Blog, Excel avanzado, métodos estadísticos..docx
- 1. 1 Blog, excel avanzado, métodos estadísticos Juan Felipe Arcos Gómez Maria Jose Garcia Taliana Guzman Edgar Fabriany Martinez Ponce Valery Patarroyo Hoyos Grado 11-5 I.E. Liceo Departamental Área de Tecnologia e Informatica Santiago de Cali 2024
- 2. 2 Blog, excel avanzado, métodos estadísticos Juan Felipe Arcos Maria Jose Garcia Taliana Guzman Edgar Fabriany Martinez Ponce Valery Patarroyo Hoyos Grado 11-5 Guillermo Mondragon I.E. Liceo Departamental Área de Tecnologia e Informatica Santiago de Cali 2024
- 3. 3 Tabla de contenido Ejes temático 2 ...............................................................................................................3 Métodos estadísticos ..........................................................................................4 Ramas de la estadística ......................................................................................4 Estadística Descriptiva.............................................................................4 Estadística Inferencial ..............................................................................5 Aplicaciones de la estadística ............................................................................5 Ejes temático 3 ...............................................................................................................8 Distribución de frecuencias................................................................................8 Conclusiones..................................................................................................................9 Referencias ...................................................................................................................10 Capturas (evidencias de trabajo) ................................................................................12 Blogs..............................................................................................................................15
- 4. 4 Ejes temático 2 Métodos estadísticos, población, muestra. Averigua: ¿qué es la estadística?, ramas y de qué trata cada una Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte) Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal. Métodos estadísticos ¿Qué es la estadística?: La estadística es una disciplina científica formal y deductiva, a menudo considerada rama de las matemáticas, que estudia la variabilidad y las leyes de la probabilidad, a través de herramientas diversas, tanto conceptuales como de muestreo. Igualmente, la estadística es un conjunto de métodos, normas y reglas empleadas en el estudio del comportamiento de un grupo determinado de datos, de acuerdo al enfoque de la investigación, de manera que puedan tomar decisiones y realizar conclusiones con respecto a una situación, un fenómeno o,en el contexto empresarial, una oportunidad del entorno o una aceptación y una demanda de un producto o servicio .También, es importante en cualquier ámbito de estudio, desde el científico hasta el empresarial, pues brinda seguridad y precisión al momento de analizar los datos de una investigación. Por último, la estadística proporciona resultados estimados y conclusiones que conducen a soluciones, tanto numéricas como sociales. Es una herramienta poderosa para comprender hechos, tomar decisiones informadas y resolver problemas de uso cotidiano,empresarial,etc.
- 5. 5 Ramas de la estadística Estadística Descriptiva La estadística descriptiva es una de las ramas de la estadística que se encarga de recolectar los datos para luego analizarlos y caracterizarlos, todo esto con el objetivo de poder describir sus características y el tipo de comportamiento que posee utilizando tablas y gráficos. Por ende, una característica es que se basa en distribuir los datos en rangos de frecuencias para facilitar su manejo. Utilizar la aritmética para encontrar los valores más representativos de los datos, a través de las medidas de tendencia central, así como analizar la dispersión de los mismos. Estadística Inferencial Se llama estadística inferencial o inferencia estadística a la rama de la Estadística encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades, conclusiones y tendencias, a partir de una muestra del conjunto. Su papel es interpretar, hacer proyecciones y comparaciones.Por ende, la estadística inferencial es sumamente útil en el análisis de poblaciones y tendencias, para hacerse una idea posible de las acciones y reacciones de la misma de cara a condiciones específicas. Esto no significa que se las pueda predecir fielmente, ni que estemos en presencia de una ciencia exacta, pero sí de una aproximación posible al resultado final. Aplicaciones de la estadística Economía: La economía es una disciplina que estudia cómo se utilizan los recursos escasos para producir bienes y servicios, y cómo se distribuyen entre individuos, empresas y gobiernos para satisfacer las necesidades humanas. Examina cómo se toman decisiones económicas en diferentes contextos, cómo funcionan los mercados, cómo se formulan políticas económicas y cómo se generan y distribuyen la riqueza. La economía abarca una amplia gama de subcampos, como la microeconomía (que se centra en el comportamiento de agentes individuales, como consumidores y
- 6. 6 empresas) y la macroeconomía (que estudia la economía en su conjunto, incluyendo variables como el crecimiento económico, el desempleo y la inflación). Contaduría: La contaduría, también conocida como contabilidad, es el proceso de medir, procesar y comunicar información financiera sobre una entidad económica, como una empresa, organización sin fines de lucro o gobierno. La contaduría se ocupa de registrar transacciones financieras, preparar estados financieros como el balance general, el estado de resultados y el flujo de efectivo, y proporcionar análisis e interpretación de estos datos para la toma de decisiones gerenciales, la rendición de cuentas y el cumplimiento de normativas legales y fiscales. Los contadores también desempeñan un papel importante en la auditoría, que implica verificar la precisión y la integridad de la información financiera de una entidad. Hipótesis: Una hipótesis es un suposición provisional que se formula para ser evaluada y probada. Se basa en el razonamiento lógico y en observaciones previas. Las hipótesis pueden surgir de teorías existentes, de observaciones anecdóticas o de la necesidad de explicar un fenómeno. Son esenciales porque guían una investigación al plantear una relación entre dos o más variables. Las hipótesis pueden ser de dos tipos: Hipótesis nula, que establece que no hay diferencia o relación entre las variables, e hipótesis alternativa, que propone que si existe una diferencia o relación entre las variables. Por ejemplo, si estamos investigando cómo la temperatura afecta el rendimiento de un procesador, nuestra hipótesis podría ser que a medida que la temperatura aumenta, el rendimiento del procesador disminuirá. Datos: Los datos son la materia prima de cualquier investigación. Consisten en hechos brutos, observaciones o registros de fenómenos que se recolectan durante el proceso de estudio. Pueden ser de naturaleza cualitativa, (es decir descriptiva, no numérica) o cuantitativa (numérica). Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como encuestas, experimentos, observaciones directas o registros históricos. Es fundamental que los datos sean precisos, relevantes y fiables para que los resultados de la investigación sean válidos y confiables.
- 7. 7 Por ejemplo, en un proyecto de tecnología, los datos podrían incluir mediciones de rendimiento, resultados de pruebas, respuestas de encuestas, registros de comportamiento del usuario, entre otros. Muestra: En una investigación, no siempre es posible estudiar toda la población de interés debido a limitaciones de recursos, tiempo o acceso. Por lo tanto, se selecciona una muestra, que es un subconjunto representativo de la población total. La selección de la muestra debe realizarse de manera cuidadosa y aleatoria para garantizar que sea representativa y que los resultados obtenidos pueden generalizarse con cierto grado de confianza a la población completa. Existen diversas técnicas de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados, entre otros. Por ejemplo, si queremos estudiar el rendimiento de un nuevo software en una empresa, podríamos seleccionar una muestra de empleados de diferentes departamentos y niveles jerárquicos para participar en el estudio. Variable: Una variables es cualquier característica, atributo o condición que puede tener diferentes valores y que puede medirse, observarse o manipularse. Las variables pueden ser independientes (causas) o dependientes (efectos) según su relación en el estudio. También pueden clasificarse como cualitativas (categorías o cualidades) o cuantitativas (números o cantidades). Identificar y definir claramente las variables es fundamental para diseñar un estudio de investigación ólido y para interpretar adecuadamente los resultados. Por ejemplo, si estamos estudiando cómo el tipo de sistema operativo afecta la velocidad de procesamiento de una computadora, el tipo de sistema operativo sería la variable independiente, mientras que la velocidad de procesamiento sería la variable dependiente. Población: Se refiere al conjunto completo de elementos o individuos que comparten una característica común y que son objeto de estudio. La población puede ser finita o infinita, pero en cualquier caso, representa el universo del cual se extrae la muestra del estudio. Es importante distinguir entre la población objetivo (es decir, aquella a la que se pretenden generalizar los resultados) y la población (aquella a la que realmente se puede acceder para recopilar datos).
- 8. 8 Por ejemplo, si estamos estudiando la altura de todos los estudiantes de una escuela, la población serían todos los estudiantes de esa escuela. Es importante distinguir entre la población objetivo, que es el grupo al que se desea generalizar los resultados, y la población accesible, que es el grupo del cual se puede obtener una muestra. Nivel de medición nominal: En el nivel de medición nominal, las variables se clasifican o categorizan en grupos distintos, pero no existe un orden o jerarquía intrínseca entre las categorías. Las variables nominales representan diferentes categorías o atributos que no se pueden ordenar de manera significativa. En un punto de vista, el género, la afiliación política o el estado civil son variables nominales. Este nivel de medición es el más básico y se utiliza cuando las variables simplemente se clasifican en grupos sin tener en cuenta ninguna cantidad numérica asociada. Ejes temático 3 Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa porcentual. Distribución de frecuencias Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta 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. Esta medida se representa mediante las letras fi. La letra f se refiere a la palabra frecuencia y la letra i se refiere a la realización i-ésima del experimento aleatorio, es decir se refiere a cada prueba específica. Podemos usar la frecuencia absoluta para trabajar con dos tipos de variables: las discretas, que son datos que se pueden ordenar de menor a mayor, y las continuas, que son datos que se ordenan de menor a mayor y se agrupan en intervalos. Además, esta medida nos sirve para calcular la frecuencia relativa, que es otra forma de analizar datos estadísticos. Un punto importante es que si sumamos todas las frecuencias absolutas de un conjunto de datos, obtenemos el número total de datos que estamos analizando, ya sea de una muestra o de una población.Por ejemplo, si estás contando
- 9. 9 cuántas manzanas hay en una cesta de frutas, la frecuencia absoluta sería el número exacto de las manzanas. Este concepto nos es muy útil en estadística descriptiva, una rama de la estadística que se enfoca en describir y resumir datos. Nos ayuda a entender mejor las características de un grupo grande de datos, y/o de una muestra, se aplica tanto a datos cualitativos (como palabras o categorías) como a cuantitativos (números), siempre y cuando estos datos se puedan organizar de alguna manera. Frecuencia relativa porcentual:La frecuencia relativa es una medida estadística que se calcula como el cociente de la frecuencia absoluta de algún valor de la población/muestra (fi) entre el total de valores que componen la población/muestra (N). Es una magnitud, utilizada en estadística, que indica la proporción o fracción de la cantidad de veces que ocurre un fenómeno o evento respecto a los demás. El total de las frecuencias relativas representa la unidad, es decir, 1, pues cada una de ellas representa, únicamente, una parte del total de las frecuencias. Esto también se puede interpretar como que la suma de las frecuencias relativas es igual al 100%. Cuando estos valores se expresan en porcentajes se habla de frecuencia porcentual. La distribución de frecuencias, de la que hace parte la frecuencia relativa, es uno de los parámetros más importantes de la estadística descriptiva. Esta permite comparar diversos grupos y la recurrencia de sus acciones o de los fenómenos que se presentan durante un periodo de tiempo. Para entender la frecuencia relativa, primero necesitamos saber qué es la frecuencia absoluta,a diferencia de la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa nos muestra la proporción o el porcentaje que representa cada valor dentro del total de datos. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de observaciones en el conjunto de datos.
- 10. 10 Conclusiones Principalmente, la estadística es una disciplina que estudia la variabilidad y las leyes de la probabilidad mediante diversas herramientas, siendo indispensable para la toma de decisiones y la comprensión de fenómenos en diversos ámbitos, desde la economía hasta la investigación científica. Así mismo, sus más diferentes ramas, como la estadística descriptiva y la inferencial, permiten caracterizar y hacer deducciones sobre conjuntos de datos, respectivamente. Aplicada en campos como la economía y la contaduría , la estadística ayuda a comprender y a prever comportamientos, optimizando la toma de decisiones. Por otro lado, la hipótesis y las variables son fundamentales en la investigación estadística, proporcionando un marco para formular suposiciones y medir aspectos específicos de un fenómeno. La recolección de datos se realiza tanto en poblaciones completas como en muestras representativas, utilizando técnicas de muestreo adecuadas. Además, el nivel de medición nominal categoriza variables sin un orden específico. Terminando, la distribución de frecuencia absoluta cuenta la cantidad de ocurrencias de un suceso, mientras que la frecuencia relativa porcentual muestra la proporción de cada valor en relación con el total de datos. Estos conceptos son esenciales para comprender la distribución de datos y comparar grupos en estadística descriptiva. Referencias ● Métodos estadísticos Estadística - Qué es, características y ejemplos (excelparatodos.com) ● Ramas de la estadística Estadística inferencial - Concepto, usos y ejemplos Estadística descriptiva: historia, características, ejemplos, conceptos (lifeder.com)
- 11. 11 ● Aplicaciones de la estadística https://dialnet.unirioja.es/ Las Variables de Investigación Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio hipótesis - Definición y Explicación científica Gestión- Explicación de datos de investigación Población - Definición, tipos y métodos de estudio diferentes niveles de medición: nivel nominalExplorando ● Frecuencia absoluta https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-absoluta.html ● Frecuencia relativa porcentual https://excelparatodos.com/frecuencia-relativa/ https://economipedia.com/definiciones/frecuencia-relativa.html
- 12. 12 Capturas (evidencias de trabajo)
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