Estadística para todos. Análisis de datos y Toma de decisión

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¿Cómo conocer los conceptos básicos y aplicarlos en cualquier área? La Estadística para toma de decisión

Created byEsther Morales

Last updated 3/2025

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Para los novatos aprender los conceptos básicos y manejarlos de manera rápida y sencilla
Para los expertos que han olvidado algunas cosas de estadísticas repasar lo importante.
Lograrán caracterizar grupo de sujetos u objetos que tienen características y comportamientos similares.

Course content

9 sections • 45 lectures • 3h 47m total length

Introducción2:51
Este vídeo de bienvenida de detalle quien soy y cuál es el objetivo del curso Estadística para todos, el cual consta de 7 módulos donde te específico cada una de las herramientas que necesitas para inferir conclusiones de una población dada una muestra
¿Por qué la Estadística?3:47
En este vídeo entenderás por qué la Estadística es una herramienta fundamental para el análisis de datos y la posterior toma de decisión.
Proceso de Investigación9:18
El proceso de investigación consiste en una serie de pasos fundamentales para recolectar datos, organizarlos, analizarlos y poder sacar conclusiones. Existe un orden y eso es lo que se explica en esta clase, sobre todo cual es el paso donde aparece la Estadística.

Introducción0:58
La organización de datos es el primer paso que debe hacer cualquier persona que quiera estudiar el comportamiento de unos individuos u objetos. Dependiendo del tipo de datos, los tipos de variables la organización será distinta y por supuesto el análisis. Después de este vídeo verás con detalles los conceptos necesarios y fundamentales
Tipo de Variables9:57
Una vez que completes esta clase serás capaz de identificar los tipos de variables que pueden tener tu proceso de investigación.
¿Que aprendiste de tipos de Variable?
Niveles de Medición8:53
Una vez que sabes cuales son los tipos de variables, debes aprender cuales son los niveles de medición que dependerán del tipo de dato que almacena la variable. Una vez que aprendas estos niveles podrás agrupar las variables para su estudio.
Tres Ejercicios para identificar Variables y niveles de medición
¿Qué es una distribución?8:00
En este vídeo aprenderás que son distribuciones, donde puedes observar una distribución, cómo se representan, el concepto fundamental de "Frecuencia". Cuando termines esta clase sabrás que son frecuencia y cómo representarlas
Tipos de distribución7:57
Los tipos de distribución permiten realizar gráficos y una distribución de datos para su mejor análisis. Al culminar esta clase el alumno podrá hacer tablas de distribuciones de frecuencia y analizar cualquier rango de datos.
Resumen1:29
Culminaste la sección 2 con éxito aprendiendo los conceptos fundamentales de la estadística, cómo tipo de variables, niveles de medición, frecuencia, tabla de frecuencia.
¿Qué viene ahora? Estudiar poblaciones, obtener datos de ellas y comenzar a analizarlos.

Introducción1:20
En esta sección aprenderás a calcular las medidas más usadas dentro de la estadística, y en este vídeo te explico por qué Estimar Promedios. Sección fundamental, porque en los próximos vídeos estas aprendiendo a analizar muestras, acercándote a inferir sobre la población.
Población y Muestra1:33
Dos conceptos fundamentales que te permiten luego clasificar las variables y medidas para poder recopilar, analizar e inferir conclusiones.
Parámetro y Estadístico1:41
Estos conceptos son fundamentales porque te permiten diferencias los datos de la muestra y de la población.
Medidas de Tendencia Central14:52
Esta clase es muy importante, porque aprendes a calcular tres valores que te permiten analizar la muestra, te permiten caracterizarla, y ya tendrás la forma de describir un comportamiento de individuos u objetos.
Medidas de Tendencia Central en Excel4:24
Al culminar este modulo aprenderás cómo usar Excel para calcular las medidas de tendencia central. Siempre es importante entender los conceptos antes de aplicar cualquier software que calcule los valores, por eso es importante que veas el vídeo anterior.
Resumen0:44
Has culminado la Sección 3 donde aprendiste a calcular las Medidas de Tendencia Central, ahora en las siguientes usarás estas medidas para ampliar el análisis y saber cómo son varias muestras de una misma población.

Introducción2:15
La sección 4 es muy esplendida porque te da herramientas para poder describir varias muestras, que aunque tengan los mismos valores de Medidas de Tendencia Central, la dispersión entre los datos hace que sean distintas. Conocerás una de las distribuciones de frecuencia más conocida, la Distribución Normal.
¿Qué es Dispersión?4:00
Este concepto explicado en el vídeo te permite entender que no todos los datos recopilados son capaces de identificar una muestra, y que a veces la forma de recopilarlos es importante a la hora de la confiabilidad del estudio.
Medidas de Dispersión11:37
En esta clase aprendes a Calcular las tres medidas de dispersión más importantes, con ejemplos podrás visualizar que teniendo dos muestras y los mismo valores, los datos son distintos. Al culminar ya estarás en capacidad de entender la Distribución Normal.
Distribución Normal6:06
En esta clase conoces la Distribución Normal, la cual tiene unas características particulares que permiten establecer unos valores que se cumplirán en cualquier distribución de datos que se comporten normalmente
Puntuaciones Z15:40
Las puntuaciones Z son los valores que permiten estandarizar los datos que se distribuyen normalmente con media distinta de cero y desviación estándar distinta de uno, a una distribución con media igual a cero y desviación estándar igual a uno
Análisis de Datos en Excel5:39
En este vídeo aprendes como obtener las medidas de dispersión usando Microsoft Excel.
Resumen1:34
Al culminar la sección 4 puedes analizar el comportamiento de datos de una muestra desde el punto de vista de la dispersión y de su distribución. Conoces las características de la distribución normal y ahora podrás seguir usando este conocimiento para encontrar intervalos que te permitan establecer rangos de valores posibles de las variables

Introducción2:26
La Sección 5 consta de 9 vídeos para explicar como obtener el intervalo de confianza, el cual te permite tener una estimación del parámetro poblacional, una vez establecido el tipo de muestreo
Distribución Normal para intervalos19:53
Una vez culminado esta clase habrás aprendido como calcular la probabilidad en una distribución normal dado los valores de la variable estandarizada ("Z"), para luego poder calcular el error, el intervalo de confianza, el nivel de confianza y el nivel de significación
Nivel de Confianza1:28
En todo proceso de investigación existe la posibilidad de que los datos no sean confiables, entonces el nivel de confianza es el número que nos permite definir una zona de aceptación de las hipótesis planteadas que responderán a la interrogante de la investigación
Nivel de Significación0:56
El Nivel de significación define el nivel del error esperado. Al culminar esta clase podrás establecer la relación que existe entre confianza y significación
Error Estandar2:30
En esta clase aprendes que el muestreo genera error y la forma de considerarlo para los cálculos de las siguientes clases
Intervalo de Confianza8:41
Este concepto está vinculado a la distribución normal y permite tener un rango de aceptación para la variable de estudio. Al culminar la clase estarás en la capacidad de calcular los extremos del intervalo.
Tipos de Estadística1:41
Conocer el tipo de estadística te ayuda a entender cómo hacer los análisis de resultados dependiendo del alcance del estudio.
Intervalo de Confianza para la media poblacional7:13
Al culminar esta clase estarás en la capacidad de calcular los extremos del intervalo de confianza conocida la media poblacional, el error y el tamaño de la población.
Resumen1:22
Al culminar esta sección te debes dar cuenta que el tamaño de la muestra es fundamental en un proceso de investigación, en la medida que existan más individuos en la muestra menor será el error muestral y mejor los extremos del intervalo de confianza, más cercanos a la realidad de la población

Introducción2:41
En esta sección aprenderás cómo plantear hipótesis para luego entrar en el proceso de rechazo o aceptación. Son las clases interesantes de este curso porque con ellas culmina la etapa de análisis e datos y viene las conclusiones e inferencia.
¿Qué es una Hipótesis?1:56
Al culminar la clase serás capaz de hacer los primeros borradores de hipótesis
Tipos de Hipótesis3:54
Conocer los tipos de hipótesis es necesario porque en el proceso de responder la pregunta de investigación se plantean dos tipos de situaciones a las cuales se podrá aceptar o rechazar.
Pasos para probar hipótesis1:48
Al culminar la clase tendrás el mapa para estructurar el proceso de probar o encontrar la respuesta a tu pregunta de investigación.
Aplica los pasos para Prueba de Hipótesis10:33
En esta clase verás de manera practica como aceptar o rechazar la hipótesis nula e interpretar los resultados.
Resumen2:16
Culminas la sección 6 con el proceso importante para culminar una investigación, plantear hipótesis y comprobar si el planteamiento es correcto o no, es decir, se acepta o rechaza

Introducción1:41
Esta sección te ofrece una otra herramienta para probar hipótesis basada en la varianza de varias muestras de una misma población
¿Qué es ANOVA?1:19
El Anova es una herramienta para probar hipótesis, es una de las formas de comparar las variaciones de las medias de varias muestras.
Razón F1:57
Al culminar esta clase aprenderás a obtener el valor e "F" que será el valor critico y de prueba para el proceso de aceptar o rechazar hipótesis
Prueba de rango (Tukey)3:31
En esta clase aprendes el objetivo de la prueba de rango, al culminar podrás determinar cual de las muestra está generando diferencias significativas una vez que se rechaza la hipótesis nula.
Los 6 pasos para ANOVA17:28
En esta clase aprendes con un ejercicio como es el proceso de aplicar ANOVA, encontrar la tabla de valores característicos, los valores de prueba y críticos, y las conclusiones
Resumen2:43
Esta sección demuestra como hacer una prueba de hipótesis con ANOVA comparación de varianzas de varias muestras.

¿Qué sera lo próximo?2:56
Has culminado el curso de Estadística para todos, ¿qué queda ahora,? poner en práctica los conceptos aprendido y estar pendiente de las clases que se van a incorporar en el curso, porque pueden haber ejercicios prácticos.
Gracias por llegar hasta este punto, puedes dejar comentarios, porque tu acceso para siempre te permite revisar el contenido y actualizarte. Éxito

Requirements

Conocimientos básicos de matemática como suma, resta, multiplicación, división y raíz cuadrada.
Saber despejar variables de ecuaciones sencillas

Description

Estadística para Todos, Análisis de Datos y toma de decisión, es un curso muy práctico que consta de 7 módulos, donde se desarrollan los conceptos básicos para luego encontrar los datos que permiten caracterizar una población, basada en su muestra. Cada clase te muestra la teoría y un ejemplo práctico de aplicación. Se irá actualizando con ejercicios.

La lectura de las medidas que caracterizan a un grupo de sujetos u objetos es importante para realizar predicciones o responder las hipótesis planteadas en investigaciones. Conocer y entender cada número le permite realizar análisis exhaustivos, que luego permiten hacer toma de decisiones dentro de un contexto muy bien caracterizado.

Cada medida, central, dispersión, variabilidad, da un conocimiento de la población y de la muestra.

Cada módulo tiene su eje central y al final todos se enlazan, desde conocer el proceso de investigación, la organización de datos, conocer los tipos de variables, los niveles de medición de las variables, pasando por conocer que se denomina Distribución, los tipos de distribución, los conceptos de población y muestra, parámetro o estadístico.

La distribución Normal, con sus características y rangos más importantes, qué se entiende por dispersión, sus medidas, ejemplo para el cálculo, los intervalos de confianza, nivel y errores. Hasta cómo plantear hipótesis y responderlas.

Who this course is for:

Toda aquella persona que quiere analizar una agrupación de datos para tomar decisiones
Estudiantes, profesionales del marketing, investigadores, profesores, gerentes de mercadeo, etc

Estadística para todos. Análisis de datos y Toma de decisión

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Course content

Introducción3 lectures • 16min

Organización de Datos6 lectures • 37min

Estimar Promedios6 lectures • 25min

Medir y Analizar la Dispersión7 lectures • 47min

Intervalo de Confianza9 lectures • 46min

Prueba de Hipótesis6 lectures • 23min

Analizar Varianzas6 lectures • 29min

Tipos de Gráficos1 lecture • 2min

Conclusiones1 lecture • 3min

Requirements

Description

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