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Blog Excel avanzado y métodos estadísticos
Gabriel Castillo
Isabella Castillo
Nicole Castrillon
Samuel Londoño
Tania Pipicano
Institución Educativa Liceo Departamental
Santiago de Cali
2024

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.

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.

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.

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.

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.

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”.

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:

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%.

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:

- 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

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

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