Trabajo de tecnología sobre Excel

1. Excel avanzado
Juan Pablo Chaparro Jiménez
Juan Manuel González Sánchez
Juan Pablo Mosquera Mosquera
Santiago Rico Ramos
Juan Sebastian Villada Vargas
Samuel Vinasco Ceron
Grado 11-4
I.E. Liceo Departamental
Área de Tecnologia e Informatica
Santiago de Cali
2024

2. Tabla de contenidos
1. Desarrollo de Preguntas 2
1.1. Métodos estadísticos, población y muestra 2
1.2. Aplicaciones de la estadística 2
1.3. hipotesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal 3
1.4. Distribución de frecuencias: nombre de la variable 4
1.5. Frecuencia absoluta y frecuencia relativa porcentual 5
2. Conclusiones 5
2.1. primera conclusión: 5
2.2. segunda conclusión: 6
2.3. tercera conclusión: 6
2.4. cuarta conclusión: 7
2.5. quinta conclusión: 7
2.6. sexta conclusión: 7
referencias 8
Anexos 9
blogs de los integrantes: 9
evidencias de trabajo: 9
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3. 1. Desarrollo de Preguntas
1.1. Métodos estadísticos, población y muestra
La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de recopilar, organizar,
analizar e interpretar datos para tomar decisiones informadas en diversos campos.
Los métodos estadísticos son herramientas utilizadas para este propósito. En
términos generales, la estadística se divide en dos áreas principales: la estadística
descriptiva y la inferencial.
Estadística Descriptiva: Se centra en la descripción y resumen de datos utilizando
técnicas como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar, los gráficos y
las tablas. Su objetivo es comprender las características fundamentales de un
conjunto de datos.
Estadística Inferencial: Se refiere a la extracción de conclusiones o inferencias sobre
una población basada en la información proporcionada por una muestra
representativa de esa población. Incluye técnicas como la estimación de parámetros
y pruebas de hipótesis.
Una población es el conjunto completo de elementos o individuos que se están
estudiando y sobre los cuales se desea hacer inferencias. Por ejemplo, si estás
investigando la altura de todos los estudiantes de tu escuela, la población serían
todos los estudiantes de la escuela.
Una muestra es un subconjunto representativo de la población que se selecciona
para realizar observaciones y análisis. Es importante que la muestra sea
representativa de la población para que los resultados obtenidos puedan
generalizarse con confianza a toda la población.
1.2. Aplicaciones de la estadística
La estadística tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos campos, entre los
que se incluyen:
Economía:En economía, la estadística se utiliza para analizar y predecir tendencias
económicas, evaluar el rendimiento de los mercados financieros, calcular índices de
precios, entre otros. Ayuda a los gobiernos y a las empresas a tomar decisiones
sobre políticas económicas y estrategias comerciales.
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4. Contaduría: La estadística es fundamental en contabilidad para realizar análisis
financiero, evaluar riesgos, estimar valores futuros, y para la elaboración de
informes financieros. Ayuda a las empresas a tomar decisiones financieras
fundamentadas.
Política: En política, la estadística se utiliza para recopilar datos demográficos y
electorales, realizar encuestas de opinión pública, analizar resultados electorales y
evaluar el impacto de políticas públicas. Ayuda a los políticos y a los gobiernos a
comprender las necesidades y preferencias de la población.
Deporte: En el ámbito deportivo, la estadística se utiliza para analizar el rendimiento
de los equipos y los atletas, identificar fortalezas y debilidades, realizar pronósticos
sobre resultados de juegos y torneos, entre otras cosas. Ayuda a entrenadores,
equipos y organizaciones deportivas a mejorar su desempeño y tomar decisiones
estratégicas.
En resumen, la estadística es una herramienta poderosa que se utiliza en una
amplia variedad de campos para recopilar, analizar e interpretar datos con el fin de
tomar decisiones informadas y resolver problemas de manera efectiva.
1.3. hipotesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal
Hipótesis: Es cuando realizamos la suposición de un hecho o un evento, donde lo
visto se pone a prueba para verificar si los datos obtenidos son correctos. En la
hipótesis se realizan inferencias sobre la población a partir de las muestras
obtenidas.
Variable: Es la característica donde se puede medir, pero tiene ciertas variaciones.
Por ejemplo, a la hora de medir altura, peso y cosas que se pueden medir
estadísticamente con variaciones.
Dato: Es donde llega la información después de hacer un estudio estadístico, ya sea
cualitativo o cuantitativo.
Población: La población se refiere al bloque o conjunto de todos los elementos que
están formando un conjunto o un grupo. Un ejemplo sería la población de escasos
recursos económicos de un país.
Muestra: La muestra es una pequeña parte que hace referencia a la población, y su
tamaño, en comparación con la población, es menor. Un ejemplo sería la muestra
de electores en una encuesta de aprobación presidencial.
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5. Nivel de medición nominal: Es el nivel más básico de medición, donde una variable
se va a clasificar en categorías sin ningún tipo de orden específico. Por ejemplo, el
color de los ojos o el estado civil de una persona.
1.4. Distribución de frecuencias: nombre de la variable
La distribución de frecuencias es una manera de organizar y representar datos. Nos
permite ver cómo se distribuyen los valores de un conjunto de datos a lo largo de
diferentes intervalos o categorías. La distribución se presenta usualmente en forma
de tabla, pero también puede representarse gráficamente por ejemplo, en
histogramas para datos cuantitativos o en diagramas de barras para datos
cualitativos.
Elementos clave de una distribución de frecuencias:
1. Variable:Es la característica o atributo que se está midiendo en el conjunto de
datos. Puede ser cualitativa (también conocida como categórica, como el color de
los ojos) o cuantitativa (numérica, como la altura de las personas).
2. Frecuencia Absoluta (f):Es el número de veces que se repite cada valor o
categoría de la variable dentro del conjunto de datos.
3. Frecuencia Relativa (fr):Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un
determinado valor o categoría y el total de observaciones. Suele expresarse en
porcentajes, mostrando la proporción que representa cada categoría respecto al
total.
4. Frecuencia Acumulada:Es la suma de las frecuencias absolutas de todas las
categorías o valores anteriores hasta el actual. En el caso de las frecuencias
relativas acumuladas, es la suma de las frecuencias relativas hasta el valor o
categoría actual.
Pasos para elaborar una distribución de frecuencias:
1. Definir la variable: Identificar qué característica o atributo se va a analizar y
clasificar los datos según esta variable.
2. Establecer las categorías o intervalos: En el caso de variables cualitativas, se
listan las distintas categorías. Para variables cuantitativas, se dividen los datos en
intervalos de igual amplitud.
3. Contar las frecuencias: Para cada categoría o intervalo, contar cuántas
observaciones caen dentro de cada uno.
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6. 4. Calcular frecuencias relativas y acumuladas: Si es necesario, calcular estas
frecuencias para obtener una visión más completa de la distribución de los datos.
5. Presentar los datos: Finalmente, presentar los datos en una tabla de distribución
de frecuencias y/o gráficamente.
1.5. Frecuencia absoluta y frecuencia relativa porcentual
Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un
determinado valor estadístico y técnico. Se representa por fila. Se suele representar
con números. Se representa dónde el subíndice representa cada uno de los valores.
Frecuencia relativa porcentual: La frecuencia relativa es igual al número de veces
que se repite un evento, osea la frecuencia multiplicado por el 100% y dividida entre
el total de los datos.
Ejemplo: frecuencia*% = % total de frecuencia 15* 100% = 1500= 15%
Es el total de la frecuencia relativa del 100% o 99% dependiendo de los decimales
que utilice.
2. Conclusiones
2.1. primera conclusión:
En este trabajo exploramos conceptos esenciales de estadística. La estadística, una
rama de las matemáticas, se divide en estadística descriptiva y estadística
inferencial. La primera se centra en describir y resumir datos, mientras que la
segunda busca hacer inferencias sobre una población basada en una muestra
representativa.
La población se refiere al conjunto completo de elementos bajo estudio, mientras
que la muestra es un subconjunto representativo de esa población. Es crucial que la
muestra sea representativa para generalizar los resultados con confianza.
La estadística tiene diversas aplicaciones en campos como economía, contaduría,
política y deportes, ayudando en análisis, toma de decisiones y predicciones.
Exploramos términos como hipótesis, que implica hacer suposiciones sobre datos
para su verificación, y variable, que es una característica medible con variaciones.
Los datos, por su parte, son la información obtenida después de un estudio
estadístico, ya sea cualitativo o cuantitativo.
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7. En cuanto a la distribución de frecuencias, es una herramienta para organizar y
representar datos, mostrando cómo se distribuyen los valores en diferentes
intervalos. La frecuencia absoluta y relativa son elementos clave en este contexto.
En resumen, la estadística emerge como una herramienta poderosa para recopilar,
analizar e interpretar datos, brindando la base para la toma de decisiones
informadas en diversos ámbitos de estudio.
2.2. segunda conclusión:
El trabajo proporciona una visión integral de los conceptos estadísticos
fundamentales, incluyendo la definición de la disciplina, las ramas principales de la
estadística, los diferentes pasos de un trabajo estadístico y los conceptos clave
como variable, hipótesis, dato, población, muestra y niveles de medición nominal.
Se explican de manera clara y detallada estos conceptos, ilustrando su
funcionamiento y aplicación en un estudio estadístico. Además, se destaca el
impacto de la estadística en diversos aspectos y contextos de la vida cotidiana.
En resumen, el trabajo ofrece una amplia visión sobre la estadística, desde sus
bases teóricas hasta su aplicación práctica. Al proporcionar numerosos ejemplos y
definir cada término de manera precisa, facilita la comprensión de los lectores sobre
esta importante disciplina y su relevancia en la toma de decisiones fundamentadas.
El trabajo culmina de manera concisa y completa, cumpliendo con su objetivo de
brindar una introducción integral a los conceptos y métodos estadísticos
fundamentales.
2.3. tercera conclusión:
La estadística es una herramienta esencial en la toma de decisiones y análisis en
múltiples campos, que permite recopilar, organizar y analizar datos. Se divide en
estadística descriptiva, para resumir datos, e inferencial, para hacer
generalizaciones sobre poblaciones a partir de muestras. Los conceptos clave
incluyen población, muestra, variables, y niveles de medición. La estadística aplica
en economía, contaduría, política, y deportes, entre otros, destacando su
importancia en la interpretación efectiva de información para decisiones basadas en
datos.
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8. 2.4. cuarta conclusión:
Se aborda la estadística como una herramienta matemática fundamental para
recopilar, organizar, analizar e interpretar datos en diversos campos. Se destacan
dos áreas principales de la estadística: la descriptiva, centrada en la descripción y
resumen de datos, y la inferencial, que busca extraer conclusiones sobre una
población basándose en una muestra representativa.En resumen, la estadística se
presenta como una herramienta poderosa y versátil en la toma de decisiones y el
análisis de datos en diversos contextos, proporcionando una base sólida para la
comprensión de fenómenos y la resolución efectiva de problemas.
2.5. quinta conclusión:
En este trabajo, se puede ver como la estadística juega un papel vital en múltiples
áreas, y al combinarla con excel se potencia su utilidad y aplicabilidad. La
importancia de la estadística en excel radica en su capacidad para analizar datos
extensos, realizar cálculos complejos y presentar resultados de forma clara. A través
de excel, podemos aplicar conceptos estadísticos en campos como la investigación,
las finanzas y la planificación empresarial, lo que facilita la toma de decisiones
basadas en análisis sólidos. Las distintas formas de estadística, como la descriptiva,
inferencial y predictiva, encuentran en excel cierta facilidad para su análisis de
datos. En resumen, la combinación de estadística y excel potencia nuestra habilidad
para comprender, interpretar y utilizar datos de manera efectiva en diferentes áreas,
contribuyendo al progreso y la optimización en la toma de decisiones.
2.6. sexta conclusión:
La estadística usa números para entender cosas. Tiene dos partes: descriptiva e
inferencial. La primera analiza datos, la segunda hace suposiciones sobre una
población usando una muestra. Una población es todo lo que estudiamos, una
muestra es una parte representativa de eso. Las hipótesis son suposiciones, las
variables son cosas que medimos y los datos son la información que obtenemos. El
nivel de medición nominal clasifica las cosas en categorías simples. En resumen, la
estadística nos ayuda a tomar decisiones usando números para entender el mundo.
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9. referencias
Estadística básica: ¿Qué es la estadística? (s. f.). GCFGlobal.org. https://edu.gcfglo
bal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
Roldán, P. N. (2024, 27 febrero). ¿Qué es la estadística y para qué sirve? Tipos y
ejemplos. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/estadistica.ht
ml
La Estadística en el Deporte | INOMICS. (2020, 7 septiembre). INOMICS. https://ino
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colaboradores de Wikipedia. (2024, 8 marzo). Distribución de frecuencias.
Wikipedia, la Enciclopedia Libre. https://es.m.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3
%B3n_de_frecuencias
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ap2-1.htm
Estadística básica: ¿Qué es una tabla de frecuencias? (s. f.). GCFGlobal.org. https://
edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-una-tabla-de-frecuencias/1/
Distribución de frecuencias. (s. f.). https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/3_distribuci
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De Enciclopedia Significados, E. (2023, 5 julio). Población: qué es, conceptos,
componentes y tipos. Enciclopedia Significados. https://www.significados.com
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Fernandes, A. Z. (2020, 28 febrero). Diferencia entre población y muestra.
Diferenciador. https://www.diferenciador.com/poblacion-y-muestra/
Giani, C. (2022, 1 septiembre). 20 ejemplos de población y muestra. https://www.eje
mplos.co/poblacion-y-muestra/
Ortega, C. (2023, 19 junio). Niveles de Medición: Aprende a dominarlos.
QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/niveles-de-medicion/
Admin. (2017, 2 diciembre). TIPOS DE DATOS y ESCALAS DE MEDIDA. Revista
Chilena de Anestesia. https://revistachilenadeanestesia.cl/tipos-de-datos-y-es
calas-de-medida/
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10. Anexos
blogs de los integrantes:
Juan Chaparro: https://tecnologia-con-juanito.blogspot.com/
Juan Gonzalez: https://tecnoworkingpladejrbsiaba.blogspot.com/
Juan Mosquera: https://eljdmporpablo.blogspot.com/?m=1
Santiago Rico: latecnologiaysumundo1.blogspot.com
Juan Villada: https://elrincon4js.blogspot.com/?m=1
Samuel Vinasco: https://matrixsamu.blogspot.com/?m=1
evidencias de trabajo:
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