Estadística y Datos (Es)

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Conceptos clave de datos

Créé par

Ana Zusseth Ortiz Ramos

Panama

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Estadística y Datos (Es)


Estadística y Datos (Es)Version en ligne Conceptos clave de datos par Ana Zusseth Ortiz Ramos 1 1. ¿Para qué sirve la estadística? ⭐ (Lo más fácil) a Mide resultados b Organiza datos c Describe procesos d Convierte datos en información para tomar decisiones. 2 2. ¿Qué es analizar datos? a Es: * Organizar. * Filtrar. * Examinar. b Es: * Clasificar. * Resumir. * Visualizar. 3 3. Interpretar vs Analizar a Interpretar: hacer conjeturas. Analizar: decir qué pasó. b Interpretar: presentar tablas. c Interpretar: describir datos. Analizar: recordar detalles. d Interpretar: decir qué significan los datos. Ejemplo: La hipertensión es la enfermedad más frecuente. Analizar: explicar qué hacer con esos datos. Ejemplo: Deben fortalecerse los programas de prevención. 4 4. Medidas de tendencia central a Moda: el valor que menos se repite. b Media = Promedio Suma todos los datos y divide entre la cantidad. Mediana Número que queda en el centro. Moda Número que más se repite. c Mediana: el mayor valor. d Media: multiplicar todos los datos y dividir. 5 5. ¿Qué revisar en una base de datos? a * Frecuencia. * Porcentaje. * Tendencias. * Comparaciones. * Valores extremos. b * Fecha de creación. * Tamaño del archivo. * Color de columnas. * Nivel de acceso. 6 6. Tipos de variables a Cualitativas * Edad Cuantitativas * Diagnóstico * Sexo b Cualitativas * Edad * Número de consultas Cuantitativas * Sexo * Diagnóstico c Cualitativas * Sexo * Diagnóstico Cuantitativas * Edad * Número de consultas 7 7. Gráficos estadísticos a 📈 Histograma * Datos cualitativos. b 🧺 Barras * Muestra porcentajes. c 🫧 Pastel o circular * Compara categorías. d 🧺 Barras * Compara categorías. * Ej.: sexo. 🫧 Pastel o circular * Muestra porcentajes. 📈 Histograma * Datos numéricos continuos. * Ej.: edad. 8 8. Excel a No sirve para bases de datos. b Sirve solo para cálculos. c Sirve para: * Crear bases de datos. * Organizar información. * Hacer gráficos. * Analizar datos. d Solo para presentaciones. e No se usa para gráficos. 9 9. Transformación de datos a Consiste en convertir datos en información útil. Ejemplos: * Calcular IMC. * Contar frecuencias. * Agrupar datos. b Eliminar datos duplicados. c Ignorar valores faltantes. d Convertir datos en gráficos. e Cambiar nombres de columnas. 10 10. Funciones importantes en Excel a BUSCARV → Buscar valores. b PROMEDIO → Calcula medias. c MAX → Valor máximo. d SUMA → Suma números. e CONTAR.SI → Cuenta cuántas veces aparece un dato. FRECUENCIA → Cuenta datos por intervalos. SI → Cambia categorías. Ejemplo: Masculino = 1 Femenino = 2 11 11. Categorizar variables a Crear gráficos. b Agrupar datos. Ejemplo: Edad: * Niño * Adulto * Adulto mayor IMC: * Bajo peso * Normal * Sobrepeso c Identificar valores atípicos. d Calcular promedios. e Filtrar datos. 12 12. Reemplazar valores perdidos a Reemplazar por ceros. b Mantener celdas vacías. c Eliminar filas. d Cambiar celdas vacías por: * 0 * N/A * Otro valor e Rellenar con promedio. 13 13. Preparación de una presentación a 1. Portada 2. Introducción 3. Problema 4. Metodología 5. Resultados 6. Conclusivas 7. Referencias 8. Agradecimientos b 1. Portada 2. Problema 3. Introducción 4. Metodología 5. Resultados 6. Gráficas 7. Conclusiones 8. Referencias c Orden correcto: 1. Portada 2. Introducción 3. Problema 4. Metodología 5. Resultados 6. Gráficas 7. Conclusiones 8. Referencias d 1. Portada 2. Introducción 3. Problema 4. Resultados 5. Metodología 6. Gráficas 7. Conclusiones 8. Referencias 14 14. Elegir el gráfico correcto ⭐ a * Barras → datos numéricos. * Pastel → categorías. * Histograma → porcentajes. b * Barras → categorías. * Pastel → porcentajes. * Histograma → datos numéricos. c * Barras → porcentajes. * Pastel → categorías. * Histograma → datos cualitativos. d * Barras → porcentajes. * Pastel → datos numéricos. * Histograma → categorías. 15 15. Errores más comunes (Lo que suele preguntar la profesora) a ❌ Presentación en blanco. b ❌ Poca información. c ❌ Muy pocos datos. d ❌ Mucho texto. ❌ Muchos colores. ❌ Tablas enormes. ❌ Gráficos difíciles. ❌ Leer toda la diapositiva. e ❌ No usar gráficos. 16 16. Regla de oro para una buena presentación a * Mucho texto. * Imágenes sin relación. * Mensajes confusos. * Gráficos complejos. b * Poco texto. * Imágenes útiles. * Mensajes claros. * Gráficos fáciles de entender.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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par Ana Zusseth Ortiz Ramos

1. ¿Para qué sirve la estadística? ⭐ (Lo más fácil)

2. ¿Qué es analizar datos?

3. Interpretar vs Analizar

4. Medidas de tendencia central

5. ¿Qué revisar en una base de datos?

6. Tipos de variables

7. Gráficos estadísticos

8. Excel

9. Transformación de datos

10. Funciones importantes en Excel

11. Categorizar variables

12. Reemplazar valores perdidos

13. Preparación de una presentación

14. Elegir el gráfico correcto ⭐

15. Errores más comunes (Lo que suele preguntar la profesora)

16. Regla de oro para una buena presentación