EXCEL AVANZADO, MÉTODOS ESTADÍSTICOS.pdf
- 1. EXCEL AVANZADO, MÉTODOS ESTADÍSTICOS. Institucion Educativa Liceo Departamental Tecnologia e informatica INTEGRANTES: Sara Moreno Josselyn Moreno Carolina Martínez Daniel Guerra Samantha Hurtado Grado: 11-4 PROFESOR: Guillermo Mondragón FECHA: 31/03/2025 Tabla de contenido :
- 2. Introducción ¿Qué es la estadística? Ramas de la estadística Aplicaciones de la estadística (economía, contaduría, política, deporte). Conceptos: Hipótesis, variable, dato, población, muestra, nivel de medición nominal. Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa porcentual. Cuadro sinóptico. Noticia sobre un acontecimiento del momento del mundo (con datos estadísticos) Conclusiones 1. ¿Qué es la estadística? La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de recopilar, organizar, analizar, interpretar y presentar datos con el fin de describir fenómenos, identificar patrones y realizar inferencias sobre una población a partir de una muestra. Su objetivo principal es proporcionar herramientas para la toma de decisiones basadas en evidencia, minimizando la incertidumbre en diversos contextos. Funciones de la estadística La estadística cumple varias funciones esenciales en la investigación y el análisis de datos: Recopilación de datos: Diseña estrategias y métodos para obtener información de manera :
- 3. estructurada y representativa. Esto puede incluir encuestas, experimentos y observaciones. Organización y clasificación: Permite estructurar la información en tablas, bases de datos o gráficos para facilitar su interpretación. Descripción y resumen de datos: Usa medidas como la media, mediana, moda y desviación estándar para presentar un panorama claro de la información recolectada. Análisis e interpretación: Identifica patrones, relaciones y tendencias dentro de los datos mediante herramientas como la regresión, la correlación y la prueba de hipótesis. Inferencia estadística: Generaliza conclusiones obtenidas a partir de una muestra hacia una población más amplia, utilizando modelos probabilísticos y estimaciones. Predicción y toma de decisiones: Con base en la información analizada, ayuda a anticipar comportamientos futuros y facilita la toma de decisiones en distintos ámbitos como negocios, salud y ciencia. Control de calidad y optimización: Se emplea en la evaluación y mejora de procesos en industrias y empresas para garantizar estándares adecuados de producción o desempeño. Importancia de la estadística La estadística es una herramienta fundamental en múltiples disciplinas, ya que permite transformar grandes volúmenes de datos en información útil. Su aplicación es clave en la investigación científica, el análisis económico, la planificación estratégica y la solución de problemas en diversas áreas del conocimiento. 2. Ramas de la estadística La estadística se divide en dos grandes ramas: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. Ambas cumplen funciones esenciales en el análisis de datos y se complementan en la interpretación de la información. 2.1 Estadística descriptiva Se encarga de organizar, resumir y presentar datos de manera clara. No busca hacer :
- 4. predicciones ni extraer conclusiones sobre una población, sino simplemente mostrar lo que los datos reflejan a través de diferentes representaciones y medidas. * Herramientas principales: Tablas de frecuencias Gráficos (barras, pastel, histogramas) Medidas de tendencia central (media, mediana, moda) Medidas de dispersión (rango, varianza, desviación estándar) Ejemplo: Si tenemos las calificaciones de 100 estudiantes, la estadística descriptiva nos dirá el promedio de notas, cuántos aprobaron o reprobaron y cómo se distribuyen las calificaciones en un gráfico. 2.2. Estadística inferencial Va más allá de describir los datos. Su objetivo es analizar una muestra para hacer estimaciones, inferencias o predicciones sobre una población más amplia. Se basa en métodos probabilísticos y permite tomar decisiones con un margen de error controlado. * Métodos principales: Estimación de parámetros: Se calculan valores aproximados de una población basándose en una muestra (por ejemplo, el promedio de ingresos de un país a partir de un grupo representativo). Pruebas de hipótesis: Se utilizan para comprobar si una afirmación sobre una población es verdadera o falsa (por ejemplo, verificar si un nuevo medicamento es más efectivo que el anterior). Intervalos de confianza: Se determina un rango dentro del cual probablemente se encuentra un parámetro poblacional (por ejemplo, el margen de error en encuestas electorales). Ejemplo: Si queremos saber la intención de voto de una elección, no podemos preguntarle a toda la población. En su lugar, se encuestó a 1,000 personas y, con base en eso, se estimó el resultado final con un margen de error. 3. Aplicaciones de la estadística :
- 5. La estadística se aplica en diversas áreas del conocimiento, ayudando a analizar datos, tomar decisiones y predecir tendencias. A continuación, se presentan algunas de sus principales aplicaciones en diferentes campos: 3.1. Economía En economía, la estadística es esencial para analizar indicadores financieros, evaluar el crecimiento económico y prever tendencias del mercado. Ejemplo: Se usa en el cálculo del Producto Interno Bruto (PIB), tasas de inflación y desempleo, permitiendo a los gobiernos y empresas tomar decisiones estratégicas basadas en datos. 3.2. Contaduría En contaduría, la estadística ayuda a analizar estados financieros, detectar fraudes y evaluar riesgos en inversiones. Ejemplo: Se emplea en auditorías para detectar irregularidades en registros contables y en el análisis de costos para mejorar la rentabilidad de una empresa. 3.3. Política La estadística es clave en la toma de decisiones gubernamentales, encuestas de opinión y análisis de políticas públicas. Ejemplo: En las elecciones, las encuestas de intención de voto permiten hacer predicciones sobre los posibles resultados y evaluar la popularidad de los candidatos. 3.4. Deporte En el ámbito deportivo, la estadística se utiliza para evaluar el desempeño de los jugadores, diseñar estrategias y mejorar el rendimiento de los equipos. Ejemplo: En el fútbol, se analizan datos como la posesión del balón, los tiros a puerta y la efectividad de los pases para mejorar las tácticas del equipo. 4. Conceptos 1. Hipótesis: Es una afirmación o suposición que se plantea como posible explicación de un fenómeno. Se formula con base en conocimientos previos y debe ser comprobable mediante la observación y el análisis de datos. Puede ser una hipótesis nula Publicada con documentos de Google Más infor EXCEL AVANZADO, MÉTODOS ESTADÍSTICOS Actualizado automáticamente cad minutos :
- 6. (afirma que no hay efecto o relación) o alternativa (sugiere que sí hay un efecto o relación). 2. Variable: Es cualquier característica o propiedad que puede tomar diferentes valores en un estudio. Se clasifica en cualitativa (cuando expresa atributos o categorías, como el color o el género) y cuantitativa (cuando se puede medir numéricamente, como la edad o el peso). Además, las variables pueden ser dependientes (aquellas que se estudian para ver cómo son afectadas) e independientes (las que provocan cambios en las dependientes). 3. Dato: Es la unidad de información obtenida a partir de la medición de una variable. Puede ser cualitativo (descripción de características, como "rojo" o "grande") o cuantitativo (valores numéricos, como "5 kg" o "20 años"). Los datos son fundamentales en la investigación, ya que permiten analizar tendencias, relaciones y patrones. 4. Población: Es el conjunto total de individuos, elementos o eventos que poseen una característica en común y que son objeto de estudio en una investigación. Puede ser finita (cuando tiene un número limitado de elementos) o infinita (cuando es imposible contar todos los elementos, como el número de peces en un océano). 5. Muestra: Es un subconjunto representativo de la población que se selecciona para el estudio con el fin de hacer inferencias sobre la población total. Se obtiene mediante diferentes métodos de muestreo, como aleatorio simple, estratificado o por conveniencia, y debe ser lo suficientemente grande y diversa para garantizar resultados precisos. 6. Nivel de medición nominal: Es el nivel más básico de medición, donde las variables se clasifican en categorías sin un orden específico ni jerarquía. Solo permite diferenciar elementos sin establecer relaciones de mayor o menor. Ejemplos de este nivel incluyen el estado civil (soltero, casado, divorciado) o los tipos de frutas (manzana, plátano, naranja). :
- 7. 5. Distribución de Frecuencias Una distribución de frecuencias es una tabla que organiza y resume un conjunto de datos, mostrando la cantidad de veces que aparece cada valor de una variable. Es útil en el análisis estadístico porque permite visualizar patrones, comparar valores y facilitar cálculos estadísticos posteriores, como la media o la desviación estándar. Se compone de varios elementos: 1. Nombre de la variable La variable es la característica o propiedad que se está estudiando y que toma diferentes valores dentro de la población o muestra. Puede ser de dos tipos: ● Cualitativa: Cuando expresa características no numéricas, como el color de ojos, el estado civil o el tipo de música favorita. ● Cuantitativa: Cuando puede medirse numéricamente. Se subdivide en: ○ Discreta: Cuando solo toma valores enteros (ejemplo: número de hijos, cantidad de autos en un hogar). ○ Continua: Cuando puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo (ejemplo: peso, altura, temperatura). 2. Frecuencia Absoluta (𝑓𝑖 𝑓𝑖 𝑓𝑖 𝑓𝑖) La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un valor específico de la variable en el conjunto de datos. Se obtiene simplemente contando cuántas veces se repite cada valor. :
- 8. Ejemplo: Si en un grupo de 30 personas, 5 tienen ojos azules, 12 tienen ojos marrones y 13 tienen ojos verdes, las frecuencias absolutas serían: ● Ojos azules: 5 ● Ojos marrones: 12 ● Ojos verdes: 13 La suma de todas las frecuencias absolutas debe ser igual al tamaño total de la muestra o población: N=∑fi donde N es el total de datos analizados. 3. Frecuencia Relativa Porcentual (𝑓𝑟 𝑓𝑟 𝑓𝑟 𝑓𝑟%) La frecuencia relativa porcentual indica qué proporción representa cada frecuencia absoluta con respecto al total de datos, expresada en porcentaje. Se calcula con la fórmula: fr%=(Nfi)×100 donde: ● fif_ifi es la frecuencia absoluta del valor. ● NNN es el total de datos. Ejemplo de cálculo: Si en un grupo de 30 personas hay: ● 5 con ojos azules ● 12 con ojos marrones ● 13 con ojos verdes :
- 9. La frecuencia relativa porcentual se calcula así: ● Ojos azules: (5/30)*100=16.67% ● Ojos marrones: (12/30)*100=40% ● Ojos verdes: (13/30)*100=43.33% 6. Cuadro sinóptico :
- 10. 7. Noticia sobre un acontecimiento del momento del mundo (con datos estadísticos) :
- 11. Los nacimientos en Colombia caen en picada. Durante 2024 nacieron 445.011 bebés y supone la primera vez que la cifra cae por debajo de los 500.000 desde que comenzaron los registros, en 1998, según ha revelado este miércoles el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). La cifra para 2024 de la entidad estatal es aún provisional, pero indica una caída de 70.538 nacimientos frente a 2023, una reducción del 13,7% en un solo año y un 32,7% menos que el dato de 2015. El dato exhibe una tendencia que se registra desde los últimos años y que pone cada vez más presión a la transición demográfica. La tasa de fecundidad, el indicador que mide el número de nacimientos por cada 1.000 mujeres entre los 15 y 49 años, se redujo a 32, una caída de 21,3 nacidos vivos con respecto a la última década. Por edad, la mayor reducción se presentó en el grupo de mujeres adolescentes de 15 a 19 años, con una reducción de 51,1% en los últimos 10 años. En el grupo etario de 10 a 14 años —todo acto sexual con un menor de 14 años es considerado violencia—, también se ha registrado una disminución constante: en 2015 era de 3,1; en 2020, de 2,2; y en 2024 concluyó en 1,6. Por segundo año consecutivo, todos los departamentos del país presentaron una reducción en el número de nacimientos. Los pocos que mostraron cifras positivas en el último lustro, como Bolívar, Caquetá, Guainía o Vaupés, ahora presentan números rojos. Entre los más poblados, en 2024, Bogotá registró una caída de 7,1% a comparación del año anterior. La dinámica se repite en Antioquia (-11,7%), Valle del Cauca (-9,5%) y Atlántico (-17,3%). :
- 12. Para la demógrafa Ángela Vega, si la tendencia se mantiene, “vamos a tener un envejecimiento super acelerado. El dato de 2024 es tremendo”. “Preocupa mucho porque las regiones que estaban sacando la cara por la fecundidad también entraron en la misma dinámica. Si seguimos así, tendremos un crecimiento natural negativo”, explica sobre el fenómeno que ocurre cuando se registran más defunciones que nacimientos. Las muertes no natales crecieron un 2% con respecto a 2023. Se registraron 273.772 defunciones en 2024, lo que representa 5,2 muertes por cada 1.000 habitantes. Esta cifra se estabilizó después de los años de la pandemia y que en 2021 alcanzó un pico de 363.089 defunciones y una tasa de mortalidad de 7,1. Por décimo año consecutivo, murieron más hombres que mujeres, principalmente a edades tempranas. Por departamento, Quindío lideró la tasa de mortalidad con un 7,9, seguido de Risaralda (7,6), Tolima (6,8) y Valle (6,7). Conclusión sobre esta noticia: Los nacimientos en Colombia están cayendo en picada, y eso no es coincidencia pues tener hijos ya no es una prioridad, el costo de vida y la educación del país hace que los jóvenes ya no quieran traer hijos al mundo. A corto plazo, menos bocas que alimentar suena bien, pero si sigue así, en unos años habrá más viejos que jóvenes, y eso va a ser malo en la economía y en las pensiones. El problema es que el Gobierno no se interesa por estas estadísticas, así que el futuro se ve incierto 8. Conclusiones ● La estadística es fundamental para transformar datos en conocimiento y tomar decisiones informadas en todos los ámbitos. En cada área de interés, ya sea economía, salud, educación u otra, se puede aplicar la estadística para identificar tendencias, optimizar recursos y mejorar la eficiencia, lo que resulta esencial tanto en la vida diaria como en el ámbito profesional. ● La recopilación, análisis e interpretación de datos no solo desarrolla la toma de decisiones :
- 13. respaldadas por evidencia, sino que también refuerza el pensamiento crítico y la capacidad de resolver problemas. Además, la estadística nos ayuda a evaluar riesgos, evitar escenarios y facilitar comparaciones para mejorar nuestra planificación cotidiana. Aún así al trabajar con datos se pueden enfrentar desafíos como la complejidad en su interpretación, la necesidad de contar con información precisa y la dificultad de manejar grandes cantidades de datos, lo que resalta la importancia de dominar estas herramientas para aplicarlas eficazmente en nuestras vidas. ● La estadística es una herramienta clave para comprender la realidad social, económica y demográfica, ya que permite interpretar datos y tomar decisiones fundamentadas. Su aplicación con herramientas como Excel mejora el análisis y la visualización de la información. ● El manejo avanzado de herramientas como Excel facilita el análisis y la representación visual de datos, mejorando la comprensión de información compleja y su uso en la toma de decisiones en diferentes áreas como economía, política y sociedad. 9. Capturas Daniel Guerra: :
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- 18. 10. Links de Blogs Fernanda Echeverry: http://toptecnologyfer.blogspot.com/ Carolina Martínez: carolinamartinezliceodep.blogspot.com Sara Moreno: https://sarita03046372.blogspot.com/?m=1 Josselyn Moreno: https://latecnologiaesmuygood8.blogspot.com/? m=1 Daniel Felipe Guerra: https://danielfelipeguerra.blogspot.com/ Samantha Hurtado: https://123456677899000.blogspot.com/ :