Blog_Excel_avanzado_y_metodos_estadisticos.pdf
- 1. Blog Excel avanzado y métodos estadísticos Gabriel Castillo Isabella Castillo Nicole Castrillon Samuel Londoño Tania Pipicano Institución Educativa Liceo Departamental Santiago de Cali 2024
- 2. Índice 1. Métodos estadísticos, población y muestra 1.1 ¿Qué es la estadística?, ramas y de qué trata cada una 2. Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte) 3. Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal. 4. Distribución de frecuencias: 4.1 Nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa porcentual. 5. Conclusiones. 6. Referencias.
- 3. 1. métodos estadísticos, población y muestra (Isabella Castillo) Los métodos estadísticos son herramientas utilizadas para recopilar, analizar, interpretar y organizar datos con el fin de obtener conclusiones precisas y tomar decisiones informadas sobre un evento o población. La población es el conjunto completo de individuos u objetos que son de interés para una investigación o estudio en particular. la población pueden ser personas, objetos, eventos o cualquiera que esté sujeta a análisis. Este es el universo completo del cual se desea obtener datos e información. La muestra es un subconjunto representativo de una población más grande seleccionada con precisión para representar adecuadamente las características de interés. Esta es elegida para estudiar, analizar o investigar comportamientos precisos dentro de la población. Puede ser aleatoria su elección o no, su análisis puede dar conclusiones que se pueden extrapolar a la población en su conjunto. 1.1 ¿Qué es la estadística?, ramas y de qué trata cada una La estadística es la ciencia que recolecta, organiza, presenta y analiza datos numéricos con el fin de obtener conclusiones numéricas y tomar decisiones a partir de estos análisis. Algunas de las ramas de la estadística son: Estadística descriptiva: se utiliza para mostrar datos como media, mediana y moda Inferencia estadística: se refiere al proceso de inferir una población o generalización a parte de una muestra de datos (pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y pruebas de regresión). Análisis de regresión: Se utiliza para examinar la relación entre una variable y una o más variable. Análisis de varianza (ANOVA): Se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos para determinar si existe una diferencia significativa entre estas. Análisis multivariado: Incluye técnicas como análisis de componentes principales, análisis factorial y análisis discriminantes que permiten que múltiples variables identifiquen patrones y relaciones complejas. Análisis de series temporales: Tiene como objetivo examinar los datos recopilados en diferentes momentos en el tiempo para identificar tendencias, patrones estacionales y predecir resultados futuros.
- 4. Muestreo estadístico: Se refiere a la selección de muestras representativas de un mayor número de persianas con el fin de tener una idea del universo según la población. 2. Aplicación de la estadística (Samuel Londoño) El campo de aplicación de la estadística es muy amplio, porque se emplea en la ciencia, la tecnología y la industria. Las investigaciones en una empresa pueden estar enfocadas por un lado en los procesos industriales y en los procesos administrativos. Por ejemplo, dentro del campo financiero, la estadística es estrictamente necesaria porque forma parte del control administrativo, ayuda a ver la economía desde diferentes niveles, proyectar gastos y determinar el retorno de la inversión, solo por mencionar algunos de los ámbitos en los que puede ser útil. Economía: la Estadística Económica suministra métodos que permiten el análisis de hechos económicos, poniendo de manifiesto sus características más importantes y fijando, además, incluso las limitaciones, condiciones y alcance de las conclusiones que de dicho análisis se puedan extraer. Los conocimientos que se extraen de estudiar economía y estadística posibilitan plasmar políticas públicas que generen riqueza y bienestar para la población. Contaduría: la estadística representa una herramienta para la contabilidad, representando una forma de presentar, analizar y procesar datos, para la gestión de procesos económicos y la presentación de informes y resultados. Se convierte en una herramienta de control continuo en el proceso administrativo, ya que debido a los datos que proporciona permite analizar, estudiar e interpretar los resultados, creando una retroalimentación permanente enfocada a la mejora continua. Política: La información estadística y los registros administrativos son insumos para el ciclo de la política pública; en la medida que permiten diagnosticar los problemas de la sociedad y hacerle seguimiento a las acciones de política que se implementen para dar solución a las necesidades de la población. Una sociedad bien informada tiene mayor capacidad de evaluar la actuación del gobierno y calificar de manera más fundamentada las acciones del poder público. Deporte: Los métodos estadísticos además de facilitar la recogida y organización de los datos, posibilitan conocer si se han cumplido o no los objetivos trazados, aportan información complementaria al entrenador para el proceso de toma de decisiones y permiten conocer mejor este deporte y los distintos factores que lo rodean. Permite realizar un análisis más objetivo, tanto cualitativo como cuantitativo, de los datos que recoge, para su interpretación de los procesos.
- 5. 3. Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal (Nicole Castrillon) Hipótesis: Una hipótesis es una proposición o enunciado que se considera cierto de entrada, aunque aún no haya podido probarse, y que por lo tanto constituye una especulación o una conjetura de trabajo, carente de confirmación o refutación mediante la experiencia. El término proviene del griego hypo, “por debajo”, y thesis, “opinión” o “conclusión”. Las hipótesis pueden plantearse con mayor o menor basamento en lo real, pero sirven como un primer paso en la investigación, la cual buscará demostrar o refutar. Esto, sin embargo, deberá hacerse mediante evidencia empírica o mediante una argumentación sustentada, dependiendo de si estamos ante una investigación cuantitativa o cualitativa . En todo caso, una hipótesis es una formulación provisional, ya que al probarse pasa a ser un enunciado verificado o demostrado. La formulación de una hipótesis es central, además, en el método científico , cuya serie de pasos permiten someter a prueba, refinar y finalmente formular una interpretación científica que sirva de sustento para entenderla. Variable: Una variable refiere, en una primera instancia, a cosas que son susceptibles de ser modificadas (de variar), de cambiar en función de algún motivo determinado o indeterminado. El término variable alude a las cosas de poca estabilidad, que en poco tiempo pueden tener fuertes alteraciones o que nunca adquieren una constancia (muy frecuentemente sucede esto con el clima, o el humor de una persona). Según cómo se midan, las variables podrán ser cualitativas o cuantitativas. Serán cualitativas aquellas que expresen características o cualidades diferentes; y serán cuantitativas cuando expresen argumentos numéricos . Las variaciones cualitativas podrán ser clasificadas en: ● Ordinales o cuasicuantitativas. Aquí la variable tomará valores ordenados respecto de la escala previamente establecida. ● Nominal. Los valores de cada variable no pueden estar sujetos a un orden determinado.
- 6. Las variaciones cuantitativas se clasifican en: ● Discretas. La variable presentará cortes en la escala de valores que se ha seleccionado. ● Continuas. La variable podrá adquirir cualquier valor mientras se encuentre dentro de un intervalo de valores determinado. Según la influencia las variables pueden podrán clasificarse de una manera totalmente distinta: Variable independiente. El valor que tenga asignado la variable no dependerá de otra variable. Se representan dentro del eje de abscisas. Variable dependiente. El o los valores de una variable dependerán exclusivamente de los valores que obtengan otras variables. Dato: Un dato es la representación de una variable que puede ser cuantitativa o cualitativa que indica un valor que se le asigna a las cosas y se representa a través de una secuencia de símbolos, números o letras. Los datos describen hechos empíricos. Para examinarlos deben ser organizados o tabulados, ya que un dato por sí mismo no puede demostrar demasiado sino que se debe evaluar el conjunto para examinar los resultados. Tipos de datos En programación es indispensable determinar a qué tipo o categoría corresponden los datos con los que se trabaja. Cada conjunto de datos de un tipo específico se manipula de diferente manera para obtener los resultados deseados. Numérico ● Entero. Tipo de dato formado por una variable numérica que no cuenta con parte decimal. ● Real. Tipo de dato formado por una variable numérica que puede contar con parte decimal.
- 7. Texto ● Carácter. Tipo de dato formado por una unidad o símbolo que puede ser una letra, un número, una mayúscula o un signo de puntuación. ● Cadena. Tipo de dato formado por un conjunto de caracteres dispuestos de forma consecutiva que se representa entre comillas ● Boolean. Tipo de dato que puede representar dos valores: verdadero o falso. Población: .El término población es de uso común en distintas ciencias , tanto naturales (por ejemplo, la biología ) como sociales y formales (especialmente la demografía y la estadística), pero su definición no siempre se hace en un El uso popular y común de esta palabra remite a la cantidad de personas que hay en un determinado momento en un lugar específico. Este concepto es similar al que maneja la estadística, que se usa para los integrantes de cualquier muestra: si entrevistamos a 200 turistas europeos en un balneario en Marruecos, ésa es la población estadística. La demografía es la ciencia que estudia las poblaciones y se interesa por las personas que habitan una geografía determinada. Es decir que las considera como un ente colectivo con continuidad en el tiempo, cuyos individuos comparten características y conductas que determinan esa permanencia. Una población es, desde este punto de vista, el stock de personas que hay en una region determinada. Los estudios sobre la población forman parte de distintas aproximaciones a la sociedad , que buscan comprender el modo particular en que se organizan las distintas culturas y naciones , así como las dinámicas particulares a las que, como colectivo, se enfrentan. Muestra: Muestra es una porción de la totalidad de un fenómeno, producto o actividad que se considera representativa del total también llamada una muestra representativa. Muestra viene de mostrar siendo que da a conocer a los interesados o públicos objetivos resultados, productos o servicios que ejemplifican o sirve como demostración de un tipo de evento, calidad o la estandarización. En estadísticas, la muestra es una porción extraída mediante métodos específicos que representan los resultados de una totalidad llamada población usando la probabilidad como, por ejemplo, “la muestra estadística de 100 personas que se someten a una encuesta para conocer la satisfacción de un producto”.
- 8. 4. Distribución de Frecuencia (Gabriel Castillo) Las distribuciones de frecuencia son tablas en que se dispone las modalidades de la variable por filas. En las columnas se dispone el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes,etc. La finalidad de las agrupaciones en frecuencia es facilitar la obtención de la información que contienen los datos Ejemplo: Quieren conocer si un grupo de individuos está a favor o en contra de la exhibición de imágenes violentas por televisión, para lo cual han escogido los siguientes datos: Podemos hacernos una mejor idea si disponemos en una tabla de valores de la variable acompañados del número de veces (frecuencia) que aparece cada valor. X: Símbolo genérico de la variable. F: Frecuencia. (También puede ser simbolizado como ni). 4.1. Nombre de las variables Las variables de estadística pueden ser de dos tipos: Cualitativas: Son los resultados con valores no numéricos. Ej: Tipos de cabello, animales, tiendas de ropa, etc. Cuantitativas: Son los resultados con valores numéricos. Este mismo cuenta con dos subcategorías:
- 9. Cuantitativa discreta: Se denomina una variable cuantitativa discreta cuando se toman los valores de situaciones aisladas. (Ej: Número de veces que sales al cine, Cuántas personas hay en tu grupo de amigos, Número de vehículos que tiene tu familia) Cuantitativa continua: Se denomina una variable continua cuando entre dos valores pueden haber intermedios. Es decir, se toman todos los valores de un determinado intervalo. (Ej: Peso de las personas, nivel sobre el mar en que se encuentran diferentes ciudades, talla de zapatos). Frecuencia absoluta y Frecuencia relativa porcentual: Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es el número de veces que un dato se repite dentro de un conjunto de datos. Se representa como fi donde la i corresponde al número de datos. La forma de obtener la frecuencia absoluta no es otra que contando las veces que aparece el dato en el conjunto de datos. La suma de las frecuencias absolutas corresponde al número total de datos, representado por la letra N: Frecuencia relativa porcentual: La frecuencia relativa porcentual es el porcentaje de la frecuencia relativa, siendo esta la división de la frecuencia absoluta entre el total de valores en una selección de datos. Este valor de frecuencia relativa porcentual representa la posibilidad sobre el 100% de encontrar este número en una serie de datos, es por esta razón que es una relación de frecuencia. Ejemplo: Tenemos el término x = 3, tiene una frecuencia absoluta de 2 y el total de dígitos es 30, entonces: fr = (2/30)· 100% fr = 7% Siendo la frecuencia relativa porcentual del 7%.
- 10. 5. Conclusiones (Tania Pipicano) Métodos estadísticos, población y muestra. Los métodos estadísticos son herramientas fundamentales en la investigación y el análisis de datos. La estadística descriptiva nos ayuda a comprender las características básicas de un conjunto de datos, como la media, mediana, y la moda. La inferencia estadística nos permite hacer generalizaciones sobre una población basándonos en muestras de datos, utilizando, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y análisis de regresión. El análisis de regresión examina la relación entre variables, mientras que el ANOVA compara medias entre tres o más grupos. El análisis multivariado nos ayuda a identificar patrones complejos entre múltiples variables, el análisis de series temporales busca tendencias y predicciones en datos recopilados a lo largo del tiempo. El muestreo estadístico es crucial para seleccionar muestras representativas de una población más amplia. La población se refiere al conjunto completo de individuos u objetos de interés en un estudio, mientras que la muestra es un subconjunto seleccionado para representar adecuadamente las características de la población. Aplicación de la estadística. La estadística juega un papel fundamental en una amplia gama de campos, incluyendo la ciencia, la tecnología, la industria y las finanzas. Desde el control administrativo hasta la proyección de gastos y la evaluación del retorno de la inversión, su aplicación es indispensable para comprender y tomar decisiones informadas en diversos niveles y contextos empresariales. Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal. Las hipótesis son afirmaciones provisionales que sirven como punto de partida en las investigaciones científicas, guiando el proceso de indagación hacia la confirmación o refutación. Las variables, por otro lado, representan atributos que pueden variar y se clasifican en cualitativas y cuantitativas, según la naturaleza de la información que proporcionan. Los datos, que describen hechos empíricos, deben ser organizados para su análisis, ya que constituyen la base sobre la cual se construyen conclusiones y se toman decisiones informadas. La población se refiere al conjunto completo de individuos de un contexto específico, mientras que la muestra es una parte representativa de esa población, utilizada en estudios estadísticos para hacer inferencias sobre el conjunto completo. Distribución de Frecuencia. Las tablas de distribución de frecuencias son herramientas que nos colaboran/ayudan en organizar las diferentes categorías de una variables en filas, y en las columnas muestran la cantidad de veces que aparece cada valor, así como los porcentajes correspondientes. Tiene el propósito de estas agrupaciones es facilitar la comprensión de información contenida en los datos. Tipos de variables:
- 11. - Cualitativas - Cuantitativas - Cuantitativa discreta - Cuantitativa continua Frecuencia absoluta y frecuencia relativa porcentual. La frecuencia absoluta es el recuento de cuántas veces aparece un dato en un conjunto, mientras que la frecuencia relativa porcentual es el porcentaje que representa la frecuencia absoluta en relación con el total de datos. 6. Referencias (Tania Pipicano) Montes, D. (2019, 29 de Julio). Métodos de análisis estadístico - proyectos gestión conocimiento. Proyectos gestión conocimiento. https://www.pgconocimiento.com/metodos-de-analisis-estadistico/ López, P. L. (s. f.). POBLACIÓN MUESTRA y MUESTREO. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100 012 Jorge, & Jorge. (2022, 15 julio). Población y muestra, ejemplos y ejercicios | Matemóvil. MateMovil. https://matemovil.com/poblacion-y-muestra-ejemplos-y-ejercicios Tablas de Frecuencias para Datos Agrupados. http://prepa8.unam.mx/academia/colegios/matematicas/paginacolmate/applets/eyp/ Applets_Geogebra/datosagrupados.html Santoja, M. R. P. A. M. M. J. M. Tipos de datos | Estadística. http://descargas.pntic.mec.es/cedec/mat3_2/contenidos/M3_U10/tipos_de_datos.ht ml 3 Distribución de frecuencias. https://www.uv.es/webgid/Descriptiva/3_distribucin_de_frecuencias.html Equipo editorial, Etecé. (2022, 2 febrero). Hipótesis - Concepto, tipos, características, ejemplos y teorías. Concepto. https://concepto.de/hipotesis/#ixzz8UCigCsOA Equipo editorial, Etecé. (2021, 5 agosto). Variable - Concepto, usos y tipos. Concepto. https://concepto.de/variable/#ixzz8UCjpnFNj
- 12. Equipo editorial, Etecé. (2023, 19 noviembre). Dato - Qué es, concepto, ejemplos y tipos de datos. Concepto. https://concepto.de/dato/#ixzz8UCmFVUII Fuente: https://concepto.de/poblacion/#ixzz8UCqbZQr6