EXCEL AVANZADO, MÉTODOS ESTADÍSTICOS….

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Métodos Estadísticos Y Distribución De Frecuencias
Hanak Anacona Ayala
Sofía Collazos
Sebastián Duran
Nicolás Galviz
Ana Gabriela Naranjo
Santiago Rodríguez
Institución Educativa Liceo Departamental
Tecnología e informática
Once Cinco
Guillermo Mondragón
Cali, Colombia
31 de Marzo de 2025

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Tabla de contenido
MÉTODOS ESTADÍSTICOS: POBLACIÓN, MUESTRA ...................................................................................4
La Estadística:......................................................................................................................................4
Funciones ........................................................................................................................................5
Ramas .............................................................................................................................................6
Aplicaciones de la estadística...........................................................................................................7
Hipótesis Estadística:...........................................................................................................................9
Tipos................................................................................................................................................9
Partes de la hipótesis.....................................................................................................................10
Variable Estadística............................................................................................................................11
Tipos:.............................................................................................................................................11
Datos estadísticos..............................................................................................................................12
Métodos para conseguir datos estadísticos....................................................................................12
Tipos de datos estadísticos.............................................................................................................13
Población Estadística .........................................................................................................................14
Tipos..............................................................................................................................................15
Muestra Estadística ...........................................................................................................................16
Características...............................................................................................................................16
Nivel de medición nominal ................................................................................................................18
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS............................................................................................................19

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Nombre de la variable .......................................................................................................................19
Frecuencia absoluta...........................................................................................................................20
Frecuencia relativa porcentual...........................................................................................................20
CUADROSINÓPTICO.................................................................................................................................21
NOTICIA ACTUAL Y ANÁLISIS DE ESTADÍSTICAS ......................................................................................23
Datos Estadísticos:.............................................................................................................................23
Análisis de datos estadísticos.............................................................................................................25
CONCLUSIÓN.........................................................................................................................................27
BLOGS ...................................................................................................................................................28
REFERENCIAS.........................................................................................................................................29

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS: POBLACIÓN, MUESTRA
La Estadística:
La estadística es
considerada, por lo
general, como una rama
de las matemáticas
(aunque algunos
afirman que no es una
rama de esta ciencia,
sino que solo hace uso de sus herramientas), la cual se basa en la deducción por medio del análisis
de datos. Esta disciplina se encarga de estudiar la variabilidad y las leyes de la probabilidad, por
lo que permite recopilar, organizar y analizar información según una necesidad específica.
Los orígenes de la estadística se remontan a la creación de los imperios antiguos de gran
cantidad de población, como por ejemplo Egipto o China; en donde al Estado le surgió la necesidad
de extraer datos de su monumental pueblo para el cobro de impuestos. Posteriormente, los
primitivos métodos de cálculo existentes entre la época de Pascal y Pierre de Fermat le abrieron
paso al surgimiento formal de la estadística en el siglo XIX en donde fue reconocida gracias a
Gottfried Achenwall, el padre de esta disciplina.

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Funciones
En el mundo moderno, la estadística es de gran importancia, ya que, nos ayuda a entender el
mundo a nuestro alrededor de forma cuantificada y objetiva, lo que a fin de cuentas permite
conocer los datos de formas sencillas para interpretarlos y hacer predicciones en base a eso.
Algunas de sus principales funciones son:
 Recopilación de datos: Permite la organización en medio del proceso de recolecta de
información para que los datos sean confiables y oportunos.
 Descripción e interpretación de datos: Despues de obtener los datos, se entienden por
medio de medidas como la media, la moda, la mediana o la desviación estandar.
 Análisis de tendencias y patrones: Los comportamientos de los datos se comprenden por
medio de ver lo que tienen en común a nivel numérico.
 Relacionar datos: Después de identificar los patrones se comparan las tendencias para ver
si existe alguna relación. Por ejemplo, te puede mostrar de forma sencilla si existe
correlación entre el ejercicio físico y la salud.
 Toma de decisiones basadas en datos: En base a la información adquirida es posible tomar
correctamente las decisiones de forma objetiva sin dejar que nuestras opiniones se cruxen
en el criterio.
 Predecir el futuro: Con los datos recompilados y las tendencias se puede tener una
aproximación de lo que pasará en un futuro. Por ejemplo, en meteorología, planificación
urbana, ciencias actuariales o marketing.

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Ramas
La estadística se puede dividir en dos grandes ramas, la descriptiva y la inferencial, aunque esta
última a su vez se puede dividir en paramétrica y no paramétrica.
1. Estadística descriptiva: Esta se encarga
principalmente en crear una presentación
numérica o grafica de los datos recogidos, ya
que busca simplificar el estudio de muchos
datos como lo son por ejemplo las pirámides
poblacionales, histogramas o gráficos
circulares; describiendo sus características fundamentales por medio de indicadores,
gráficos y tablas.
2. Estadística inferencial: Su función es crear
predicciones, generalizaciones y
conclusiones de las anormalidades
estudiadas basándose en los datos, además
debe tomar en cuenta el grado de
incertidumbre. Se subdivide en dos tipos:
 Estadística paramétrica: En esta es posible asumir que los datos tienen cierta
distribución y que deben cumplir ciertos parámetros, Por ejemplo, en un estudio
paramétrico podemos asumir que la población se distribuye como una Normal y
luego sacar conclusiones bajo el supuesto que esta condición se cumple.
 Estadística no paramétrica: Aquí no se puede asumir ningún tipo de información
ni se puede suponer que existe un parámetro especifico.

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Aplicaciones de la estadística
Se suele pensar que la estadística solo aplica estudios demográficos, económicos o
sociológicos; y aunque gran parte de lo abarcado sí se deriva de los intereses de estas ciencias,
existen incontables campos de aplicación de la estadística, en los que contribuye en gran medida
a investigaciones de varias disciplinas como las siguientes:
 Economía: La estadística en el contexto
económico no es solo el análisis de datos, sino que
también crea modelos que intentan predecir el
comportamiento económico futuro. Por medio de
patrones y correlaciones de bastantes datos
surgidos por medio de técnicas estadísticas es posible hacer pronósticos precisos para
tomar mejores decisiones financieras. Para medir la evolución de los precios (IPC).
Además, sirve para crear relaciones acerca de los mercados financieros como por
ejemplo la relación entre el consumo y el ingreso o entre la oferta y la demanda. Las
encuestas también son un instrumento estadístico útil para la economía, por ejemplo, se
pueden realizar encuestas de presupuestos familiares de los consumidores.
 Contaduría: En la contaduría se puede
usar la estadística para tener un control
más estrecho de las finanzas y su
manejo, ayuda también a evaluar las
muestras y estimar los errores en las
declaraciones financieras de una empresa. Otros ejemplos más específicos serian la

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creación de auditorías, un control interno, valoración de activos, presupuestos y
proyecciones, entre otros. Por ende, la contaduría utiliza la estadística para garantizar la
precisión y confiabilidad de la información financiera específica de una entidad.
 Política: En un inicio sirve para conocer las
preferencias de los electores previo a las
votaciones con sondeos, también sirve para
rendir cuentas del gobierno en caso de mala
gestión. Ayuda en el diagnóstico de
problemas sociales para hacerles un
seguimiento y evaluar cómo debe de actuar
el gobierno. Es decir, que la estadística en
este ámbito se usa para la medición, análisis e interpretación de datos que informan la
toma de decisiones políticas.
 Deporte: En el deporte, la estadística
permite que los entrenadores, atletas y
analistas comprendan el correcto
rendimiento de los deportistas y así formular
estrategias. Los métodos estadísticos utilizados describen el rendimiento, el análisis
predictivo, el desarrollo individual y en equipo, la visualización de datos y la prevención
de lesiones. Además, estos proporcionan un marco cuantitativo que contribuye a la
participación de los aficionados y de la calidad del juego en general.

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Hipótesis Estadística:
La hipótesis estadística son proposiciones
con predicciones específicas sobre los
parámetros de una o más poblaciones. Esta
nos ayuda a crear preguntas sobre el tema de
investigación y buscar las respuestas a cada
una por medio de análisis de datos, guía la investigación para corroborar que las ideas planteadas
en la hipótesis sean correctas. Para comprobar si una hipótesis es cierta se realiza el estudio
estadístico correspondiente.
Tipos
Existen diferentes tipos de hipótesis estadísticas:
 Hipótesis De Estimación: Busca determinar las afirmaciones de las hipótesis
descriptivas. Ejemplo: El número de accidentes de tráfico en una ciudad durante el año
2023 será un 15% menor que en el año 2020.
 Hipótesis de correlación: Busca cuantificar si existe una asociación estadísticamente
significativa entre las variables. Ejemplo: Existe una correlación negativa significativa
entre la cantidad de ejercicio físico semanal y el nivel de obesidad en adultos, lo que
sugiere que a medida que aumenta la cantidad de ejercicio, el nivel de la obesidad tiende
a disminuir.
 Hipótesis de diferencias de medias: Se utiliza para investigar si existen diferencias
significativas entre las medias o promedios de dos o más grupos en un estudio. En otras
palabras, se utiliza para determinar si los grupos son estadísticamente distintos en lo que

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respecta a la variable en estudio. Ejemplo: Existe una diferencia significativa en la
pérdida de peso promedio entre los individuos que siguen la dieta A y aquellos que
siguen la dieta B.
 Hipótesis causales: Como su nombre lo indica, estas hipótesis tienen como función
tratar de explicar los factores que causaron dos o más variables estadísticas.
 Hipótesis descriptivas: Son las que describen la relación existente entre dos o más
variables.
Partes de la hipótesis
Por lo general la hipótesis presenta tres partes, la variable independiente, la predicción y la
variable dependiente. Por ejemplo:
Imaginemos un estudio sobre los efectos del sueño en la productividad laboral. Se quiere
comprobar que hay una relación directa entre la cantidad de horas de sueño y la productividad
laboral de los empleados. Específicamente, se plantea la siguiente hipótesis estadística:
En este caso:
 Variable independiente: La cantidad de horas de sueño por noche.
 Variable dependiente: La productividad laboral de los empleados.
 Predicción: dormir 8 horas conduce a un aumento del 20% en la productividad laboral.

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Variable Estadística
Las variables estadísticas son características
o cualidades que pueden adoptar diferentes
valores de una persona, animal u objeto, es
decir de una muestra o población de datos las
cuales se pueden medir. Por ejemplo: la edad,
la estatura, el peso o la altura de un edificio. Estos anteriores son ejemplos de variables
cuantitativas al ser cantidades y numéricas, sin embargo, no todas las variables se pueden (en un
inicio) presentar como números, por lo que pueden ser también cualitativas, por ejemplo, el color
de ojos de una persona.
Tipos:
Existen dos tipos principales de variables principales como se mencionó con anterioridad, las
cuantitativas (que a su vez se dividen en continua y discreta) y las cualitativas (que a su vez se
dividen en ordinales y nominales):
1. Variable cuantitativa: Son aquellas
características que se pueden expresar con
números.
 Variable continua: Son valores que
pueden ser infinitos de un intervalo
de datos. Por ejemplo, lo que se
demoran varios corredores en completar los 100 metros planos.
 Variable discreta: Son valores que toman un valor finito en un intervalo de datos.
Por ejemplo, el número de helados vendidos.

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2. Variable cualitativa: Son aquellas características que se pueda expresar con palabras.
 Variable ordinal: Son las que tienen
un orden jerárquico, expresan niveles
y un orden específico.
 Variable nominal: Se expresan
características diferenciadas como el
color de cabello que puede ser café, negro, rojo, entre otros.
Fuera de estos tipos, se podría decir que existen más subgrupos de variables en base a su función,
de tipo económico, categóricas, dicotómicas, dependientes, independientes y cardinales.
Datos estadísticos
Los datos estáticos son los resultados o las observaciones
que se producen en los experimentos científicos o en una
investigación. Sin datos no podemos pensar en una
investigación o en un análisis estadístico.
Métodos para conseguir datos estadísticos
Existen diferentes métodos para conseguir datos estadísticos, pero hay algunos que son
fundamentales:
 Información publicada: Estos datos se pueden obtener desde fuentes primarias o
secundarias.
 Diseño de un experimento: La experimentación es otra forma de conseguir datos, pero
es crucial realizarla con un control estricto.

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 Conducción de una encuesta: Se diseña una encuesta de la cual se recolectan datos, se
editan, tabulan y analizan.
 Realizar un estudio observacional: Un investigador mira el comportamiento de un
grupo de individuos que participen en el estudio en su entorno natural.
Tipos de datos estadísticos
Existen dos tipos principales de datos estadísticos, los categóricos y numéricos
1. Datos categóricos
Los datos categóricos también conocidos como datos cualitativos, representan características
como el género, el idioma, etc. de una persona. Los tipos de datos estadísticos categóricos se
clasifican en ordinales y nominales
Los datos nominales no tienen un orden, aunque cambiara el orden de sus valores, no cambia
su significado. Por lo tanto, los ordinales, es casi lo mismo que los datos nominales, excepto que
su orden es importante. Las escalas ordinales generalmente, se usan para medir características no
numéricas como la felicidad, la satisfacción del cliente, etc...

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2. Datos Numéricos
Estos tipos de datos estadísticos se conocen como datos cuantitativos, y se refieren a una medida
o recuento. Es decir, cuando los datos sólo pueden tomar ciertos valores. Este tipo de datos no se
puede medir, pero se pueden contar. Por lo tanto, hablamos de datos de intervalo cuando tenemos
una variable que contiene valores numéricos que están ordenados y donde conocemos las
diferencias exactas entre los valores.
El problema con los datos de valores de intervalo es que podemos sumar y restar, pero no
podemos multiplicar, dividir o calcular razones. Los datos de relación son los mismos que los
valores de intervalo, con la diferencia de que tienen un cero absoluto.
Población Estadística
La población estadística son los
elementos de interés de un estudio
de algún tipo, estos pueden ser
animales, fenómenos, individuos o
eventos. Todos los estudios
estadísticos buscan analizar de antemano el comportamiento de una población determinada ya sean
reales (por ejemplo, el total de votantes) o hipotéticos (como el total de veces que arrojamos una
moneda).

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Existen algunas características de las poblaciones, son el total de interés de la estadística, su
uniformidad es variable o heterogénea, es distinto a muestra estadística.
Tipos
Existen dos tipos de población
1. Población estadística finita: Está constituida por elementos delimitados como por
ejemplo la cantidad de automóviles en circulación en un día y hora especifico.
2. Población estadística infinita: Como su
nombre lo dice tiene un número ilimitado
de elementos, ya sea porque realmente
son ilimitados o porque su número es tan
grande que no se sabe con certeza su
cantidad.
Es importante destacar que la población tiene diferentes tamaños, pero lo habitual es que no se
trabaje con todos los elementos de la población, sino que se escoge un subconjunto, y a este se le
denomina muestra estadística. Un ejemplo que deja en evidencia esta diferencia es por ejemplo
que tengamos un club de 3.000 personas que practiquen diferentes deportes y que para un estudio
se escogen a los individuos que practican futbol que son 600, la población seria los 3.000
deportistas, mientras que la muestra serían los 600 de futbol.

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Muestra Estadística
La muestra estadística es un
subconjunto que represente total o
parcialmente a una población estadísticas
compuesta por un número más
manejable, aislado del resto para ser
estudiado. Esto se hace siguiendo la
lógica de que se puede estudiar un
conjunto monumental a través de porciones más pequeñas que sea una representación.
Estas muestras se obtienen por medio de técnicas estadísticas aleatorias para que exista el menor
sesgo posible en la selección, ya que si se obtiene una muestra sesgada los resultados son menos
fidedignos y poco útiles.
Características
 Hace parte de un conjunto mayor, es decir la población o el universo estadístico. De forma
representativa.
 Es una pequeña cantidad, una cantidad manejable en comparación con la población entera.
 Su elección es aleatoria y por medio de técnicas de muestreo.
 Su tamaño es objeto de estudio matemático.

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Tipos
Muestras estadísticas probabilísticas
Estas se seleccionan mediante métodos aleatorios para minimizar la intervención del investigador:
 Muestras aleatorias simples: Seleccionadas completamente al azar, como un sondeo
nacional donde se eligen ciudadanos por su número de documento.
 Muestras estratificadas: Elegidas aleatoriamente entre distintos estratos predefinidos de la
población, como seleccionar al azar personas de diferentes rangos de edad.
 Muestras por conglomerado: Similar a las estratificadas, pero los grupos se dan de manera
natural (no definidos por el investigador), como vecinos de un barrio o trabajadores de un
edificio.
Muestras No Probabilísticas
Su selección no es aleatoria, sino que sigue criterios específicos del investigador debido a
limitaciones prácticas:
 Muestras intencionales: Escogidas según el criterio del investigador para obtener los
mejores resultados, como un periodista seleccionando específicamente a quién entrevistar.
 Muestras por conveniencia: Seleccionadas por su accesibilidad inmediata, como cuando
un vendedor ofrece productos a quienes pasan cerca.
 Muestras consecutivas: Forman parte de un recorrido del investigador que recopila datos
de diferentes grupos para luego unificarlos.
 Muestras por cuotas: Combinación de muestras estratificadas e intencionales, donde el
investigador elige personas que representen adecuadamente estratos predeterminados.

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Nivel de medición nominal
El nivel nominal es apenas una medida. Se refiere a la cualidad más que a la cantidad. Un nivel
nominal de medición es simplemente una cuestión de diferenciar por nombre, por ejemplo, 1 =
hombre, 2 = mujer.
Aunque se utilizan los números 1 y 2, estos no indican cantidad. La categoría binaria de 0 y 1
utilizada para las computadoras es un nivel nominal de medición.
Ejemplos de nivel de medición nominal:
PREFERENCIA DE COMIDA: desayuno, comida, cena
PREFERENCIA RELIGIOSA: 1= Budista, 2= Musulmana, 3= Cristiana, 4= Judía, 5= Otra
ORIENTACIÓN POLÍTICA: Izquierda, Derecha, Independiente
En este nivel de medición normal se encuentra en los tipos de Nivel de Medición Nominal. Esto
se facilita clasificando cada variable según su nivel de medición. El nivel de medición se refiere a
la relación entre los valores que se asignan a los atributos de una variable. Una variable es cualquier
cantidad que puede ser medida y cuyo valor varía a través de la población. El tipo de prueba
estadística que puede utilizarse para llegar a una conclusión sobre la población en general depende
del nivel de medición de la variable considerada.
El nivel de medición de una variable no es otra cosa que la naturaleza matemática de una
variable o cómo se mide una variable.

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DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
La distribución de frecuencias es un método de organización de datos que clasifica un conjunto
de información en grupos distintos y mutuamente excluyentes, lo que significa que si un dato
pertenece a un grupo específico no puede pertenecer simultáneamente a otro. Esta técnica
proporciona una estructura ordenada que permite visualizar claramente cómo se distribuye la
información recolectada en diferentes categorías, facilitando así su análisis y comprensión al
revelar patrones y tendencias que podrían no ser evidentes en los datos sin procesar.
Nombre de la variable
El nombre de la variable indica el rasgo o cualidad que estamos examinando o registrando en
un grupo de datos. Esta variable puede ser cualitativa (como el sexo, el oficio o el tono) o
cuantitativa (como los años, la masa o el ingreso). El nombre de la variable nos muestra qué
estamos observando concretamente y es el encabezado principal de cualquier distribución de
frecuencias. Por ejemplo, si estamos analizando los puntajes de los alumnos, "puntaje" sería el
nombre de la variable.

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Frecuencia absoluta
La frecuencia absoluta señala el número total de ocasiones que
aparece un valor particular o una clase dentro del grupo de datos
revisado. Es simplemente un recuento directo, sin modificar, de las
apariciones de cada valor posible de la variable. Por ejemplo, si en
un aula de 30 alumnos, 8 consiguieron un puntaje de 9, entonces la
frecuencia absoluta del valor "9" es 8. Las frecuencias absolutas
nos brindan una imagen rápida de cómo se reparten los datos en
términos de cantidades.
Frecuencia relativa porcentual
La frecuencia relativa porcentual muestra la parte que representa cada valor o clase respecto al
total de observaciones, expresada como un porcentaje. Se halla dividiendo la frecuencia absoluta
de cada valor entre el número total de datos y multiplicando el resultado por 100. Esta medida nos
ayuda a comprender el peso relativo de cada valor dentro del conjunto completo de datos.
Siguiendo con el ejemplo anterior, si 8 alumnos de 30 lograron un puntaje de 9, la frecuencia
relativa porcentual sería (8÷30)×100% = 26.67%. Esto quiere decir que aproximadamente el
26.67% de los alumnos alcanzó un puntaje de 9.

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NOTICIA ACTUAL Y ANÁLISIS DE ESTADÍSTICAS
Nacimientos en Colombia cayeron 13,7% en 2024, el nivel más bajo en una década: ¿por qué
jóvenes no quieren hijos?
Datos Estadísticos:
La tasa general de fecundidad, es decir, el número de nacidos vivos por cada 1.000 mujeres
entre los 15 y los 49 años, presenta una reducción constante a partir de 2018, que se profundiza en
los últimos tres años. Para 2024, la tasa general de fecundidad es de 32,0, lo que en comparación
con 2015 representa 21,3 nacidos vivos menos por cada 1.000 mujeres de 15 a 49 años. Los
menores descensos en las tasas específicas de fecundidad en la última década se presentan en los
grupos de edad comprendidos entre los 35 y los 54 años, con reducciones que oscilan entre el
26,7% y el 36,2%.

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La reducción más alta de la tasa de fecundidad se presenta en las adolescentes de 15 a 19 años con
una disminución del 51,1%
Por departamento de residencia de la madre, en el 2024, la caída anual en los nacimientos es
generalizada. Vichada (-27,0%), Vaupés (-23,5%), Sucre (-20,4%) y Magdalena (-20,2%), son los
que reportan las mayores reducciones frente a 2023.
Sin embargo, la reducción en el número de nacimientos se presenta en todos los departamentos
desde el 2023.
El análisis del cambio en los últimos cinco años indicó que los departamentos con mayor
descenso en el número de nacimientos son: Cesar (-36,1%), Amazonas (-35,0%), Atlántico (-
34,4%), Magdalena (-34,1%), y Chocó (-33,5%).

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Análisis de datos estadísticos
Los números del DANE muestran un cambio gigante en Colombia. La cantidad de bebés
nacidos ha bajado mucho desde 2018, y más aún en los últimos tres años, llegando a 32 bebés por
cada 1000 mujeres en 2024. Esta baja del 13.7% en nacimientos es algo muy importante,
mostrando cómo la gente piensa diferente sobre tener hijos en un país donde antes las familias eran
grandes.
Lo más llamativo es que la tasa de embarazos adolescentes (15-19 años) bajó un 51.1%, de 66.1
en 2015 a 32.3 en 2024. Es una revolución callada: las chicas colombianas prefieren crecer,
estudiar y trabajar antes que ser madres jóvenes. Este gran paso para la independencia femenina
habla de mejor educación sexual, más anticonceptivos y cambios culturales sobre el papel de la
mujer. Cambios en las nuevas generaciones.
Las mujeres jóvenes, de 20 a 24 años, antes las más fértiles (94.2 en 2015), ahora tienen menos
hijos (56.3 en 2024).
Las mujeres de 25 a 29 y 30 a 34 años muestran una baja importante, pero no tan extrema,
indicando que algunas retrasan, pero no abandonan, la maternidad.
La disminución menor (entre 26.7% y 36.2%) se ve en mujeres de 35 a 54 años, mostrando la
tendencia a ser madres más tarde.
Estos números muestran que menos bebés nacen, y que las familias colombianas piensan
diferente sobre cuándo y cómo tener hijos.

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Este cambio ocurre en todas partes de Colombia, lo que indica que las razones son mayores que
las diferencias entre regiones. Pero, hay diferencias. Por ejemplo, en Vichada (-27.0%), Vaupés (-
23.5%) y Sucre (-20.4%) nacen muchos menos bebés que en otros lugares. Esto pasa porque la
economía, los servicios de salud y las culturas son distintos en cada región.
Un estudio de cinco años muestra cambios importantes en algunas zonas: Cesar bajó un 36.1%,
Amazonas un 35%, y Atlántico un 34.4%. Son regiones muy diferentes, lo que indica que hay
problemas en todo el país.
Este cambio en la población tiene consecuencias importantes. A corto plazo, podría ser una
gran oportunidad, con menos gente joven que mantener por cada trabajador, dando impulso a la
economía. Pero a la larga, nos esperan problemas: muchos ancianos, sistemas de salud y pensiones
con mucha presión, y desajustes en el trabajo. La baja en nacimientos en Colombia no es solo un
dato; es un espejo de una sociedad que cambia, donde cada quien decide si tiene hijos, cambiando
el futuro del país.
En conclusión, la baja en nacimientos en Colombia, en diez años, muestra un gran cambio en
la población, un asunto nacional con diferencias. La baja en embarazos adolescentes es un cambio
muy importante y bueno para la sociedad, mientras que la baja en todos los grupos de edad muestra
un cambio en cómo la gente colombiana decide tener hijos. Colombia enfrenta retos importantes
por los cambios en su población, especialmente en la economía, las pensiones, y el trabajo en el
futuro. Las nuevas leyes deberán adaptarse a una población que envejece y tiene menos jóvenes,
haciendo falta ideas creativas para seguir creciendo y con bienestar a pesar de menos gente.

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CONCLUSIÓN
Definitivamente las estadísticas son una herramienta fundamental de datos en diversas materias.
La estadística tiene dos grandes divisiones. Una que clasifica y resume información y otra que
prevé y generaliza. Palabras claves como hipótesis, variable, o bien, variable cualitativa y variable
cuantitativa, población, muestra y frecuencia son la clave de entender datos y imprevisto. Un caso
curioso: el análisis de los bebés en Colombia. En el año 2024, se da un 13.7% menos de bebés, el
número más bajo en 10 años. El número de embarazos adolescentes (15-19) tuvo un impacto
fuerte, a saber, un 51.1% menos, de 66.1 en 2015 a 32.3 en 2024. Sorprendentemente, las cifras
son disímiles a nivel de regiones; por ejemplo, Vichada (-27%), Vaupés (-23.5%) y Sucre (-20.4%)
son las que más caen. Esto refleja el cambio en la forma en cómo se planean las familias y las
cosas que valora la gente. La estadística no solo describe la realidad, también permite anticiparse
al futuro. Un descenso en los nacimientos puede traer problemas al futuro (una población más vieja
y sistemas pensionales y de salud colapsados), es decir, con la estadística convertimos datos en
decisiones, un bien muy importante para producir leyes y comprender a la sociedad.

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BLOGS
Ana Gabriela Naranjo: https://tecnologiaconanag.blogspot.com/?m=1
Nicolas Galviz: https://tecnoamigazo.blogspot.com/?m=1
Hanak Anacona: https://tecnologianuevecinco.blogspot.com
Sebastián Duran: https://tecnodrift.blogspot.com/?m=1
Santiago Rodriguez: https://tecnoconsanti.blogspot.com/
Sofia Collazos: https://tecnoclase123.blogspot.com/

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REFERENCIAS
Aplicaciones de la estadística - hiru. (s/f). Hiru.eus. Recuperado el 31 de marzo de 2025, de
https://www.hiru.eus/es/matematicas/aplicaciones-de-la-estadistica
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Formulación y Contraste]. Hacertutesis.com; HacerTuTesis.com.
https://www.hacertutesis.com/post/hipotesis-estadistica-ejemplos
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https://www.eleconomista.es/firmas/noticias/8497120/07/17/Estadistica-y-politicas-
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Estadística básica: Variables estadísticas. (s/f). Gcfglobal.org. Recuperado el 1 de abril de 2025,
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https://economipedia.com/definiciones/variable-estadistica.html

30
Ortega, C. (2020, junio 28). ¿Cuáles son los tipos de datos estadísticos? QuestionPro.
https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-datos-estadisticos/
Población Estadística - Concepto, características y tipos. (s/f). Recuperado el 1 de abril de 2025,
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Porto, J. P. (2022, diciembre 15). Población estadística. Definición.de; Definicion.de.
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¿Qué es estadística y qué tipos existen? - Glosario. (s/f). Billin. Recuperado el 31 de marzo de
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