P.E.M. en Pedagoga y Tcnico en Administracin EducativaCurso: Evaluacin de los Aprendizajes IILic.Alejandro Gudberto Camas ChvezFecha:Sbado, 27 de junio de 2015III Ciclo

Trabajo Colaborativo

Nombre del Estudiante:No. de Carn:Firma:Mximo Javier Villatoro Molina201324702___________________

Introduccin

La estadstica es la ciencia que le facilita al hombre el estudio de datos masivos, pasa de esa manera sacar conclusiones valederas y efectuar predicciones razonables de ellos; y as mostrar una visin de conjunto clara y de ms fcil apreciacin, as como para describirlos y compararlos.En una forma prctica, la estadstica nos proporciona los mtodos cientficos para la recopilacin, organizacin, resumen, representacin y ANALISIS de DATOS, o anlisis de hechos, que se presenten a una valuacin numrica; tales como son: Caractersticas biolgicas o sociolgicas, fenmenos fsicos, produccin, calidad, poblacin riqueza, impuestos, cosechas, etc.Mnguez que define la Estadstica como "La ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su prediccin prxima". La Estadstica es la ciencia cuyo objetivo es reunir una informacin cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al anlisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro.Los mtodos estadsticos tradicionalmente se utilizan para propsitos descriptivos, para organizar y resumir datos numricos. La estadstica descriptiva, por ejemplo trata de la tabulacin de datos, su presentacin en forma grfica o ilustrativa y el clculo de medidas descriptivas.Ahora bien, las tcnicas estadsticas se aplican de manera amplia en mercadotecnia, contabilidad, control de calidad y en otras actividades; estudios de consumidores; anlisis de resultados en deportes; administradores de instituciones; en la educacin; organismos polticos; mdicos; y por otras personas que intervienen en la toma de decisiones.Estadstica es el conjunto de procedimientos y tcnicas empleadas para recolectar, organizar y analizar datos, los cuales sirven de base para tomar decisiones en las situaciones de incertidumbre que plantean las ciencias sociales o naturales. Uno de los problemas fundamentales de la Estadstica es el estudio de la relacin existente entre una poblacin y sus muestras.

Objetivos:

1. Comprender la importancia del estudio de lahistoriade la estadstica, para lo cual es necesario un recorrido por sus conceptos, mtodos e importancia y ms definiciones, con el fin de acercarnos un poco ms al tema de la Estadstica.2. Conocer sobre el tema con el cual se trabajara a lo largo del semestre en aplicable a lacontabilidad.3. Aplicar apropiadamente los mtodos estadsticos en la recoleccin de informacin yprocesosmatemticosbsicos en clculos estadsticos.4. Adquirir los conocimientos y habilidades sobre el tema, ser capaz de reconocer los elementos habituales de la estadstica5. Aplicar los fundamentos bsicos para realizar un buentrabajoenclase.

Investigacin Terica1. Estadstica descriptivaEstadstica Descriptiva se refiere a la recoleccin, presentacin, descripcin, anlisis e interpretacin de una coleccin de datos, esencialmente consiste en resumir stos con uno o dos elementos de informacin (medidas descriptivas) que caracterizan la totalidad de los mismos. La estadstica Descriptiva es el mtodo de obtener de un conjunto de datos conclusiones sobre s mismos y no sobrepasan el conocimiento proporcionado por stos. Puede utilizarse para resumir o describir cualquier conjunto ya sea que se trate de una poblacin o de una muestra, cuando en la etapa preliminar de la Inferencia Estadstica se conocen los elementos de una muestra.

2. Estadstica inferencial

Estadstica Inferencial se refiere al proceso de lograr generalizaciones acerca de las propiedades del todo, poblacin, partiendo de lo especfico, muestra. Las cuales llevan implcitos una serie de riesgos. Para que stas generalizaciones sean vlidas la muestra deben ser representativa de la poblacin y la calidad de la informacin debe ser controlada, adems puesto que las conclusiones as extradas estn sujetas a errores, se tendr que especificar el riesgo o probabilidad que con que se pueden cometer esos errores. La estadstica inferencial es el conjunto de tcnicas que se utiliza para obtener conclusiones que sobrepasan los lmites del conocimiento aportado por los datos, busca obtener informacin de un colectivo mediante un metdico procedimiento del manejo de datos de la muestra.En sus particularidades la Inferencia distingue la Estimacin y la Contrastacin de Hiptesis. Es estimacin cuando se usan las caractersticas de la muestra para hacer inferencias sobre las caractersticas de la poblacin. Es contrastacin de hiptesis cuando se usa la informacin de la muestra para responder a interrogantes sobre la poblacin.

3. MuestraEn estadstica, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una poblacin estadstica. Las muestras se obtienen con la intencin de inferir propiedades de la totalidad de la poblacin, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta caracterstica la inclusin de sujetos en la muestra debe seguir una tcnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una informacin similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (vanse las ventajas de la eleccin de una muestra, ms abajo).Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser ms exacto que el estudio de toda la poblacin porque el manejo de un menor nmero de datos provoca tambin menos errores en su manipulacin. En cualquier caso, el conjunto de individuos de la muestra son los sujetos realmente estudiados.El nmero de sujetos que componen la muestra suele ser bastante inferior a la poblacin total, aunque suficiente grande como para que la estimacin de los parmetros determinados tenga un nivel de confianza adecuado. Para que el tamao de la muestra sea idneo es preciso recurrir a su clculo.4. Muestra probabilsticaEl muestreo probabilstico es una tcnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la poblacin las mismas oportunidades de ser seleccionados.En esta tcnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorizacin.La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemticos. Si la seleccin aleatoria se hace correctamente, la muestra ser representativa de toda la poblacin.El efecto de esto es un sesgo sistemtico ausente o mnimo que es la diferencia entre los resultados de la muestra y los resultados de la poblacin. El sesgo de muestreo tambin se elimina ya que los sujetos son elegidos al azar...5. ParmetroUn parmetro estadstico es un nmero que se obtiene a partir de los datos de una distribucin estadstica. Los parmetros estadsticos sirven para sintetizar la informacin dada por una tabla o por una grfica. Hay dos tipos parmetros estadsticos: De centralizacin. De posicin

6. Poblacin

Poblacin estadstica, en estadstica, tambin llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. Tambin es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extraccin de una muestra de sta.

7. Poblacin y parmetrosEl estudio de una gran cantidad de datos individuales de una poblacin puede ser farragoso e inoperativo, por lo que se hace necesario realizar un resumen que permita tener una idea global de la poblacin, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones sobre datos desconocidos de la misma y, en definitiva, tomar decisiones. A estas tareas contribuyen de modo esencial los parmetros estadsticos.Por ejemplo, suele ofrecerse como resumen de la juventud de una poblacin la media aritmtica de las edades de sus miembros, esto es, la suma de todas ellas, dividida por el total de individuos que componen tal poblacin.

8. Caractersticas de una muestra

Las caractersticas principales de las muestras son:

a) Debe ser adecuada. la muestra se le considera adecuada cuando existe un nmero adecuado de partidas para mostrar los mismos resultados que se pueden hallar en la seleccin de otra muestra. Esta no debe ser pequea y debe tener las mismas probabilidades de inclusin que las dems del conjunto.

b) Debe ser representativa. se le considera muestra representativa a todos los datos del conjunto que tengan las mismas caractersticas. Una muestra revela estabilidad cuando los resultados de su examen son los mismos, sin tomar en consideracin el aumento en el tamao de la muestra. La muestra debe poseer las mismas o la mayora de las caractersticas del conjunto total, ya que esta es la parte representativa para la ejecucin del examen.

c) Debe mostrar estabilidad. una muestra nos determina estabilidad cuando los resultados de su examen son los mismos sin tomar en cuenta el aumento en el tamao de la muestra.

9. Variable

Una variable estadstica es cada una de las caractersticas o cualidades que poseen los individuos de una poblacin.

10. Variable: cuantitativa y cualitativa

Variable cuantitativa. Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un nmero, por tanto se pueden realizar operaciones aritmticas con ella.

Variable cualitativa. Las variables cualitativas se refieren a caractersticas o cualidades que no pueden ser medidas con nmeros.

11. Variable cuantitativas: Continua y DiscretaVariable discreta. Unavariable discretaes aquella que tomavalores aislados, es decirnoadmitevalores intermediosentre dos valores especficos.Variable contina. Unavariable continuaes aquella que puede tomarvalores comprendidos entre dos nmeros.

12. Variable dependientes e independientes Variable independiente. Unavariable independientees aquella cuyo valor no depende del de otra variable. Lavariable independienteen una funcin se suele representar porx. Lavariable independientese representa en el eje de abscisas.Variable dependiente. Unavariable dependientees aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. Lavariable dependienteen una funcin se suele representar pory. Lavariable dependientese representa en el eje ordenadas.

13. Regla de Sturges

Laregla de Sturges, propuesta por Herbert Sturges en 1926, es una regla prctica acerca del nmero de clases que deben considerar al elaborarse unhistograma. La regla de Sturges es un mtodo prctico que sirve para determinar aproximadamente el nmero de intervalos de clase que deben considerarse al elaborar un histograma. Esta regla fue creada por Herbert Surges en el ao 1926.

14. Grficos estadsticos En estadstica denominamos grficos a aquellas imgenes que, combinando la utilizacin De sombreado, colores, puntos, lneas, smbolos, nmeros, texto y un sistema De referencia (coordenadas), permiten presentar informacin cuantitativa. La utilidad De los grficos es doble, ya que pueden servir no slo como sustituto a las tablas, sino que tambin constituyen por s mismos una poderosa herramienta para el anlisis De los datos, siendo en ocasiones el medio ms efectivo no slo para describir y resumir la informacin, sino tambin para analizarla.En este trabajo solo nos vamos a centrar nicamente en los grficos como vehculo de presentacin de datos, sin abordar su otra faceta como herramienta de anlisis.Grficos estadsticosLos grficos son medios popularizados y a menudo los ms convenientes para presentar datos, se emplean para tener una representacin visual de la totalidad de la informacin. Los grficos estadsticos presentan los datos en forma de dibujo de tal modo que se pueda percibir fcilmente los hechos esenciales y compararlos con otros.Tipos de grficos estadsticos Barras Lneas Circulares reas Cartogramas Mixtos Histogramas

15. Sistemas de coordenadas cartesianasEn unespacio eucldeoun sistema de coordenadas cartesianas se define por dos o tres ejesortogonalesigualmenteescalados, dependiendo de si es un sistemabidimensionalotridimensional(anlogamente ense pueden definir sistemasn-dimensionales). El valor de cada una de las coordenadas de un punto (A) es igual a laproyeccin ortogonaldel vector de posicin de dicho punto () sobre un eje determinado:

Cada uno de los ejes est definido por unvector directory por el origen de coordenadas. Por ejemplo, el ejexest definido por el origen de coordenadas (O) y unversor() tal que:, cuyomduloes .El valor de la coordenadaxde un punto es igual a la proyeccin ortogonal del vector de posicin de dicho punto sobre el ejex.

16. Medidas de tendencia centralSon valores que suelen situarse hacia el centro de la distribucin de datos. Los ms destacados son lasmediaso promedios (incluyendo lamedia aritmtica, lamedia geomtricay lamedia armnica), lamedianay lamoda. Media aritmtica o promedio es, probablemente, uno de los parmetros estadsticos ms extendidos.Sus propiedades son: Su clculo es muy sencillo y en l intervienen todos los datos. Moda. La moda es el dato ms repetido, el valor de la variable con mayorfrecuencia absoluta.En cierto sentido se corresponde su definicin matemtica con la locucin "estar de moda", esto es, ser lo que ms se lleva. Mediana. La mediana es un valor de la variable que deja por debajo de s a la mitad de los datos, una vez que estos estn ordenados de menor a mayor.

17. Medidas de posicin Tambin conocidas comocuartiles. Se trata de valores de la variable estadstica que dejan por debajo de s determinada cantidad de los datos. Son, en definitiva, una generalizacin del concepto de la mediana. Mientras que sta deja por debajo de s al 50% de la distribucin, los cuartiles pueden hacerlo con cualquier otro porcentaje.Se denominan medidas de posicin porque informan, precisamente, de la posicin que ocupa un valor dentro de la distribucin de datos.Tradicionalmente se distingue entrecuartiles, si se divide la cantidad de datos en cuatro partes antes de proceder al clculo de los valores que ocupan cada posicin;deciles, si se divide los datos en diez partes; o percentiles, que dividen la poblacin en cien partes.Ejemplos: si se dice que una persona, tras un test de inteligencia, ocupa el percentil 75, ello supone que el 75% de la poblacin tiene uncociente intelectualcon un valor inferior al de esa persona. Este criterio se usa por lasasociaciones de superdotados, que limitan su conjunto de miembros a aquellas que alcanzan determinado percentil (igual o superior a 98 en la mayora de los casos).

18. Medidas de dispersinResumen la heterogeneidad de los datos, lo separados que estos estn entre s. Hay dos tipos, bsicamente: Medidas de dispersin absolutas, que vienen dadas en las mismas unidades en las que se mide la variable: recorridos, desviaciones medias,varianza,desviacin tpicay media. Medidas de dispersin relativa, que informan de la dispersin en trminos relativos, como un porcentaje. Se incluyen entre estas elcoeficiente de variacin, el coeficiente de apertura, los recorridos relativos y el ndice de desviacin respecto de la mediana.

19. Propsito de una investigacin

La investigacin cuya finalidad es: el anlisis o experimentacin de situaciones para el descubrimiento de nuevos hechos, la revisin o establecimiento de teoras y las aplicaciones prcticas de las mismas, se basa en los principios de Observacin y Razonamiento y necesita en su carcter cientfico el anlisis tcnico de Datos para obtener de ellos informacin confiable y oportuna. Este anlisis de Datos requiere de la Estadstica como una de sus principales herramientas, por lo que los investigadores de profesin y las personas que de una y otra forma la realizan requieren adems de los conocimientos especializados en su campo de actividades, del manejo eficiente de los conceptos, tcnicas y procedimientos estadsticos.

20. Distribucin simtrica

La simetra de una distribucin de frecuencias hace referencia al grado en que valores de la variable, equidistantes a un valor que se considere centro de la distribucin, poseen frecuencias similares. Es un concepto ms intuitivo a nivel visual, especialmente, si se observa una representacin grfica (diagrama de barras, histograma) de la distribucin de frecuencias. sta ser simtrica si la mitad izquierda de la distribucin es la imagen especular de la mitad derecha.

21. Asimetra positivaMedia y mediana coinciden en las distribuciones simtricas. Si slo hay una moda (distribucin unimodal), el valor de sta tambin ser igual a las dos anteriores.En distribuciones unimodales, el nivel de simetra se suele describir de acuerdo a tres grandes categoras: distribuciones simtricas, distribuciones asimtricas positivas (o sesgada a la derecha) y distribuciones asimtricas negativas (o sesgada a la izquierda). Tomando como eje de referencia a la moda, estas categoras de asimetra vienen definidas por el diferente grado de dispersin de los datos a ambos lados (colas) de ese eje virtual. La cola ms dispersa en el lado de los valores altos de la variable caracteriza a la asimetra positiva.22. Asimetra negativaMedia y mediana coinciden en las distribuciones simtricas. Si slo hay una moda (distribucin unimodal), el valor de sta tambin ser igual a las dos anteriores.En distribuciones unimodales, el nivel de simetra se suele describir de acuerdo a tres grandes categoras: distribuciones simtricas, distribuciones asimtricas positivas (o sesgada a la derecha) y distribuciones asimtricas negativas (o sesgada a la izquierda). Tomando como eje de referencia a la moda, estas categoras de asimetra vienen definidas por el diferente grado de dispersin de los datos a ambos lados (colas) de ese eje virtual. La cola ms dispersa en el lado de los valores ms bajos de la variable caracteriza a la asimetra negativa.

23. Curvas mesocrticas

Es el que corresponde a la curva normal y presenta un nivel de apuntamiento considerado como ideal.

24. Curvas leptocrticas

Presenta una distribucin ms apuntada, con una elevacin superior a la curva normal.

25. Curvas platicrticas

Presenta una curva ms aplastada, con una elevacin de la distribucin inferior a la curva normal.

26. Cul es la funcin de un proceso estadstico?El proceso estadstico est preparado para el control de proceso estadstico, no es solo una tcnica, a un algoritmo o a un procedimiento particular; es una filosofa de la optimizacin referida a mejoras de proceso continuas, usando una coleccin de las herramientas (estadsticas) para datos y anlisis del proceso fabricacin de inferencias sobre comportamiento de proceso toma de decisin. El proceso estadstico es un componente dominante de las iniciativas totales de la calidad, bsquedas del proceso estadstico para maximizar los beneficios, mejorar calidad de un producto.

Calificaciones obtenidas en el curso de estadstica de los estudiantes del cuarto ciclo de la Facultad de Humanidades, Huehuetenango.A. Ordenar datos de forma ascendente y descendente:Datos ordenados de ascendente

202024242626262727

272729293030323235

353636373738384040

424242424444454546

464949505053535454

545555575758585959

606060606060626263

636464666667676768

686869696969696969

697070717171717272

727274747676767878

808082828484848787

Datos ordenados de descendente

878784848482828080

787876767674747272

727271717171707069

696969696969696868

686767676666646463

636262606060606060

595958585757555554

545453535050494946

464545444442424242

404038383737363635

353232303029292727

272726262624242020

C. Graficar:

Conclusiones

1. La estadstica se estudia como una materia en muchos planes de estudio de las ms diversas profesiones y forma parte de los programas de especializacin y posgrado en las ms diversas disciplinas. Es, de hecho, casi imposible que un profesional, tcnico o cientfico no haya recibido en su formacin al menos un curso de estadstica.

2. Por otro lado, la estadstica es en s misma un disciplina, que muchos le dan el carcter de cientfica, aunque otros prefieren verla como una tecnologa. Lo cierto es que hay profesionales de la estadstica que trabajan en la academia o como consultores especializados en el uso de esta metodologa.

3. As, entonces, la estadstica ha llegado a ocupar un amplio escenario en el desarrollo de la ciencia y la tecnologa, pero tambin en las ms diversas esferas de la vida cotidiana, incluidas la cultura y el deporte. En esta perspectiva podemos decir que es una disciplina que lleg para expandirse y para incorporarse a la cultura en la sociedad del conocimiento y la informacin.

Recomendaciones

1. Es recomendable tomar en cuenta que la estadstica es muy importante en la vida social ylaboraldel hombre ya que generaliza informacin. Gracias a ello el anlisis de cualquier dato puede ser ms razonable y exacto.

2. Es una herramienta indispensable para la toma de decisiones.

3. Tambin es ampliamente empleada para mostrar los aspectos cuantitativos de una situacin