1 TITULO DE LOS TEMAS DE QUIMICA PARA EDUCACION MEDIA
Introducción!
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Población:: en estadística, una
población es el conjunto completo de individuos, objetos,
eventos o medidas de interés sobre los que se desea
obtener información. La población puede ser finita (como
el número total de estudiantes en una universidad) o
infinita (como el número de tiradas de un dado en un
experimento).
Ejemplo: Si se desea investigar el comportamiento de compra de todos los consumidores de un país, todos los consumidores registrados conforman la población. -
Muestra: una muestra es un subconjunto
de la población seleccionada para ser estudiada. Debido a
que, en la mayoría de los casos, es imposible o impráctico
estudiar a toda la población, se selecciona una muestra
representativa para extraer conclusiones. Una muestra
adecuada debe reflejar las características de la población
para que los resultados puedan ser generalizados.
Ejemplo: en un estudio sobre el comportamiento de compra, un grupo de 1,000 consumidores seleccionados al azar podría ser la muestra de una población de millones de consumidores.
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Población:: en estadística, una
población es el conjunto completo de individuos, objetos,
eventos o medidas de interés sobre los que se desea
obtener información. La población puede ser finita (como
el número total de estudiantes en una universidad) o
infinita (como el número de tiradas de un dado en un
experimento).
Ejemplo: Si se desea investigar el comportamiento de compra de todos los consumidores de un país, todos los consumidores registrados conforman la población. -
Muestra: una muestra es un subconjunto
de la población seleccionada para ser estudiada. Debido a
que, en la mayoría de los casos, es imposible o impráctico
estudiar a toda la población, se selecciona una muestra
representativa para extraer conclusiones. Una muestra
adecuada debe reflejar las características de la población
para que los resultados puedan ser generalizados.
Ejemplo: en un estudio sobre el comportamiento de compra, un grupo de 1,000 consumidores seleccionados al azar podría ser la muestra de una población de millones de consumidores.
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Población:: en estadística, una
población es el conjunto completo de individuos, objetos,
eventos o medidas de interés sobre los que se desea
obtener información. La población puede ser finita (como
el número total de estudiantes en una universidad) o
infinita (como el número de tiradas de un dado en un
experimento).
Ejemplo: Si se desea investigar el comportamiento de compra de todos los consumidores de un país, todos los consumidores registrados conforman la población. -
Muestra: una muestra es un subconjunto
de la población seleccionada para ser estudiada. Debido a
que, en la mayoría de los casos, es imposible o impráctico
estudiar a toda la población, se selecciona una muestra
representativa para extraer conclusiones. Una muestra
adecuada debe reflejar las características de la población
para que los resultados puedan ser generalizados.
Ejemplo: en un estudio sobre el comportamiento de compra, un grupo de 1,000 consumidores seleccionados al azar podría ser la muestra de una población de millones de consumidores.
1.1 Definición de estadística y su propósito
La estadística se puede definir como la ciencia que estudia cómo recoger, organizar, analizar e interpretar datos para extraer conclusiones y tomar decisiones. Los datos pueden provenir de diversas fuentes y representan observaciones cuantitativas o cualitativas sobre algún fenómeno o conjunto de fenómenos. El propósito principal de la estadística es transformar estos datos en información útil para facilitar la toma de decisiones, describir situaciones o fenómenos y hacer predicciones sobre comportamientos futuros. La estadística proporciona métodos tanto para describir lo que ocurre en un conjunto de datos (estadística descriptiva) como para hacer inferencias y conclusiones más generales a partir de esos datos (estadística inferencial).
1.2 Clasificación de la estadística: descriptiva e inferencial
La estadística se divide en dos ramas principales: la estadística descriptiva y la estadística inferencial.
Tabla 1. Clasificación de la estadística
| Rama de la Estadística | Descripción | Objetivo | Herramientas Principales | Resultados |
|---|---|---|---|---|
| Estadística Descriptiva | Se refiere a los métodos que permiten resumir y describir las características principales de un conjunto de datos. No hace generalizaciones o inferencias más allá de los datos analizados; se limita a describir lo que se observa. | Resumir y describir datos de una muestra o población. |
- Medidas de tendencia central: Media,
mediana, moda. - Medidas de dispersión: Desviación estándar, varianza. - Representaciones gráficas: Histogramas, diagramas de barras, tablas de frecuencias. |
Proporciona información exacta y precisa sobre los datos en cuestión. |
| Estadística Inferencial | Va más allá de la descripción de los datos y se centra en hacer generalizaciones sobre una población a partir de una muestra. Utiliza métodos probabilísticos para estimar parámetros poblacionales, realizar pruebas de hipótesis y hacer predicciones. | Hacer generalizaciones y predicciones sobre la población a partir de una muestra representativa. | - Intervalos de confianza - Pruebas de hipótesis - Estimación de parámetros | Trabaja con probabilidades e incertidumbre, ya que las conclusiones se basan en una muestra y no en toda la población. Permite hacer predicciones y generalizaciones aplicables a la población en general |
1.3 Aplicaciones prácticas de la estadística en la recolección de datos
La estadística se aplica en numerosas áreas del conocimiento y en diversas situaciones del mundo real. Algunas de sus aplicaciones más comunes incluyen:
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Investigación médica: en estudios clínicos, la estadística se utiliza para determinar la efectividad de un tratamiento a partir de datos obtenidos de un grupo de pacientes. Los investigadores recolectan datos sobre el estado de salud de los pacientes antes y después de recibir el tratamiento, y luego usan métodos estadísticos para comparar los resultados.
-
Ciencia social: en estudios de encuestas o investigaciones sociales, la estadística descriptiva puede resumir las respuestas de los encuestados sobre diversos temas, como la opinión política o el nivel de satisfacción con servicios públicos. La estadística inferencial se utiliza para hacer inferencias sobre el comportamiento de toda la población a partir de las respuestas de una muestra representativa.
-
Marketing: las empresas utilizan la estadística para analizar patrones de compra de los consumidores y predecir tendencias futuras. Los análisis descriptivos permiten entender el comportamiento de compra actual, mientras que los análisis inferenciales pueden ayudar a predecir futuras ventas y adaptar estrategias de marketing.
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Producción industrial: en control de calidad, la estadística es fundamental para monitorear procesos y asegurar que los productos cumplan con los estándares requeridos. Se recolectan datos sobre muestras de productos fabricados, y a partir de los análisis estadísticos se decide si el proceso debe ajustarse o continuar.
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Investigación científica: en campos como la biología o la física, la estadística es vital para interpretar los resultados de experimentos. Los científicos recopilan datos experimentales, los analizan y hacen inferencias sobre teorías o hipótesis a partir de esos datos.
9 Sintesis
D. Actividades didácticas
| Descripción de actividad didáctica | ||
|---|---|---|
| Nombre de la Actividad | Prueba de conocimientos sobre Big Data. | |
| Objetivo de la actividad | Validar el conocimiento adquirido sobre Big Data: conceptos, técnicas y herramientas, con el propósito buscar una dinámica de razonamiento ágil sobre opciones cerradas y reafirmar un conocimiento declarado dentro del componente. | |
| Tipo de actividad sugerida |
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Archivo de la actividad (Anexo donde se describe la actividad propuesta) |
Actividad_didactica_CF01 | |
Material complementario
Glosario
| Término | Significado | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Análisis de Datos | Paso del proceso estadístico donde los datos recolectados se organizan y estudian para identificar patrones y relaciones. | ||||
| Control de Calidad | Prácticas implementadas durante la recolección de datos para asegurar precisión y confiabilidad. | ||||
| Dato | Unidad básica de información sin procesar, obtenida a través de observaciones, encuestas u otras fuentes. | ||||
| Estadística | Ciencia que se dedica a la recolección, organización, análisis e interpretación de datos para la toma de decisiones. | ||||
| Estadística Descriptiva | Rama de la estadística que se enfoca en resumir y describir las características principales de un conjunto de datos. | ||||
| Estadística Inferencial | Rama de la estadística que permite hacer generalizaciones y predicciones sobre una población a partir de una muestra. | ||||
| Fuente Primaria | Datos recolectados directamente por el investigador específicamente para el estudio en cuestión. | ||||
| Fuente Secundaria | Datos previamente recopilados por otros y utilizados en el análisis actual. | ||||
| Intervalo de Confianza | Rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre un parámetro poblacional con un nivel de confianza especificado. | ||||
| Interpretación | Fase en la que se analizan los resultados para sacar conclusiones y responder preguntas de investigación. | ||||
| Muestra | Subconjunto representativo de la población, utilizado para hacer inferencias sobre el total. | ||||
| Muestreo Aleatorio Simple | Técnica de muestreo en la que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. | ||||
| Muestreo Estratificado | Método de muestreo en el que la población se divide en subgrupos homogéneos, seleccionando una muestra de cada uno. | ||||
| Muestreo por Conglomerados | Técnica en la que la población se agrupa en conglomerados y se seleccionan algunos para ser estudiados en su totalidad. | ||||
| Parámetro | Valor numérico que representa una característica de la población, como la media o la desviación estándar. | ||||
| Población | Conjunto total de individuos, objetos o eventos de interés en un estudio estadístico. | ||||
| Prueba de Hipótesis | Procedimiento estadístico utilizado para evaluar si una afirmación sobre un parámetro poblacional es consistente con los datos de la muestra. | ||||
| Sesgo | Error sistemático en la recolección de datos que distorsiona los resultados y afecta la validez de las conclusiones. | ||||
| Variable | Característica o atributo que puede ser medido en los individuos de un estudio; puede ser cualitativa o cuantitativa. | ||||
Referencias bibliográficas
Referencias Bibliográficas
- Escobar Mercado, M., Fernández Macías, E., & Bernardi, F. (2012). Análisis de datos con Stata (2ª ed.). Centro de Investigaciones Sociológicas. Recuperado de Academia.
- Hernández Martín, Z. (2018). Métodos de análisis de datos: apuntes. Universidad de La Rioja. Recuperado de Universidad de la Rioja.
- Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). México: McGraw-Hill.
- Martínez, J. (2004). Muestreo estadístico. Madrid: Alianza Editorial.
- Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2015). Probabilidad y estadística aplicada a la ingeniería (5.ª ed.). México: McGraw-Hill.
- Scheaffer, R. L., Mendenhall, W., & Ott, R. L. (2007). Elementos de muestreo (6.ª ed.). México: Thomson.
- Triola, M. F. (2018). Estadística (12.ª ed.). México: Pearson Educación.
- Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. (2012). Probabilidad y estadística para ingenieros (9.ª ed.). México: Pearson Educación.
Ecosistema de Diseño Educativo Digital
CONTENIDO INSTRUCCIONAL
| Nombre | Cargo | Institución de Proyecto | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Angie Natalia Aponte Nuñez | Experta temática | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
| Angie Natalia Aponte Nuñez | Diseñadora Instruccional | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
DISEÑO Y DESARROLLO DE RECURSOS EDUCATIVOS DIGITALES
| Nombre | Cargo | Institución de Proyecto | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Oscar Javier Murcia Hernández | Diseñador Web Educativo - Asesor Pedagógico | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
| Oscar Javier Murcia Hernández | Arquitecto y diseñador de contenido académico digital | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
VALIDACIÓN RECURSO EDUCATIVO DIGITAL
| Nombre | Cargo | Centro | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Angie Natalia Aponte Nuñez | Evaluación de Contenidos Inclusivos y Accesibles | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
| Oscar Javier Murcia Hernández | Evaluación de Contenidos Inclusivos y Accesibles | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
| Oscar Javier Murcia Hernández | Validación de Recursos Educativos Digitales | La Uvita - Boyacá. I.E.T Nuestra señora de las Mercedes | ||||
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