Trabajo en equipo, donde desarrollamos en investigamos sobre los programas Microsoft Word y Excel.

1. Blog, Excel Avanzado, Métodos estadísticos
Alejandro Campo Solarte
Isaac de Jesús Cérvantes Socarras
Maria Jose Prieto Rúa
Oscar Javier Santacruz Pérez
Sara Mejía García
Sofía Yáñez Ortíz
Grado 11-6
Guillermo Mondragón Castro
I.E Liceo Departamental
Tecnología e Informática
Santiago de Cali
2024

2. Tabla de contenido
Economía…………………………………………………………………...…………….………1
Contaduría………………………………………………………...……………………….……..1
Política…………………………………………………………………………………………….1
Deporte……………………………………………………………………………………..……..2
Hipótesis…………………………………………………………………………………………..2
Variable…………………………………………………………...…………………………..…..2
Datos…………………………………………………………………………….….……………..2
Población………………………………………………………...………………………………..3
Muestra……………………………………………………...……………………………………3
Nivel de medición nominal………………………………………………………………..……..3
Métodos estadísticos………………….…………………………………………………………..3
Tipos De Población……………….…….……………….……………………………………….4
¿Que es la estadística?……...………….….……………………………………………………..4
Ramas de la estadística…………………………………………………………………………..5
Distribución de frecuencias………….……………..……………………………………………6
Tipos de Distribuciones de Frecuencia………….……………………….…………..………….6
Análisis estadístico………………………………………...……………………………………..7
Calcular los intervalos……………….……………………….…………………………………8
Calcular la Amplitud de Clase………..………………………………..………………………..8
Establecer los Intervalos y Marcas de Clase…….……………………………………………..8
Determinar la Frecuencia Absoluta……….…….………………………….…………………..8
Calcular la Frecuencia Acumulada……….…….………………………………………………8
Calcular la Frecuencia Relativa……….…….…..………………………………………..…….8
Calcular la Frecuencia Acumulada……….…….………………………………………………9
Conclusiones…………………………………………………………………………………………..10-11
Blog………………………………………………………………………………………………12
Referencias……………………………………...……………………………………………..…12

3. 1. Eje temático número 2
1.1 Economía:
La estadística tiene diversas aplicaciones en la economía,siendo algo fundamental para
comprender y analizar diferentes aspectos económicos, al permitir la elaboración de
indicadores macroeconómicos, predecir la demanda futura, validar hipótesis económicas,
calcular tasas de desempleo y organizar datos económicos para analizar tendencias y tomar
decisiones informadas. Desde la planificación económica hasta el análisis detallado de
variables como el PIB y los precios, la estadística en economía es fundamental para
comprender y gestionar aspectos clave del sistema socioeconómico a diferentes niveles, desde
empresas hasta escalas internacionales.
1.2 Contaduría:
En contaduría la estadística desempeña un papel esencial al permitir la elaboración de
informes financieros precisos, analizar tendencias económicas, validar hipótesis contables,
calcular ratios financieros clave y organizar datos para la toma de decisiones contables
fundamentadas. Desde evaluar la salud financiera de una empresa hasta predecir flujos de
efectivo futuros, la estadística en contaduría es crucial para comprender y gestionar aspectos
críticos del ámbito contable a nivel empresarial y organizacional.
1.3 Política:
La estadística juega un papel muy importante en el ámbito político al permitir la
recopilación y análisis de datos para comprender mejor las preferencias de los votantes, evaluar
el impacto de políticas públicas, realizar encuestas de opinión, pronosticar resultados
electorales y medir la eficacia de programas gubernamentales. A través del uso de técnicas
estadísticas, los políticos pueden tomar decisiones informadas basadas en evidencia empírica,
identificar tendencias políticas, segmentar el electorado y evaluar el desempeño de sus
acciones. La estadística en política es esencial para la formulación de estrategias electorales, la
evaluación del clima político y la implementación de políticas efectivas que respondan a las
necesidades y demandas de la sociedad. En resumen, la estadística desempeña un papel
fundamental en el ámbito político al proporcionar herramientas analíticas que ayudan a los

4. líderes a comprender mejor el entorno político en el que operan y a tomar decisiones
fundamentadas para el beneficio de la comunidad.
1.4 Deporte:
La estadística desempeña un papel esencial en el ámbito deportivo al ofrecer
herramientas analíticas que permiten recopilar, analizar e interpretar datos clave para mejorar el
rendimiento de los atletas, optimizar estrategias de juego, identificar patrones de desempeño,
predecir resultados y personalizar programas de entrenamiento. Mediante el uso de técnicas
estadísticas avanzadas como el análisis de datos multivariados, la modelización predictiva y la
visualización de datos, los equipos y deportistas pueden obtener información valiosa para tomar
decisiones informadas, corregir deficiencias, potenciar fortalezas y alcanzar niveles óptimos de
rendimiento. La estadística en el deporte ayuda a innovar en el análisis del rendimiento atlético,
la gestión del talento deportivo y la mejora continua en un entorno altamente competitivo. En
resumen, la estadística es una herramienta vital en el deporte que ayuda a los atletas y equipos a
maximizar su potencial al brindar insights útiles.
Hipótesis: Una hipótesis es una suposición que se formula para ser evaluada y probada.
Se plantea antes de realizar una investigación y se somete a pruebas mediante un análisis de
datos. Existen dos tipos de hipótesis, la nula que establece que no hay diferencia entre las
variables y la hipótesis alternativa que dice que si existe diferencia entre las variables.
Variable: Una variable es una característica o condición que se puede medir u observar.
Hay dos tipos de variables, las independientes y las variables dependientes. Las variables
independientes son aquellas que se pueden manipular o controlar en un estudio, las variables
dependientes son las que se miden para evaluar el efecto de las variables independientes.
También se pueden clasificar como cuantitativas y cualitativas.
Datos: Los datos son los hechos que se recopilan en un experimento. Consisten en
registros de fenómenos que se recolectan durante el proceso de estudio. Estos se pueden
clasificar de dos formas, en datos cualitativos o datos cuantitativos, se pueden representar en
tablas, gráficas o estadísticas descriptivas.

5. Población: Se refiere al conjunto de elementos o individuos que comparten una
característica en común y son objeto de estudio. Las muestras estadística se estudian para
obtener conclusiones probables respecto de poblaciones estadísticas cuyo estudio individual y
detallado sería prácticamente imposible.
Muestra: Una muestra es un subconjunto representativo de una población más amplia.
Las muestras se obtienen a través de diferentes técnicas estadísticas para garantizar que los
resultados puedan generalizarse con cierto grado de confianza a la población completa.
Nivel de medición nominal: En el nivel de medición nominal las variables se
categorizan en grupos distintos. Las variables nominales poseen la característica de
descripción, lo que significa que tiene etiquetas que sirven para identificar o delegar valores a
los artículos.
2. Métodos estadísticos: Los métodos estadísticos son herramientas esenciales para analizar y
comprender datos. Estos son algunos de los más comunes:
Media (promedio): La media, también conocida como promedio, es una técnica inicial
utilizada en el análisis estadístico. Permite ver rápidamente la tendencia general de una
colección de datos.
Estadística descriptiva: Este método utiliza índices como la media y la mediana para resumir
datos. Proporciona una visión general de la distribución de los datos.
Estadística inferencial: Aquí extrapolamos resultados a partir de datos utilizando pruebas
estadísticas como la prueba t de “student”. Es útil para hacer inferencias sobre una población
basándose en una muestra.
Análisis de datos: Este proceso está relacionado con la estadística y se enfoca en extraer
información significativa de los datos para tomar decisiones informadas.
2.1 Población: La población estadística es el conjunto total de personas o elementos que
comparten características específicas que se desean estudiar. Aquí hay algunos puntos clave
sobre la población estadística:

6. Tipos de Población:
Finita: Esta población tiene un número limitado de elementos. Por ejemplo, la cantidad de
árboles en una ciudad en un momento específico es una población finita.
Infinita: En este caso, el número de elementos es tan grande que se considera ilimitado. Por
ejemplo, la población mundial sería una población infinita.
Ejemplo:
Imagina que queremos estudiar el hábito de lectura en una ciudad. Nuestra población
estadística no sería todos los habitantes de la ciudad, sino aquellos que leen regularmente. Este
grupo específico sería el que nos interesaría para nuestra investigación.
2.2 ¿Qué es la estadística?:
La estadística es la ciencia encargada de estudiar los datos. Esto incluye recolectar, analizar y
describir los datos para llegar a conclusiones sobre un fenómeno en particular. La estadística
emplea herramientas matemáticas y de probabilidades, con las cuales desarrolla métodos y
modelos para analizar los datos. Algunos conceptos claves de la estadística son:
Datos: Son los valores observados de la variables.
Unidades muestrales: Son los objetos de interés de un estudio. pueden ser individuos (como
personas o tornillos) o unidades compuestas por muchos individuos (como ciudades o
escuelas).
Población en estudio: Es el conjunto completo de unidades muestrales que se estudian para
responder una pregunta de investigación.
Parámetro: Es el valor que describe una población.
En resumen, la estadística nos permite comprender el mundo a través de los datos y tomar
decisiones informadas basadas en un análisis riguroso

7. 2.3 Ramas de la estadística:
Estadística Descriptiva:
La estadística descriptiva se encarga de resumir y describir de forma cuantitativa las
características de un conjunto de datos. En lugar de aprender sobre la población completa, se
enfoca en resumir una muestra estadística. Algunas medidas comunes utilizadas en esta rama
son:
Media: Representa el promedio de los valores.
Mediana: Es el valor central en un conjunto ordenado.
Moda: Indica el valor más frecuente.
Variabilidad: Incluye medidas como la varianza y la curtosis.
Estadística Inferencial:
La estadística inferencial se ocupa de hacer inferencias sobre una población basándose en una
muestra. Utiliza técnicas como la prueba t de Student y la regresión. Su objetivo es generalizar
los resultados de la muestra a toda la población.
Por ejemplo, si queremos saber si un nuevo medicamento es efectivo, realizamos un estudio
con una muestra de pacientes y luego inferimos si el medicamento funcionará para la población
en general.
Estadística Matemática:
La estadística matemática se centra en las bases teóricas de la estadística. Utiliza métodos
matemáticos para analizar datos y desarrollar modelos estadísticos. Incluye conceptos como
distribuciones de probabilidad y teoremas estadísticos.
Bioestadística:
La bioestadística aplica métodos estadísticos a temas relacionados con la biología y la salud.
Ayuda a analizar datos en estudios médicos, epidemiológicos y genéticos.

8. 2. Eje temático número 3
Distribución de Frecuencias
Definición y Concepto
La distribución de frecuencias es un concepto fundamental en estadística que implica organizar
un conjunto de datos en grupos excluyentes entre sí, normalmente en orden ascendente o
descendente, según sus valores o categorías.
Tipos de Distribuciones de Frecuencia:
Frecuencia Absoluta (fi): Representa la cantidad de observaciones en cada grupo.
Frecuencia Relativa (hi): Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de
datos.
Frecuencia Absoluta Acumulada (Fi): Es la suma acumulativa de las frecuencias absolutas.
Frecuencia Relativa Acumulada (Hi): Es la suma acumulativa de las frecuencias relativas.
Representación Gráfica:
La distribución de frecuencias se puede representar gráficamente mediante histogramas,
polígonos, gráficos de líneas verticales y gráficos de caja y bigotes
Interpretación:
La posición y dispersión de la distribución de frecuencias permiten comprender cómo se
distribuyen los datos y qué tan dispersos están.
Medidas Descriptivas:
Se pueden calcular medidas como la moda, cuantiles, percentiles y otros índices que ayudan a
describir la distribución con mayor detalle.

9. Análisis Estadístico:
Las tablas y gráficos resultantes de la distribución de frecuencias son esenciales para el análisis
estadístico y la interpretación de los datos
EJEMPLO BÁSICO
Distribución de frecuencias: nombre de la variable, frecuencia absoluta, frecuencia relativa
porcentual
1. Nombre de la variable: Esto se refiere al tipo de dato o característica que estás analizando.
Por ejemplo, si estás estudiando las edades de un grupo de personas, la variable sería “edades”.
2. Frecuencia absoluta: Representa la cantidad de veces que aparece cada valor o dato
específico en tu conjunto de datos. Por ejemplo, si tienes 20 personas y sus edades son:
25, 30, 25, 28, 30, 25, 22, 28, 30, 25, 22, 25, 30, 28, 25, 22, 25, 30, 28, 25
entonces la frecuencia absoluta para la edad “25” sería 7.
3. Frecuencia relativa porcentual: Es el porcentaje de veces que encontramos cada dato en la
muestra. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de datos y
multiplicando por 100%. Por ejemplo, si la frecuencia absoluta para la edad “25” es 7 y tienes un
total de 20 datos, la frecuencia relativa porcentual sería (7/20) * 100% = 35%.
DATOS 25, 30, 25, 28, 30, 25, 22, 28, 30, 25, 22, 25, 30, 28, 25, 22, 25, 30, 28, 25
variable edad frecuencia absoluta frecuencia relativa (%)
edades 22 3 15%
25 7 35%
28 4 20%
30 6 30%
total 20 100%

10. EJEMPLO MÁS COMPLEJO
DATOS
2, 3, 5, 6, 10, 12, 14, 16, 16, 16, 18, 21, 22, 23, 24, 25, 27, 29, 32
1. Calcular los Intervalos:
- Determina el número de intervalos, que se calcula como 1 + 3.322 * logaritmo de la cantidad
de datos. Por ejemplo, si tienes 20 datos, obtendrás aproximadamente 5 intervalos
2. Calcular la Amplitud de Clase:
- La amplitud se calcula dividiendo el rango entre el número de intervalos. Por ejemplo, si el
rango es 30 y tienes 5 intervalos, la amplitud sería 6
3. Establecer los Intervalos y Marcas de Clase:
- Coloca los datos en los intervalos definidos y calcula las marcas de clase sumando los límites
del intervalo y dividiendo por 2
4. Determinar la Frecuencia Absoluta:
- Contabiliza cuántas observaciones caen en cada intervalo para obtener la frecuencia absoluta
5. Calcular la Frecuencia Acumulada:
- La frecuencia acumulada es la suma acumulativa de las frecuencias absolutas a lo largo de los
intervalos
6. Calcular la Frecuencia Relativa:
- Divide la frecuencia absoluta de cada intervalo por el total de datos para obtener la frecuencia
relativa, que se expresa en decimal o porcentaje

11. 7. Calcular la Frecuencia Relativa Acumulada:
- La frecuencia relativa acumulada es la suma acumulativa de las frecuencias relativas a lo
largo de los intervalos
DATOS 2, 3, 5, 6, 10, 12, 14, 16, 16, 16, 18, 21, 22, 23, 24, 25, 27, 29, 32
3. Conclusiones
3.1 Eje temático 2:
La estadística es la ciencia que se ocupa de recoger, organizar, analizar e interpretar datos
para extraer información y tomar decisiones. La estadística se divide en dos ramas
principales: la estadística descriptiva y la estadística inferencial. La estadística descriptiva
se encarga de resumir y presentar los datos de forma gráfica o numérica, mientras que la
estadística inferencial se dedica a hacer generalizaciones sobre una población a partir de
una muestra, usando métodos probabilísticos.
La estadística tiene múltiples aplicaciones en diversos campos del conocimiento, como la
economía, la contaduría, la política o el deporte. Por ejemplo, en economía se usa la
estadística para medir el crecimiento económico, la inflación, el desempleo o el comercio
exterior. En contaduría, se usa para evaluar el rendimiento financiero de una empresa, el
control de calidad o la auditoría. En política, se usa para realizar encuestas electorales,
estudiar el comportamiento de los votantes o analizar las políticas públicas. En deporte, se
Intervalos
Xᵢ (marca de
clase)
fᵢ (frecuencia
absoluta)
Fᵢ (frecuencia
acumulada)
hᵢ (frecuencia
relativa)
Hᵢ (frecuencia relativa
acumulada)
[2, 8) 5 4 4 0,2 0,2
[8, 14) 11 3 7 0,15 0,35
[14, 20) 17 5 12 0,25 0,6
[20, 26) 23 5 17 0,25 0,85
[26, 32] 29 3 20 0,15 1

12. usa para calcular las probabilidades de ganar un partido, comparar el desempeño de los
jugadores o diseñar estrategias.
Para realizar un estudio estadístico, es necesario plantear una hipótesis o pregunta de
investigación sobre un fenómeno de interés. Luego, se debe definir la variable o
característica que se quiere medir o estudiar, y recoger los datos correspondientes. Los
datos son los valores numéricos o cualitativos que se obtienen al observar o medir la
variable. La población es el conjunto de todos los elementos que poseen la variable de
interés, mientras que la muestra es un subconjunto representativo de la población. El nivel
de medición nominal es el más básico y se refiere a los datos que solo permiten clasificar o
identificar a los elementos sin establecer un orden o una magnitud.
3.2 Eje temático 3:
La distribución de frecuencias es un concepto esencial en estadística para organizar datos
en grupos excluyentes según sus valores o categorías. Existen diferentes tipos de
distribuciones de frecuencia, como la frecuencia absoluta, relativa, acumulada y relativa
acumulada.
La representación gráfica de la distribución de frecuencias se puede hacer mediante
histogramas, polígonos, gráficos de líneas verticales y gráficos de caja y bigotes. La
interpretación de la posición y dispersión de la distribución ayuda a comprender la
distribución y dispersión de los datos. Se pueden calcular medidas descriptivas como la
moda, cuantiles, percentiles y otros índices para describir la distribución con mayor detalle.
En resumen, la distribución de frecuencias es una herramienta fundamental en estadística
que permite organizar, representar y analizar datos de manera efectiva para obtener
información significativa sobre su distribución y características.
Para calcular los intervalos es fundamental determinar el número de intervalos adecuado
para organizar los datos de manera significativa, utilizando la fórmula 1 + 3.322 *
logaritmo de la cantidad de datos. La amplitud de clase se calcula dividiendo el rango entre
el número de intervalos, lo que permite establecer la amplitud de cada intervalo.
Al establecer los intervalos y marcas de clase, se organiza la información de manera
ordenada y se calculan las marcas centrales para representar cada intervalo.
La frecuencia absoluta se determina contabilizando las observaciones que caen en cada
intervalo, lo que proporciona información sobre la cantidad de datos en cada rango.
Para calcular la frecuencia acumulada es importante obtener una visión general del total
de observaciones a lo largo de los intervalos.

13. La frecuencia relativa se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de cada intervalo entre
el total de datos, lo que permite expresar la distribución en términos relativos. Es útil para
analizar cómo se distribuyen los datos en relación con el total, ofreciendo una perspectiva
acumulativa de la distribución.
4. Blog
Alejandro Campo Solarte: https://104liceodepartamental.blogspot.com/
Isaac de Jesús Cérvantes Socarras: https://starplatinum2022.blogspot.com/
Maria Jose Prieto Rúa: https://tecnologiaconmajo1514.blogspot.com/?m=1
Oscar Javier Santacruz Pérez: techno-and-more.blogspot.com
Sara Mejía García: https://tecnologiasara89.blogspot.com/
Sofía Yáñez Ortíz: https://tecnosofialiceo.blogspot.com/?m=1
Referencias
● https://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_frecuencias
● https://www.agro.uba.ar/users/batista/EG/C1.pdf
● https://economipedia.com/definiciones/distribucion-de-frecuencias.html
● http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap2-1.htm
● https://www.ibm.com/docs/es/iis/11.5?topic=results-frequency-distribution
● https://accademuniversidad.es/la-importancia-de-la-estadistica-en-la-economia/#:~:tex
t=L
● https://isgintegradora.mx/aplicacion-de-la-estadistica-a-la-contabilidad-de-tu-empresa/
● https://es.scribd.com/document/430095515/Utilizacion-de-La-Estadistica-en-Ambito-D
eportivo
● https://concepto.de/poblacion-estadistica/#ixzz8U6Oftxxi
● https://www.questionpro.com/blog/es/escala-nominal/

14. Blog, Excel Avanzado, Métodos estadísticos
Alejandro Campo Solarte
Isaac de Jesús Cérvantes Socarras
Maria Jose Prieto Rúa
Oscar Javier Santacruz Pérez
Sara Mejía García
Sofía Yáñez Ortíz
Grado 11-6
Guillermo Mondragón Castro
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Tecnología e Informática
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