tecnologia_Excel Avanzado, Metodos Estadisticos

Institución Educativa Liceo Departamental
Excel Avanzado, Métodos
Estadísticos
Mariana Olmos Lopez
Karol Sofía Castillo
Kevyn Alexander Rodriguez
José Daniel Bocanegra
Juan Pablo Perlaza
Paula Chavez
Tecnología
Guillermo Mondragon
2025

TABLA DE CONTENIDO
Introducción................................................................................................1
Desarrollo de la actividad grupal ............................................................ 2
● 2.1 Preguntas y conceptos resueltos de los ejes temáticos 2 …………...............3
● 2.2 Cuadro sinóptico sobre los ejes anteriores .................................................... 5
Análisis de una noticia con datos estadísticos ..................................... 6
Conclusiones .............................................................................................8
Referencias ................................................................................................9

INTRODUCCIÓN
La estadística es una herramienta fundamental en la toma de decisiones en diversos
ámbitos, como la economía, la política, la ciencia y la vida cotidiana. En este informe,
abordaremos la importancia de la estadística y su aplicación en diferentes disciplinas,
además de resolver preguntas relacionadas con los ejes temáticos 2 y 3, elaborar un cuadro
sinóptico y analizar una noticia de actualidad con base en datos estadísticos.

DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD GRUPAL
2.1 Preguntas y conceptos resueltos del eje temático 2
Métodos Estadísticos: Población y Muestra
La estadística es una disciplina matemática que recopila, organiza, analiza e interpreta
datos para obtener conclusiones y tomar decisiones.
Ramas de la Estadística
1. Estadística Descriptiva:
○ Se encarga de organizar, resumir y presentar datos.
○ Usa medidas como la media, mediana, moda, gráficos y tablas.
○ No permite hacer inferencias sobre una población, sólo describe la
información obtenida.
2. Estadística Inferencial:
○ Permite hacer predicciones y generalizaciones sobre una población a partir
de una muestra.
○ Usa probabilidades, estimaciones y pruebas de hipótesis.
Aplicaciones de la Estadística
● Economía: Análisis de mercado, inflación, tendencias de consumo.
● Contaduría: Auditorías, control de ingresos y egresos, evaluación de riesgos.
● Política: Encuestas electorales, análisis de opinión pública, estudios demográficos.
● Deporte: Rendimiento de jugadores, estadísticas de partidos, predicciones de
resultados.

Conceptos Claves
● Hipótesis: Suposición o afirmación que se quiere comprobar con datos.
● Variable: Característica que puede tomar distintos valores (ej. altura, edad,
temperatura).
● Dato: Valor específico que toma una variable (ej. "1.75m" como dato de altura).
● Población: Conjunto total de elementos estudiados.
● Muestra: Subconjunto representativo de la población, usado para hacer inferencias.
● Nivel de Medición Nominal: Clasificación de datos en categorías sin orden
específico (ej. tipos de frutas, género, colores).
Ejemplo real de una aplicación y lo explican brevemente:
Encuesta de Población Activa (EPA), elaborada por el Instituto Nacional de Estadística (INE)
con periodicidad trimestral, según recomendaciones de la Organización Internacional del
Trabajo (OIT), para obtener y clasificar datos sobre la actividad de la población. Esta
encuesta se realiza por muestreo, y los resultados se ordenan por edad, sexo, nivel de
estudios, profesión y otros parámetros.
Explicación: Esta encuesta es para evaluar los diversos aspectos que constituyen la
cotidianidad de la vida de una población seleccionada.

3. Distribución de Frecuencias
La distribución de frecuencias es una forma organizada de presentar datos en
una tabla, facilitando su análisis y comprensión. Se usa cuando se tienen
muchos datos y se quiere resumir su comportamiento
Elementos de la Distribución de Frecuencias
1. Variable
○ Es la característica que se estudia en un conjunto de datos.
○ Puede ser cualitativa ( como colores, nombres, tipos de
productos) o cuantitativa (valores numéricos como edad, altura).
2. Frecuencia Absoluta (𝑓ᵢ)
○ Representa el número de veces que aparece un determinado
valor en el conjunto de datos.
○ Se obtiene contando cuántas veces se repite cada dato.
3. Frecuencia Relativa (𝑓ᵣ)
○ Es la proporción de la frecuencia absoluta con respecto al
total de datos, expresada en fracción o decimal:

donde NNN es el total de datos.
4. Frecuencia Relativa Porcentual (𝑓ᵣ%)
○ Es la frecuencia relativa expresada en porcentaje:
○ Indica qué porcentaje del total representa cada valor.

5. Frecuencia Acumulada (𝑓𝑎)
○ Es la suma de las frecuencias absolutas hasta un
determinado valor.
○ Permite ver cuántos datos hay por debajo de un cierto valor.
6. Frecuencia Relativa Acumulada (𝑓𝑟𝑎)
○ Es la suma de las frecuencias relativas hasta un determinado
valor.
○ Se expresa en porcentaje y permite ver la proporción de
datos acumulados.
Ejemplo de una Tabla de Distribución de Frecuencia
Supongamos que se encuestó a 30 estudiantes sobre cuántas horas estudian
al día. Los resultados fueron los siguientes:
Horas de
Estudio
(Variable)
Frecuencia
Absoluta (𝑓ᵢ)
Frecuencia
Relativa (𝑓ᵣ)
Frecuencia
Relativa %
(𝑓ᵣ%)
Frecuencia
Acumulada (𝑓𝑎)
1 hora 5 5/30 = 0.167 16.7% 5
2 horas 10 10/30 = 0.333 33.3% 15
3 horas 8 8/30 = 0.267 26.7% 23
4 horas 4 4/30 = 0.133 13.3% 27
5 horas 3 3/30 = 0.100 10.0% 30

Interpretación de la Tabla
● La mayoría de los estudiantes estudian 2 horas al día (33.3%).
● El 16.7% estudia solo 1 hora.
● Si queremos saber cuántos estudian 3 horas o menos, miramos la
frecuencia acumulada de 3 horas: 23 estudiantes.
Importancia de la Distribución de Frecuencias
● Permite organizar grandes cantidades de datos en una tabla simple.
● Facilita el cálculo de probabilidades y la identificación de patrones en
los datos.
● Es útil en estudios estadísticos de cualquier campo (economía, salud,
educación, deporte).
Total 30 1.000 100% -

2.2 Cuadro sinóptico sobre los ejes anteriores

Buscar una noticia sobre un
acontecimiento del momento en el
mundo, con datos estadísticos y analizar
la información.
Título de la noticia: "Desempleo en América Latina disminuye al 6.1% en 2024, pero
persisten desigualdades"
Fuente: Organización Internacional del Trabajo (OIT), febrero de
2025.
https://www.reuters.com/world/americas/unemployment-dips-latin-america-2024-inequ
ality-gap-grows-ilo-says-2025-02-12/?utm_source=chatgpt.com
Resumen: Según un informe de la OIT, la tasa de desempleo en América Latina y el Caribe
se redujo al 6.1% en 2024, descendiendo desde el 6.5% registrado en 2023. A pesar de
esta mejora, la brecha de desigualdad se ha ampliado, principalmente debido a la calidad
del empleo. Casi la mitad de los trabajadores en la región tienen contratos precarios y
enfrentan ingresos inestables. Las mujeres se ven particularmente afectadas, con una tasa
de empleo del 52.1%, significativamente menor que la de los hombres, que es del 74.3%, y
con ingresos promedio un 20% inferiores a los de sus colegas masculinos. Además, el
trabajo informal sigue siendo elevado, situándose en un 47.6%.
Análisis de los datos estadísticos:
● Tasa de desempleo regional: Disminuyó del 6.5% en 2023 al 6.1% en 2024,
indicando una recuperación en el mercado laboral.

● Desigualdad de género: La tasa de empleo femenina es del 52.1%, mientras que la
masculina es del 74.3%, evidenciando una brecha significativa en la participación
laboral.

● Brecha salarial: Las mujeres ganan, en promedio, un 20% menos que los hombres,
reflejando disparidades salariales persistentes.

● Informalidad laboral: El 47.6% de los trabajadores están empleados en el sector
informal, lo que implica falta de seguridad laboral y beneficios sociales.

Conclusión del análisis: Aunque la disminución en la tasa de desempleo es un indicador
positivo, las persistentes desigualdades de género y la alta informalidad laboral subrayan la
necesidad de implementar políticas que promuevan la formalización del empleo y la equidad
en el mercado laboral. Es esencial desarrollar estrategias que mejoren la calidad del empleo
y reduzcan las brechas existentes para lograr un desarrollo económico más inclusivo en la
región

DISCUSIÓN SOBRE OTROS
CONCEPTOS CLAVES Y EJECUCIÓN
DE TABLAS DE FRECUENCIA
Conceptos Claves en la Distribución de Frecuencia
1. Frecuencia Absoluta (𝑓𝑖): Cantidad de veces que aparece un valor en el conjunto de datos.
2. Frecuencia Relativa (𝑓𝑖/𝑛): Proporción de la frecuencia absoluta con respecto al total de datos.
3. Frecuencia Relativa Porcentual (%𝑓𝑖): Frecuencia relativa expresada en porcentaje.
4. Frecuencia Acumulada: Suma progresiva de las frecuencias absolutas.
5. Marca de Clase: Punto medio de cada intervalo de clase.
6. Intervalo de Clase: Rango dentro del cual se agrupan los datos.
7. Histogramas y Polígonos de Frecuencia: Representaciones gráficas de la distribución de los
datos.
Ejecución de Tablas de Frecuencia
Para reforzar el aprendizaje, se realizaron ejercicios en clase utilizando herramientas computacionales
como Excel, Google Sheets o software estadístico como SPSS, R o Python con la librería Pandas.
Ejemplo de Tabla de Frecuencia Elaborada:
Intervalo Frecuencia
Absoluta (𝑓𝑖)
Frecuencia
Relativa (𝑓𝑖/𝑛)
Frecuencia
Acumulada
% Frecuencia
Relativa
Marca de
Clase
10 - 20 6 6/50 = 0.12 6 12% 15
20 - 30 10 10/50 = 0.20 16 20% 25
30 - 40 15 15/50 = 0.30 31 30% 35
40 - 50 12 12/50 = 0.24 43 24% 45
50 - 60 7 7/50 = 0.14 50 14% 55
TOTAL 50 1.00 - 100% -

Visualización Gráfica
Se complementa la actividad con la generación de gráficos
Histograma
Barras

CONCLUSIONES
● La estadística es una herramienta esencial en la interpretación y predicción de
fenómenos sociales, económicos y científicos. En el ámbito social por ejemplo, nos
ayuda a comprender e identificar tendencias en la educación, la salud pública y la
distribución de las riquezas. En la economía nos permite analizar el crecimiento del
PIB y otros factores como la inflación y el desempleo proporcionando información
clave para la toma de decisiones gubernamentales y empresariales.
● Existen múltiples aplicaciones en distintos campos, desde la política hasta la
medicina. Cada uno tiene un desarrollo distinto pero que nos ayuda a distinguir
diferentes datos para verificar la eficiencia.
● La noticia analizada demuestra cómo el análisis de datos estadísticos permite
comprender y abordar problemáticas globales como el desempleo. A través del
análisis de indicadores como la tasa de desempleo, la calidad del empleo y la
participación en el mercado laboral, se pueden identificar patrones y tendencias que
ayudan a formular políticas económicas más efectivas. Además, el estudio de datos
históricos permite anticipar crisis y diseñar estrategias para fomentar el empleo y el
desarrollo sostenible.
● La combinación de métodos estadísticos con herramientas tecnológicas como Excel
facilita el procesamiento y representación de la información de manera eficiente.

REFERENCIAS

Castañeda Naranjo, L. A., & Palacios Neri, J. (2015). Nanotecnología: fuente de nuevos
paradigmas. Mundo Nano. Revista Interdisciplinaria en Nanociencias y Nanotecnología,
7(12), 45–49. https://doi.org/10.22201/ceiich.24485691e.2014.12.49710

Matesanz Nogales, A. (2009). Datos para la adaptación castellana de la Escala de Temores
(FSS). Análisis y modificación de conducta, 35(152), 67-94.

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico. (2020). La dinámica de la
urbanización de África 2020: Áfricapolis, mapeando una nueva geografía urbana. Estudios
de África occidental. https://doi.org/10.1787/b6bccb81-en

Martínez Ribón, J. G. T. (2011). Propuesta de metodología para la implementación de la
filosofía Lean (construcción esbelta) en proyectos de construcción [Tesis de maestría,
Universidad Nacional de Colombia]. http://bdigital.unal.edu.co/10578/

Riera, M. (20 de enero de 2020). Re: Cancelar hipoteca o invertir [Comentario en foro en
línea]. https://www.helpmycash.com/preguntas/30255/cancelar-hipoteca-o-invertir/

Carreño, L. (9 de febrero de 2020). La disputa gremial por los aranceles a las prendas de
vestir. El Espectador.
https://www.elespectador.com/economia/la-disputa-gremial-por-los-aranceles-las-prendas-d
e-vestir-articulo-903768
https://www.hiru.eus/es/matematicas/aplicaciones-de-la-estadistica
.
https://www.reuters.com/world/americas/unemployment-dips-latin-america-2024-inequality-g
ap-grows-ilo-says-2025-02-12/?utm_source=chatgpt.com

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Evidencia
Paula Chavez
Karol Castillo
Juan Perlaza

Kevyn Rodriguez
Karol Castillo

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