Métodos estadísticos

1. Métodos Estadísticos
Miguel Ángel Astaiza
Alejandra Ortiz Rojas
María Paz Nieto
Ana Sofia Quiceno Guerrero
Sofía Rodríguez Collazos
Grado: 11-5
Institución Educativa
Liceo Departamental
Santiago de Cali
2024

2. Métodos Estadísticos
Miguel Ángel Astaiza
Alejandra Ortiz Rojas
María Paz Nieto
Ana Sofia Quiceno Guerrero
Sofía Rodríguez Collazos
Grado: 11-5
Guillermo Mondragón
Magister en Educación
I.E Liceo Departamental
Área de Tecnología e informática
Santiago de Cali
2024

3. Tabla de contenido
Actividad grupal punto 2 y 3 ---------------------------------------------------------------------- 4 – 19
Conclusiones ---------------------------------------------------------------------------------------------- 20
Anexos ------------------------------------------------------------------------------------------------ 21 - 28
Referencias ----------------------------------------------------------------------------------------- 28 – 30
Integrantes ------------------------------------------------------------------------------------------------- 30

4. ACTIVIDAD GRUPAL
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.
✓ ¿Qué es la estadística?
La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga
de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos para
obtener información significativa. Se utiliza en una amplia
gama de campos, desde la ciencia y la investigación hasta los
negocios y la economía, para ayudar en la toma de decisiones
basadas en evidencia. Entre muchas cosas más. Al utilizar
métodos, procedimientos y fórmulas, la estadística es
considerada la ciencia del análisis de datos y su principal objetivo es ayudar a
comprender lo que sucede en tu entorno a partir de la información disponible. La
estadística sirve para conocer comportamientos, aspectos de la industria y tendencias en
el mercado. Además, la estadística se utiliza en investigaciones médicas para comprobar
la eficacia de un medicamento, en la economía para saber cuáles productos son los más
consumidos, en la educación para conocer cuántas personas están estudiando en tu
país. En fin, en diferentes campos y situaciones en las que es necesario interpretar
grandes cantidades de información.
✓ Ramas de la estadística
Los conocimientos generados a partir del estudio de la
estadística son muy efectivos para el desarrollo de diferentes
ciencias, como la medicina. Por lo tanto, a pesar de que las
ramas de la estadística son diferentes entre sí, son muy útiles
en la sociedad, ya que se utilizan para una gran variedad de
aplicaciones para comprender y manejar de una forma más
sencilla el análisis de datos científicos. Por lo tanto, La
estadística se divide en dos ramas principales: la estadística
descriptiva, que se centra en la descripción y resumen de datos a través de medidas
como promedios, medianas y desviaciones estándar, y la estadística inferencial, que se
utiliza para hacer inferencias y tomar decisiones sobre una población basándose en una
muestra de datos. La estadística desempeña un papel crucial en la investigación
científica, la planificación empresarial, el análisis de mercado, la predicción del tiempo y

5. muchas otras áreas, proporcionando herramientas y técnicas para comprender mejor el
mundo que nos rodea y tomar decisiones.
A continuación, mencionaremos más a profundidad las principales ramas de esta
disciplina y sus especificaciones. Son las siguientes:
• Estadística descriptiva
• Estadística inferencial
• Estadística no paramétrica
• Estadística paramétrica
• Estadística matemática
• Estadística descriptiva
La estadística descriptiva: es una de las ramas de la estadística que se encarga de
resumir o describir de forma medible las características específicas de una recolección
de datos. Para ello, se resumen un conjunto de información obtenidos a través de una
población o un grupo bajo una situación específica. Generalmente, los estudios
generados a partir de esta especialidad son manifestados por medio de gráficos, los
cuales forman una parte importante en los análisis de datos cuantitativos.
Estadística inferencial: La estadística inferencial se diferencia de las otras ramas de la
estadística, especialmente porque esta disciplina busca deducir las propiedades y
características de una población. Esto significa, que no solamente recopila una gran
cantidad de datos, sino que por medio de diferentes estudios busca explicar ciertas
propiedades esenciales por medio de los datos obtenidos. El objetivo principal de esta
especialidad es obtener una conclusión exacta en un análisis estadístico que haya sido
ejecutado a través de los métodos de la estadística descriptiva, por lo que se dice que
ambas ciencias se encuentran relacionadas.

6. Estadística no paramétrica: Esta es una división de la estadística inferencial, la cual
consiste en una serie de procedimientos que se aplican en modelos estadísticos. Este es
un tipo de procedimiento cuyos cálculos mayormente se encuentran fundamentados en
distribuciones desconocidas o no definidas, por lo que este podría ser un paso que se
realice de forma previa al procedimiento paramétrico.
Estadística paramétrica: Al igual, la estadística paramétrica es una división de la
estadística inferencial. Esta comprende diversos procesos estadísticos que se basan en
la obtención de datos reales, determinados bajo un número infinito de parámetros, el cual
se utiliza para resumir la cantidad de datos provenientes de variables estadísticas.
Estadística matemática: La estadística matemática es una disciplina que parte de esta
ciencia y consiste en la recopilación de información a través de datos y técnicas
matemáticas, incluyendo álgebra lineal, ecuaciones diferenciales, análisis estocástico y
matemático y la teoría de la probabilidad.

7. Referencias de sitios web donde se sacó la información
https://www.indeed.com/orientacion-profesional/desarrollo-profesional/ramas-estadistica
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S113835930773945X#:~:text=Se
%20divide%20en%20dos%20grandes,hacer%20comparaciones%20entre%20caracter
%C3%ADsticas%20observadas.
https://www.mindomo.com/es/mindmap/principales-ramas-de-la-estadistica-y-sus-
aplicaciones-generales-24c5890cd35444f58d903402e2816125
https://www.gestiopolis.com
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
• Estadística en economía
La econometría es la rama de la economía que hace un uso
extensivo de modelos matemáticos y estadísticos así como de
modelos y técnicas del aprendizaje automático, la programación
lineal, la teoría de juegos y la teoría económica para analizar,
interpretar y realizar estimaciones y pronósticos sobre sistemas
económicos, tratando variables como el precio de bienes y
servicios, tasas de interés, tipos de cambio, las reacciones del mercado, el coste de
producción, la tendencia de los negocios, las consecuencias de la política económica,
entre otras. https://es.m.wikipedia.org/wiki/Econometr%C3%ADa#
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.
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

8. también suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples
parámetros macro y microeconómicos.
Tanto los economistas teóricos como los que trabajan en un
entorno de negocio, necesitan conocer toda la información
posible sobre las características de su entorno, realizando
estudios de mercado para conocer la demanda potencial de
nuevos productos, estimar niveles de desigualdad de una
población, para informar el desarrollo económico de una empresa o de un país que da a
conocer los índices económicos relativos a la producción, a la mano de obra, índices de
precios para el consumidor, Las fluctuaciones del mercado bursátil, las tasas de interés,
el índice de inflación, el costo de la vida, etcétera.
https://www.coursehero.com/file/65163829/APLICACI%C3%93N-DE-LA-ESTADISTICA-
EN-LA-ECONOMIAdocx/
• Estadística en la Contabilidad
La Estadística auxilia a la contabilidad, ya que el uso o empleo
de cálculos de tipo estadístico, permite establecer diferentes
registros contables que afectan los estados financieros. Por
ejemplo, se tiene cuando se desea proyectar las cifras de los
estados financieros o al efectuar una selección de una muestra
representativa de movimientos o partidas de una cuenta.
Dentro de la contabilidad las estadísticas son de gran
importancia ya que son una herramienta que nos ayuda a: • Agilizar • Procesar • Analizar
• Interpretar • Proyectar información para apoyar la toma de decisiones.
La estadística es muy importante, pues se aplica para seleccionar muestras, cuando se
pretende hacer una auditoria; también funciona para medir la variación de costos de
producción fiables en criterios económicos.
La estadística que se ejerce dentro de la contabilidad lleva por nombre contabilidad
administrativa. La cual es un sistema de información al servicio de las necesidades de la
administración.
La contabilidad y la estadística también nos ayuda para poder diferenciar las ventas que
se han realizado en la empresa de manera que podríamos estar empleando una
estadística anual acerca de los libros diarios para ver cómo va la venta de los productos
si son aceptados por el consumidor final o no.

9. http://mat.uson.mx/~ftapia/Presentaciones%20Alumnos/Presentaciones%202016-
2/Importancia-De-Las-Estadisticas-En-La-Contabilidad.pdf
• Estadística en la Política
El Consejo Económico y Social de Asturias en su
Dictamen 4/2016 destaca "la importancia de la actividad
estadística para lograr un conocimiento de la realidad
económica y social de la región que permita a
ciudadanos, empresas e instituciones contar con
elementos para interpretar y/o predecir su
comportamiento y así poder elaborar análisis, debatir y
tomar decisiones fundamentales”. No olvidemos que el
tratamiento de la información estadística es esencial; pues una "maraña" de información
inadecuadamente "gestionada" sólo conducirá a una falta de transparencia y, por ende,
a una inutilidad de la misma.
En una democracia, los ciudadanos tienen, en base a la transparencia, el derecho de
saber cómo y por qué se toman las decisiones y cómo estas afectarán a su día a día. Por
tanto, la estadística se configura como su herramienta clave en la consecución de ese
fin.
https://www.eleconomista.es/firmas/noticias/8497120/07/17/Estadistica-y-politicas-
publicas.html
La comunidad estadística internacional trabaja para perfeccionar cada vez más la calidad
técnica de los datos producidos para que la sociedad mundial y las sociedades locales
los reconozcan como capaces de representar de manera eficaz los fenómenos sociales,
económicos, demográficos y ecológicos (UNECE, 2018; UN,
2015).https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-
19182021000300055
Como vemos, son innumerables los campos en los que la Estadística se aplica. Casi
podríamos decir que Estadística resulta ser un sinónimo de Estadística Aplicada. Es
decir, no resulta fácil concebir una Estadística pura, fuera de un contexto o con un
exclusivo sistema teorético que no tenga o reclame una representación real.
En todos los casos de las aplicaciones estadísticas, existe una estructura semejante en
el carácter de progreso y de objetivos. Podemos resumir las aplicaciones de la Estadística
en dos grandes campos: el mundo de las aplicaciones prácticas y el mundo de la ciencia.

10. En el mundo de las aplicaciones prácticas encontramos con todas
las actividades en donde estamos involucrados de un modo
personal o institucional. Si vamos a trabajar y marcamos una
tarjeta de ingreso, ya estamos formando parte de un registro
estadístico, que conjuntamente con un número considerable de
marcas, tanto propias como ajenas, podemos procesar para hacer
de este conjunto confuso de datos numéricos algo inteligible y
manejable. El mundo práctico abarca, pues, todo lo que se pueda relacionar con nuestra
vida cotidiana en forma general.
El mundo de la ciencia suele tener un carácter menos involucrado con el diario vivir,
aunque tenga con éste una importante relación de interdependencia. El aspecto científico
recurre con altísima frecuencia a la descripción de hechos medibles que luego son
comparados con otros hechos de grupos llamados grupos de control.
https://aplicacionestadistica.weebly.com/aplicaciones.html
• Estadística en el Deporte
El análisis de datos deportivos es un enfoque
revolucionario para comprender el rendimiento de
individuos, equipos y ligas enteras. Implica recopilar,
almacenar y analizar datos deportivos para obtener
información sobre el rendimiento de los jugadores y
equipos y hacer predicciones para los próximos juegos.
Descubrir patrones en los datos desbloquea el potencial
para usos prácticos, como la creación de planes de entrenamiento personalizados para
atletas.
El uso de datos deportivos ya ha tenido un impacto significativo en los deportes
profesionales. Los equipos ahora pueden evaluar su desempeño con mayor detalle, lo
que les da una ventaja competitiva. Pueden rastrear varias métricas, desde estadísticas
de jugadores individuales hasta tendencias de todo el equipo, para identificar debilidades
y fortalezas y tomar decisiones informadas para mejorar el rendimiento.
Muchos de nosotros entendemos el poder de los datos a nivel superficial, pero ¿qué
hacen específicamente los analistas de datos deportivos? Todo comienza con la
recopilación, el análisis y la interpretación de datos de una variedad de fuentes
relacionadas con los deportes. Esto puede incluir la recopilación de información de los

11. registros del equipo, estadísticas de rendimiento de los jugadores, análisis de juegos, así
como informes de exploración de equipos y jugadores.
Con estos datos, los analistas pueden descubrir patrones que de otro modo serían
invisibles para no dejar piedra sin remover en su búsqueda de mejoras en el rendimiento.
Luego brindan información concisa y procesable para mejorar la estrategia y el
rendimiento del equipo, tanto dentro como fuera del campo.
El análisis de datos deportivos tiene el poder de:
• Mejorar la precisión de la evaluación de los jugadores y las decisiones de
reclutamiento.
• Realice un seguimiento de las estadísticas de rendimiento en el juego para una
mejor toma de decisiones tácticas
• Optimice las rutinas de entrenamiento para una mayor eficiencia
• Identificar posibles oportunidades de patrocinio
https://www.astera.com/es/type/blog/sports-data-analytics/
• Hipótesis
Este es uno de los aspectos más útiles de la inferencia estadística, puesto que muchos
tipos de problemas de toma de decisiones, pruebas o experimentos en el mundo de la
ingeniería, pueden formularse como problemas de prueba de hipótesis. Una hipótesis
estadística es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más
poblaciones.
https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/estadistica1/cap02.html#:~:text=Un
a%20hip%C3%B3tesis%20estad%C3%ADstica%20es%20una,de%20una%20o%20m
%C3%A1s%20poblaciones.&text=Es%20importante%20recordar%20que%20las,no%2
0proposiciones%20sobre%20la%20muestra.
• Variable
Una variable estadística es una característica de una muestra o población de datos que
puede adoptar diferentes valores. Es una característica de algo (ya sea numérica o de
otro tipo), que se puede medir o agrupar en un conjunto de datos. Las variables pueden
ser cuantitativas (expresadas numéricamente, como el peso, la altura, o los beneficios de

12. una empresa), o cualitativas (descritas en palabras, como el color del pelo o la forma de
un objeto).
Tipos de variables estadísticas:
Variable cuantitativa: Son variables que se expresan numéricamente.
Variable continua: Toman un valor infinito de valores entre un intervalo de datos. El
tiempo que tarda un corredor en completar los 100 metros lisos.
Variable discreta: Toman un valor finito de valores entre un intervalo de datos. Número
de helados vendidos.
Variable cualitativa: Son variables que se expresan, por norma general, en palabras.
Variable ordinal: Expresa diferentes niveles y orden.
Variable nominal: Expresa un nombre claramente diferenciado. Por ejemplo, el color de
ojos puede ser azul, negro, castaño, verde, etc.
https://economipedia.com/definiciones/variable-estadistica.html
• Dato
El dato son los valores que se obtienen al llevar a cabo un estudio de tipo estadístico. Se
trata del producto de la observación de aquel fenómeno que se pretende analizar.
• Datos estadísticos
Los datos estáticos son los resultados o las observaciones que se producen en los
experimentos científicos o en una investigación. Para llevar a cabo cualquier análisis es
necesario disponer de algunos datos. Sin datos no podemos pensar en una investigación
o en un análisis estadístico.
Los datos juegan un papel vital en todo el campo y en todas las teorías y mediciones. La
medida de la tendencia central (media, mediana, moda), la medida de la dispersión
(varianza, desviación media, desviación estándar, etc.) son algunas de las medidas
estadísticas por las que encontramos las diferentes características de los datos.
https://definicion.de/datos-estadisticos/
https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-datos-estadisticos/

13. • Población
La población estadística es el conjunto total de personas o elementos cuyas
características tienen algo en común. Ese “algo” es lo que se quiere estudiar.
Por ejemplo, imaginemos que queremos estudiar el hábito de lectura en una ciudad. Aquí,
nuestra población estadística no sería todos los habitantes de la ciudad, sino aquellos
que leen regularmente. Este grupo específico será el de interés para la investigación.
Dentro de las poblaciones estadística, fundamentalmente existen dos tipo de esta:
Población estadística finita. Es aquella en la que el número de valores que la componen
tienen un fin. Por ejemplo, la población estadística que nos indica la cantidad de cerdos
en una granja comercial es finita. Es cierto que puede variar con el tiempo, pero en un
instante determinado es finita, tiene fin.
Población infinita. A diferencia del anterior, es un conjunto con gran cantidad de
elementos o individuos. Por ejemplo, granos de arena en una playa.
Población hipotética. Son individuos o elementos que, de forma estimativa mediante la
formulación de una hipótesis, podrían formar parte en un asunto concreto. Por ejemplo,
el número de personas que podrían perder su empleo en 2021.
Población real. De forma contraria a la población hipotética, esta población está
identificada y es real. Los números exactos se obtienen mediante diferentes instrumentos
de indagación.
https://economipedia.com/definiciones/poblacion-estadistica.html

14. Ejemplo:
Población:
La población en este caso sería todos los estudiantes matriculados en la universidad.
Cada estudiante es parte de la población que estás estudiando.
Variable de Interés:
La variable de interés en este caso sería la altura de los estudiantes. Esta variable puede
variar de un estudiante a otro.
Datos Individuales:
Cada estudiante en la universidad tiene una altura única. Estos datos individuales son las
unidades básicas de la población que estás estudiando.
Parámetro:
Un parámetro sería una medida resumen de la altura de todos los estudiantes en la
universidad. Podría ser la altura promedio, la altura máxima, la altura mínima, etc.
Muestra:
Dado que puede ser impracticable medir la altura de todos los estudiantes, podrías tomar
una muestra representativa. Por ejemplo, podrías seleccionar al azar 100 estudiantes de
la universidad y medir su altura. Esta muestra sería representativa de la población
completa.
Estadística:
La estadística sería cualquier medida resumen de la altura de los estudiantes en tu
muestra. Por ejemplo, la media de la altura de los 100 estudiantes seleccionados.
Inferencia Estadística:
Si obtienes una estadística de la muestra, como la media de la altura, podrías usarla para
hacer inferencias sobre la población completa. Por ejemplo, podrías estimar la altura
promedio de todos los estudiantes en la universidad basándote en la media de tu muestra.
En resumen, en este ejemplo, la población estadística es el conjunto completo de
estudiantes de la universidad, la variable de interés es la altura, los datos individuales
son las alturas de cada estudiante, el parámetro sería una medida resumen de la altura

15. de todos los estudiantes, la muestra es un subconjunto seleccionado aleatoriamente, la
estadística es una medida resumen de la muestra, y la inferencia estadística implica hacer
predicciones o estimaciones sobre la población basándote en los datos de la muestra.
• Muestra
La muestra es una porción de datos representativos del total de una población estadística
(población, productos, datos…) para llevar a cabo un estudio o evaluación. Es decir, este
subconjunto es un fragmento, del total de elementos a estudiar, formado por una cantidad
más reducida y por ende más fácil de manejar.
La muestra estadística se usa cuando la población, dato o elemento es muy voluminoso
y no es posible hacer un estudio al total de elementos; por eso se divide en porciones
más pequeñas que resulten representativas.
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
Nivel de medición nominal
El nivel de medición nominal es un tipo de nivel de medición que posee solo la
característica de descripción, y esto significa que posee etiquetas únicas que sirven para
identificar o delegar valores a los artículos.
Sus principales características son:

16. 1. En una escala nominal, una variable se divide en dos o más categorías, por
ejemplo, de acuerdo / en desacuerdo, si / no, etc. Es un mecanismo de medición
en el que la respuesta a una pregunta en particular puede caer en cualquier
categoría.
2. La escala nominal es de naturaleza cualitativa, lo que significa que los números
se usan únicamente para categorizar o identificar objetos. Por ejemplo, en el
fútbol, ¿has notado que los jugadores tienen un número en su camiseta? (cada
uno tiene un número diferente). La realidad es que estos números no tienen
nada que ver con la capacidad de los jugadores, sin embargo, pueden ayudar
a identificar al jugador.
3. En una escala nominal, los números no definen las características relacionadas
con el objeto, es decir, que cada número se asigna a un objeto aleatorio o por
decisión propia. El único aspecto permitido relacionado con los números en una
escala nominal es que sirven para “contar”. Por ejemplo, en la siguiente
clasificación de hombres y carros, 1 siendo hombres y 2 siendo carros, los
números nos servirán para saber cuántos hombres (1) hay y cuántos carros q
(2) hay.
https://www.questionpro.com/blog/es/escala-nominal/

17. 3. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia
relativa porcentual.
R// Las distribuciones de frecuencias son tablas en que se dispone las modalidades de
la variable por filas y se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de cada valor entre el
tamaño total de la muestra y se expresa como un decimal o un porcentaje. Por ende, las
distribuciones o tablas de frecuencias permiten resumir los datos en una tabla que recoge:
• valores de la variable o modalidades del atributo,
• frecuencia absoluta o número de veces que aparece cada valor o modalidad
en la muestra,
• porcentaje de veces que aparece cada valor de la variable o modalidad del
atributo sobre el total de observaciones,
• porcentaje válido calculado sobre el total de observaciones excluidos los
valores missing,
• porcentaje acumulado hasta cada uno de los valores de la variable
ordenados de menor a mayor. Este porcentaje tiene interpretación sólo en los
casos en que la variable sea susceptible de medida por lo menos en una
escala ordinal.
Un ejemplo de esto es: La distribución de
frecuencias organiza la información disponible
para describir cómo era el conjunto de las plantas
observadas respecto de una variable de interés.
Por ejemplo, la distribución de frecuencias de la
variable altura permite establecer: (a) si a grandes
rasgos las plantas eran altas o bajas y (b) si
formaban un conjunto de altura homogénea o
heterogénea. La primera caracterización (plantas altas o bajas) se relaciona
con el promedio de las alturas y la segunda (altura homogénea o
heterogénea) con su variabilidad 1.
Una variable es un espacio de la memoria de un
ordenador a la que asignamos un contenido que puede
ser un valor numérico o alfanumérico. Por lo tanto, cada
variable tiene un único nombre el cual no puede ser
cambiado. En el que dos o más variables pueden tener el
mismo contenido, pero no el mismo nombre. Ya que el
nombre de una variable comenzará siempre por una letra,
pudiendo contener tanto letras como números.
Esas letras pueden ser tanto mayúsculas como
minúsculas y no se admiten nombres de variables qué
incluyan espacios en blanco, ni símbolos matemáticos, ni palabras claves, ni símbolos
especiales como guiones, puntos, comas, comillas etc.

18. Las variables se clasifican en cualitativas
y cuantitativas. Las variables cualitativas
o categóricas, son las que se refieren a
propiedades de los elementos, que no
pueden ser medidas, en términos de
cantidad de propiedad presente, sino que
sólo determina la presencia o ausencia de
ella. Sus elementos de variación, no son
valores numéricos, son cualidades que
corresponden a categorías de la variable
(sexo: masculino o femenino, estado civil:
soltero, casado, viudo, divorciado,
separado). Estas categorías se
construyen expresando una distribución de atributos sin implicar ningún orden entre ellas
(sexo: masculino o femenino), o expresando diferencias que implican un orden
ascendente o descendente (nivel de educación: primario, secundario, terciario,
universitario); son entonces, variables categóricas ordinales 5,6. La frecuencia con que
ocurre cada una de estas variables, se estima mediante recuento de atributos y se
expresa mediante cocientes, porcentajes o tasas. Las variables cuantitativas, son
aquellas cuya magnitud puede ser medida y expresada en términos numéricos. Su
distribución es escalar, por lo que a cada una se le puede asignar un valor mayor o menor
(número de eritrocitos, peso, talla). A su vez, éstas pueden ser continuas o discontinuas.
Continuas son las variables que pueden adoptar cualquier valor, dentro de un
determinado rango, donde es posible dividir la unidad de medida utilizada infinitamente.
Ejemplo de ella es el peso, que puede ser divido al menos la teóricamente, en sucesivas
subunidades. Discontinuas o mejor dicho, discretas, son las variables que pueden tener
sólo un número limitado de valores enteros, pues la unidad de medición no puede ser
fraccionada (número de hijos, número de piezas dentarias), pues ninguna de ellas admite
valores decimales.
La frecuencia absoluta es una medida utilizada en estadística para contar la cantidad de
veces que ocurre un evento o valor específico dentro de un conjunto de datos. Este se
aplica tanto a datos cualitativos (como palabras o categorías) y a datos cuantitativos
(como números), siempre y cuando estos datos se puedan organizar de alguna manera.
También la frecuencia absoluta se puede usar para trabajar con dos tipos de variables
qué son las discretas en el que son datos que se pueden ordenar de menor a mayor, y
las continuas, qué son datos que se ordenan de menor a mayor y se agrupan en
intervalos.
Por ejemplo:
• Si tenemos un conjunto de datos que registra las alturas de diferentes personas y
encontramos que la altura de 170 cm se repite 10 veces, entonces la frecuencia absoluta
de 170 cm es 10.

19. Entonces la frecuencia absoluta nos proporciona información sobre la cantidad de veces
que aparece un valor en particular, lo que nos ayuda a comprender mejor la distribución
de datos.
La frecuencia relativa porcentual se refiere a la proporción o el porcentaje de veces que
ocurre un evento particular en relación con el total de observaciones o datos. Para
calcular esta frecuencia relativa de cada dato dividimos la frecuencia absoluta del dato
entre el número total de datos. Al ser un cociente podemos obtener la frecuencia relativa
en forma de fracción, en forma de número decimal y como un porcentaje.
Por ejemplo:
Si estamos analizando los resultados de lanzar un dado y queremos calcular la frecuencia
relativa de obtener un número par (2, 4 o 6) en un total de 100 lanzamientos, podríamos
tener una frecuencia del evento de 40 (cuatro números pares) y un total de observaciones
de 100. La frecuencia relativa sería 40 / 100= 0,4, que equivale a un 40% de probabilidad
de obtener un número par en un lanzamiento.
Link de dónde se sacó la información
https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/3_distribucin_de_frecuencias.html#:~:text=Las%2
0distribuciones%20de%20frecuencias%20son,informaci%C3%B3n%20que%20contiene
n%20los%20datos
https://www.questionpro.com/blog/es/tabla-de-
frecuencias/#:~:text=Se%20calcula%20dividiendo%20la%20frecuencia%20absoluta%2
0de%20cada%20valor%20entre,o%20categor%C3%ADas%20en%20la%20tabla
https://www.aprenderaprogramar.com/index.php?option=com_content&view=article&id=
227:concepto-y-nombres-de-variabl
https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-absoluta.html#google_vignette
https://www.rankia.com/diccionario/economia/frecuencia-relativa
https://www.agro.uba.ar/users/batista/EG/C1.pdf
http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm
https://www.revista2.fcm.unc.edu.ar/Rev.2009.3/Variables_Cuesta.pdf

20. Conclusiones
➢ En conclusión, la estadística es una herramienta fundamental en la investigación
y el análisis de datos en diversas áreas, como la ciencia, la economía, la
sociología, entre otras. Sus funciones principales incluyen la recopilación,
organización, análisis e interpretación de datos para la toma de decisiones
informadas.
Las principales ramas de la estadística incluyen la estadística descriptiva, la
estadística inferencial y la estadística matemática.
En resumen, la estadística es una disciplina crucial para el avance del
conocimiento en diversos campos, y su aplicación correcta puede proporcionar
información valiosa para la toma de decisiones fundamentadas.
➢ En conclusión, los métodos estadísticos son herramientas poderosas que permiten
analizar poblaciones y muestras para obtener conclusiones significativas sobre
diversas áreas como economía, contaduría, política y deporte. La estadística se
divide en ramas como la estadística descriptiva, que se encarga de organizar y
resumir datos, y la estadística inferencial, que se utiliza para hacer predicciones y
sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Las aplicaciones
de la estadística son vastas y van desde la predicción de tendencias económicas
hasta la evaluación de resultados deportivos. Las hipótesis, variables, datos,
poblaciones y muestras son conceptos fundamentales en estadística, y el nivel de
medición nominal es una forma de clasificar variables según su naturaleza. La
distribución de frecuencias es una técnica importante que permite organizar datos
en tablas que muestran la frecuencia absoluta y relativa de cada valor
de una variable.
➢ En conclusión, la estadística es un amplio sistema matemático y de investigación
que desempeña un papel fundamental en diversos campos. Se utiliza para analizar
datos, hacer inferencia y respaldar la toma de decisiones en una amplia variedad
de situaciones. Gracias a su versatilidad y aplicabilidad en campos tan diversos
demuestra su relevancia en el mundo entero. Permitiendo conocer mucho mas de
las herramientas que tenemos para responder diferentes preguntas a través de los
métodos científicos.

21. Anexos

28. Referencias
1. Qué es la estadística y sus ramas:
https://www.indeed.com/orientacion-profesional/desarrollo-profesional/ramas-estadistica
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S113835930773945X#:~:text=Se
%20divide%20en%20dos%20grandes,hacer%20comparaciones%20entre%20caracter
%C3%ADsticas%20observadas.
https://www.mindomo.com/es/mindmap/principales-ramas-de-la-estadistica-y-sus-
aplicaciones-generales-24c5890cd35444f58d903402e2816125
https://www.gestiopolis.com
https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/que-es-la-estadistica/1/
2. Aplicaciones de la estadística:

29. https://es.m.wikipedia.org/wiki/Econometr%C3%ADa#
https://www.coursehero.com/file/65163829/APLICACI%C3%93N-DE-LA-ESTADISTICA-
EN-LA-ECONOMIAdocx/
http://mat.uson.mx/~ftapia/Presentaciones%20Alumnos/Presentaciones%202016-
2/Importancia-De-Las-Estadisticas-En-La-Contabilidad.pdf
https://www.eleconomista.es/firmas/noticias/8497120/07/17/Estadistica-y-politicas-
publicas.html
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185-
19182021000300055
https://aplicacionestadistica.weebly.com/aplicaciones.html
https://www.astera.com/es/type/blog/sports-data-analytics/
3. Conceptos estadísticos
https://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/libros/estadistica1/cap02.html#:~:text=Un
a%20hip%C3%B3tesis%20estad%C3%ADstica%20es%20una,de%20una%20o%20m
%C3%A1s%20poblaciones.&text=Es%20importante%20recordar%20que%20las,no%2
0proposiciones%20sobre%20la%20muestra.
https://economipedia.com/definiciones/variable-estadistica.html
https://definicion.de/datos-estadisticos/
https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-datos-estadisticos/
https://economipedia.com/definiciones/poblacion-estadistica.html
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
https://www.questionpro.com/blog/es/escala-nominal/
4. Distribución de frecuencias
https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/3_distribucin_de_frecuencias.html#:~:text=Las%2
0distribuciones%20de%20frecuencias%20son,informaci%C3%B3n%20que%20contiene
n%20los%20datos

30. https://www.questionpro.com/blog/es/tabla-de-
frecuencias/#:~:text=Se%20calcula%20dividiendo%20la%20frecuencia%20absoluta%2
0de%20cada%20valor%20entre,o%20categor%C3%ADas%20en%20la%20tabla
https://www.aprenderaprogramar.com/index.php?option=com_content&view=article&id=
227:concepto-y-nombres-de-variabl
https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-absoluta.html#google_vignette
https://www.rankia.com/diccionario/economia/frecuencia-relativa
https://www.agro.uba.ar/users/batista/EG/C1.pdf
http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm
https://www.revista2.fcm.unc.edu.ar/Rev.2009.3/Variables_Cuesta.pdf
Integrantes
✓ Miguel Ángel Astaiza Diaz; Monitor. Organizar el Informe, Ilustraciones en cada
punto y colaboración en el punto 2 (Población, Muestra y Nivel de medición
nominal). Blog del estudiante: https://supertecnomaad14526.blogspot.com/.
✓ Alejandra Ortiz Rojas; Periodista. Colaboración en el punto 2 (Hipótesis, Variable
y Dato). Blog del estudiante:
https://www.blogger.com/u/2/blog/pages/599482221713922130
✓ María Paz Nieto; Relator. Colaboración en el punto 2 (Que es la estadística y sus
ramas). Blog del estudiante: No envío, estudiante nueva tuvo problemas en su
correo.
✓ Ana Sofía Quiceno Guerrero; Vigía de tiempo y encargado de materiales.
Colaboración en el punto 3 y complementación en el punto dos (Distribución de
Frecuencias y complementación en que es la estadística y sus ramas). Blog del
estudiante: https://tecnomagic0129.blogspot.com/
✓ Sofia Rodríguez Collazos; encargada del aseo. Punto 3 Distribución de
Frecuencias. Blog del estudiante: https://creacionessofix015.blogspot.com/?m=1