variable es la que permite
relacionarla con algún problema o fenómeno, el cual vamos a investigar y buscar
posibles soluciones.
Dato:
El término dato refiere a la información que brinda acceso a un conocimiento preciso
y concreto. Estadístico, por su parte, es aquello vinculado a la estadística: la
especialidad de la matemática que apela a cifras para generar inferencias o para
reflejar cuantitativamente un fenómeno.
Población:
En estadística, una población es una recoleccion de un conjunto de elementos o
sujetos que gozan de características comunes, con el fin de estudiarlos y sacar
conclusiones específicas para determinar resultados.
Muestra:
En estadística, una muestra es un subgrupo o subconjunto representativo de la
población, extraída seleccionada por algún método de muestreo, la muestra siempre
es una parte de la población. Si se tienen varias poblaciones, entonces se tendrán
varias muestras.
Nivel de medición nominal:

9. El nivel de medida de una variable en matemáticas y estadísticas, también llamado
escala de medida o escala de medición, es una clasificación acordada con el fin de
describir la naturaleza de la información contenida dentro de los números asignados
a los objetos y, por lo tanto, dentro de una variable.
Distribución de frecuencias:
Las distribuciones o tablas de frecuencia nos permite resumir los datos en una tabla
que recoge las siguientes características:
● Valores de la variable.
● Frecuencia absoluta o número de veces que aparece cada valor.
● Porcentaje de veces que aparece el valor en cada variable
Entre otros más….
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Nombre de variable:
Los nombres de variable pueden tener una longitud de hasta 64 bytes y el primer
carácter debe ser una letra o uno de estos caracteres: @, # o $. Los caracteres
posteriores pueden ser cualquier combinación de letras, números, caracteres que no
sean signos de puntuación y un punto (.). En el modo de página de código, sesenta
y cuatro bytes suelen equivaler a 64 caracteres en idiomas de un solo byte (por
ejemplo, inglés, francés, alemán, español, italiano, hebreo, ruso, griego, árabe y
tailandés) y 32 caracteres en los idiomas de dos bytes (por ejemplo, japonés, chino y
coreano). Muchos caracteres de una cadena ocupan un solo byte en el modo de
página de código y dos o más bytes en el modo Unicode.
Frecuencia absoluta:

10. 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.
La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos de la
muestra o población.
10
Frecuencia relativa porcentual:
Es el porcentaje de una frecuencia, uno o más series de elementos en otro conjunto
más grande que el 100%, también se puede decir que es el porcentaje de la
frecuencia relativa, siendo la división de la frecuencia absoluta entre el total de
valores en una selección de datos.
Equivalencia en grados:
Los grados en una tabla de frecuencias: son iguales al número de muestras
independientes que son libres de modificar, por ejemplo el número de personas en
unos datos, menos el número de parámetros estimados (el número de 1,9,10
relaciones impuestas a los datos). Es decir, están relacionados al tamaño de la
muestra.

11. 11.
Mapa Conceptual:

12. Evidencia del trabajo personal.

13. Blog Laura Camila Varela Granados:
Blog Brandon Esteban Vargas Dávila:
https://vargastecno-tic.blogspot.com/
Blog María Camila Velasco Cabuyales:
https://mariacamilavc.blogspot.com/