Laboratorio de Estadística Aplicada
Monitoreo de precios de la canasta básica familiar, caracterización demográfica, análisis descriptivo univariado y bivariado, y modelado inferencial.
Informe Consolidado para la Gerencia
Resumen ejecutivo integral de los 3 estudios descriptivos y descargas oficiales directas.
250 Registros
1. Intoxicación por Plaguicidas
250 casos clínicos (18 variables). Sturges Edad (k = 7) y Atención (k = 6). 8 respuestas + 5 conclusiones.
Descargar Excel DB1 (.xlsx)
60 Registros
2. Listado de Estudiantes
60 estudiantes evaluados (Residencia, Edad 5-19 años, Promedio 0-5). 8 respuestas + 5 conclusiones.
Descargar Excel DB2 (.xlsx)
500 Registros
3. Información de Clientes
500 clientes comerciales (Ocupación, Ingresos, Ventas USD). 8 respuestas + 5 conclusiones.
Descargar Excel DB3 (.xlsx)
S10 - Caracterización y Descriptiva
Laboratorio digital colaborativo para el análisis de datos y caracterización de la canasta básica familiar en 8 municipios.
S25 - Análisis Descriptivo
Tablas de frecuencias (Sturges), 6 Medidas de tendencia central y dispersión, Gráficos estadísticos, Interpretación y Conclusiones.
S25 - Correlación y Regresión Lineal
Diagramas de dispersión, Coeficiente de correlación (r), R², Recta de regresión (y = mx + b), Predicciones e Informe de Interpretación.
Proyecto — Sustentación mediante Video
Grabación colaborativa de 3 minutos, guion temporizado, resumen ejecutivo de métricas, reproductor alojado en la plataforma y enlace público para Canvas.
S10 - Laboratorio digital colaborativo para el análisis de datos y caracterización
Exploración de la canasta familiar (480 Registros en 8 Plazas Urbanas de Colombia).
1. Indicadores Estadísticos Descriptivos (Mín, Máx, Promedio & CV%)
Seleccione una ciudad para filtrar los 4 KPIs en tiempo real
$0
Valor Mínimo Registrado$0
Valor Máximo Registrado$0
Tendencia Central0.00%
Variabilidad Relativa2. Análisis Académico: Preguntas y Conclusiones
5 preguntas oficiales y 3 conclusiones clave estructuradas
❓ Preguntas Académicas de la Entrega
- Manizales: $9,670 COP promedio/ítem ($116,040 COP costo total de la canasta de 12 productos).
- Bucaramanga: $9,720 COP promedio/ítem ($116,640 COP costo total).
- Explicación Económica: Alta eficiencia logística y cercanía directa a zonas de producción agrícola y pecuaria.
- Quibdó: $11,280 COP promedio/ítem ($135,360 COP costo total de la canasta).
- Brecha Territorial: 16.6% más costosa que en Manizales (diferencia neta de $19,320 COP).
- Causa Principal: Complejidad en la infraestructura vial y sobrecostos en transporte multimodal fluvial y terrestre.
- Proteínas: Carne de Res Murillo ($8,200 COP de diferencia entre municipios) y Pollo Entero ($5,500 COP).
- Aseo Personal: Jabón de Baño x3 ($4,800 COP) y Crema Dental 100ml ($3,900 COP).
- Conclusión: Los bienes con mayor valor agregado y refrigeración son los más sensibles al flete intermunicipal.
- Funciones Condicionales:
PROMEDIO.SI.CONJUNTO,MINIFS,MAXIFSyDESVEST.P. - Estructuración Dinámica: Tablas dinámicas multidimensionales y formato condicional para detección de atípicos.
- Visualización: Gráficos de barras comparativas y líneas de tendencia por establecimiento.
- Cero Margen de Error: Eliminación de discrepancias de cálculo aritmético manual.
- Procesamiento Masivo: Procesamiento de 480 registros muestrales en microsegundos.
- Escalabilidad: Actualización instantánea de todos los gráficos y KPIs al ingresar nuevos registros.
📌 Conclusiones Estratégicas del Proyecto
- Municipio más accesible: Manizales ($116,040 COP costo total de la canasta).
- Municipio con mayor costo: Quibdó ($135,360 COP costo total).
- Brecha Estructural (16.6%): Se evidencia el impacto decisivo de la geografía y las vías de acceso en los precios finales a las familias colombianas.
- Alimentos Básicos (Arroz, Leche, Huevos): Muestran dispersión reducida con coeficientes de variación inferiores al 15%.
- Proteínas y Artículos de Higiene: Presentan la mayor dispersión absoluta entre formatos de descuento duro y supermercados premium.
- Estrategia del Consumidor: El uso de marcas propias en tiendas D1 y Ara genera un ahorro estimado de hasta el 14.8%.
- Modelado Automatizado: La integración entre hojas de cálculo y paneles analíticos interactivos agiliza la toma de decisiones informadas.
- Trazabilidad de Datos: Permite auditar fuentes oficiales del DANE y comparar precios minoristas en tiempo real.
- Impacto Social: Proporciona a estudiantes e investigadores una base sólida para el estudio de la canasta familiar colombiana.
3. Gráficos Estadísticos y Visualizaciones (6)
Visualizaciones requeridas y complementarias con opción de descarga de datos
🏆 Gráficos Principales Requeridos
🏆 Valor Total de la Canasta por Municipio
Sumatoria Canasta (12 Ítems)📉 Precios Mínimos por Municipio
Función MIN📈 Precios Máximos por Municipio
Función MAX🛒 Gráficos Complementarios (Cadenas y Marcas)
🛒 Precios Promedio por Supermercado
Cadenas Comerciales🏷️ Precios Promedio por Marcas
Marcas Analizadas🏪 Ranking Supermercados (Menor a Mayor)
Orden Ascendente4. Tablas Consolidadas y Registro de Precios
Consolidado por municipio y muestra de 480 registros con filtros
📋 Tabla Consolidada de Indicadores por Municipio
Valor Total Canasta, MIN, MAX, PROMEDIO y CV%| Municipio | Muestras | Precio Mínimo (MIN) | Precio Máximo (MAX) | Media (PROMEDIO) | Valor Total Canasta | Coef. Variación (CV%) |
|---|
🛒 Muestra Detallada de Precios por Producto y Marca (12 Productos)
Base Muestral Oficial • 480 Registros| Código | Municipio | Categoría | Nombre del Producto | Marca | Contenido | Establecimiento Comercial | Valor Registrado |
|---|
S25 - Actividad 2: Análisis Descriptivo e Interpretación
Estudio estadístico y epidemiológico sobre Intoxicaciones por Plaguicidas en Colombia (250 Casos, 18 Variables).
🧪 Tabla 1: Variable Cualitativa Nominal (Tipo de Exposición)
250 Casos Clínicos Registrados| Tipo de Exposición | Frecuencia Absoluta (fi) | Frecuencia Relativa (hi) | Frecuencia Relativa porcentual (hi %) | Frecuencia Absoluta Acumulada (Fi) | Frecuencia Relativa Acumulada (Hi) | Frecuencia Relativa Acumulada porcentual (Hi %) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Laboral / Accidental | 140 | 0.560 | 56.00% | 140 | 0.560 | 56.00% |
| Intencional (Suicida) | 86 | 0.344 | 34.40% | 226 | 0.904 | 90.40% |
| Poblacional / Ambiental | 24 | 0.096 | 9.60% | 250 | 1.000 | 100.00% |
| Total | 250 | 1.000 | 100.00% | N/A* | N/A* | N/A* |
👤 Tabla 2: Variable Cuantitativa 1 (Edad en Años - Datos Agrupados)
k = 7 Intervalos de Clase (Amplitud A = 10 años)| Límite inferior | Límite superior | Marca de Clase (Xi) | Frecuencia Absoluta (fi) | Frecuencia Relativa (hi) | Frecuencia Relativa porcentual (hi %) | Frecuencia Absoluta Acumulada (Fi) | Frecuencia Relativa Acumulada (Hi) | Frecuencia Relativa Acumulada porcentual (Hi %) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10 | 20 | 15.0 | 30 | 0.120 | 12.00% | 30 | 0.120 | 12.00% |
| 20 | 30 | 25.0 | 36 | 0.144 | 14.40% | 66 | 0.264 | 26.40% |
| 30 | 40 | 35.0 | 43 | 0.172 | 17.20% | 109 | 0.436 | 43.60% |
| 40 | 50 | 45.0 | 36 | 0.144 | 14.40% | 145 | 0.580 | 58.00% |
| 50 | 60 | 55.0 | 27 | 0.108 | 10.80% | 172 | 0.688 | 68.80% |
| 60 | 70 | 65.0 | 39 | 0.156 | 15.60% | 211 | 0.844 | 84.40% |
| 70 | 80 | 75.0 | 39 | 0.156 | 15.60% | 250 | 1.000 | 100.00% |
| Total | - | - | 250 | 1.000 | 100.00% | N/A* | N/A* | N/A* |
⏱️ Tabla 3: Variable Cuantitativa 2 (Tiempo de Atención en Horas)
k = 6 Intervalos de Clase (Amplitud A = 2.0 hrs)| Límite inferior | Límite superior | Marca de Clase (Xi) | Frecuencia Absoluta (fi) | Frecuencia Relativa (hi) | Frecuencia Relativa porcentual (hi %) | Frecuencia Absoluta Acumulada (Fi) | Frecuencia Relativa Acumulada (Hi) | Frecuencia Relativa Acumulada porcentual (Hi %) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.0 hrs | 2.0 hrs | 1.0 hrs | 97 | 0.388 | 38.80% | 97 | 0.388 | 38.80% |
| 2.0 hrs | 4.0 hrs | 3.0 hrs | 93 | 0.372 | 37.20% | 190 | 0.760 | 76.00% |
| 4.0 hrs | 6.0 hrs | 5.0 hrs | 45 | 0.180 | 18.00% | 235 | 0.940 | 94.00% |
| 6.0 hrs | 8.0 hrs | 7.0 hrs | 7 | 0.028 | 2.80% | 242 | 0.968 | 96.80% |
| 8.0 hrs | 10.0 hrs | 9.0 hrs | 6 | 0.024 | 2.40% | 248 | 0.992 | 99.20% |
| 10.0 hrs | 12.0 hrs | 11.0 hrs | 2 | 0.008 | 0.80% | 250 | 1.000 | 100.00% |
| Total | - | - | 250 | 1.000 | 100.00% | N/A* | N/A* | N/A* |
📐 Medidas Descriptivas de Tendencia Central y Dispersión
Resumen Estadístico Oficial🧪 Variable Cualitativa: Tipo de Exposición
👤 Variable Cuantitativa 1: Edad de los Pacientes (Años)
⏱️ Variable Cuantitativa 2: Tiempo Transcurrido hasta la Atención (Horas)
Figura 1: Proporción por Tipo de Exposición (hi %)
Variable Cualitativa • Diagrama de SectoresFigura 2: Número de Casos por Causa de Exposición (fi)
Variable Cualitativa • Diagrama de BarrasFigura 3: Histograma de Frecuencia Absoluta - Edad (Años)
Variable Cuantitativa 1 (k = 7 Intervalos)Figura 4: Histograma de Frecuencia - Tiempo de Atención (Horas)
Variable Cuantitativa 2 (k = 6 Intervalos)💡 Respuestas al Informe de Interpretación General
8 Preguntas Oficiales de la Guía1. ¿Cuál es la categoría o intervalo con mayor frecuencia?
• Tipo de Exposición: La causa más frecuente es Laboral / Accidental con 140 personas (56.00%), mostrando que más de la mitad de los casos ocurren trabajando en el campo.
• Edad de Pacientes: El grupo con más personas es de 30 a 40 años (43 pacientes, 17.20%).
• Tiempo de Atención: La mayoría (97 personas, 38.80%) llegan al médico en las primeras 2 horas.
2. ¿Existen categorías poco representativas? ¿Qué significa?
• En Tipo de Exposición, la categoría Poblacional / Ambiental es la más baja con 24 casos (9.60%). Significa que las intoxicaciones por agua contaminada o aire en el vecindario son poco comunes en comparación con los accidentes laborales.
• En Tiempo de Atención, atender a alguien después de 6 horas es poco común (menos del 6%), indicando traslados tardíos aislados.
3. ¿Qué patrón observa en sus datos?
Se observa que la mayoría de los intoxicados son personas trabajadoras de la agricultura. Además, casi todos consultan rápidamente al médico (76% en menos de 4 horas), aunque unas cuantas personas de veredas muy alejadas tardan más tiempo en llegar a urgencias.
4. ¿Qué información muestra el gráfico y es adecuado? Justifique.
• El Gráfico de Torta y de Barras muestra de manera muy clara los porcentajes y cantidades de cada tipo de exposición, ideal para comparar categorías.
• Los Histogramas (barras unidas) para Edad y Tiempo de Atención muestran claramente en qué grupos de edad y en qué horas de espera se concentran la mayoría de los pacientes.
5. ¿Qué representa la media?
• La media representa el promedio representativo del grupo. En Edad, la media es de 45.13 años (centro numérico de la población afectada).
• En Tiempo de Atención, la media es de 2.86 horas de espera promedio en urgencias.
6. Compare media y mediana.
• Edad: La media (45.13) y la mediana (43.00) son muy similares, mostrando simetría en el grupo.
• Tiempo de Atención: La media (2.86 hrs) supera a la mediana (2.40 hrs) por el efecto de personas de veredas lejanas que tardaron hasta 10 horas.
7. ¿Cuál variable presenta mayor variabilidad?
La variable con mayor variabilidad relativa es Tiempo de Atención con un Coeficiente de Variación del 67.89%, en comparación con la Edad que registra un 44.00%.
8. ¿Qué indica el coeficiente de variación?
El CV% mide la dispersión relativa de los datos respecto a su promedio. Un CV del 67.89% en Tiempo de Atención indica que los datos son muy disímiles y variados debido a las diferencias de accesibilidad geográfica en zonas rurales.
📌 Conclusiones del Estudio Estadístico (5 Bloques Cristalinos)
Síntesis AcadémicaDatos Generales de la Población
De los 250 casos analizados, la mayoría de las personas pertenecen al régimen subsidiado de salud (54.8%) y viven en áreas rurales dispersas (58.4%), lo que confirma que los trabajadores del campo son la población más expuesta a los plaguicidas.
Resultados Principales del Estudio
Más de la mitad de las intoxicaciones (56.0%) sucedieron por accidentes de trabajo en el campo, y un 34.4% por consumo intencional. Los químicos más comunes fueron el Clorpirifos (30.4%) y el Metomilo (22.4%). La edad promedio de los pacientes es de 45 años.
Diferencia en los Tiempos de Atención
El tiempo que tarda una persona en recibir atención médica varía muchísimo más (67.89% de variabilidad) que la edad de los pacientes (44.00%). Esto ocurre porque quienes viven cerca del pueblo llegan en menos de una hora, mientras que desde veredas distantes pueden tardar hasta 10 horas.
Recomendaciones para Proteger a la Comunidad
Con estos resultados se recomienda: 1) Capacitar y dar trajes de protección a los agricultores; 2) Controlar estrictamente la venta de agroquímicos peligrosos; y 3) Enviar medicamentos y antídotos a los puestos de salud rurales para atender rápido los casos.
Aspectos a Mejorar en Futuros Trabajos
Se encontraron dos aspectos a tener en cuenta: la cantidad consumida del químico depende de lo que recuerde la persona o familiar en la urgencia, y la base de datos no hace seguimiento después de que el paciente sale del centro de salud.
📥 Entregable Oficial de la Actividad 2 (.xlsx con 6 Hojas)
Libro Oficial de TrabajoS25 - Actividad 3: Correlación y Regresión Lineal
Análisis bivariado entre variables cuantitativas, diagramas de dispersión, parámetros estadísticos, predicciones e informe de interpretación.
Selección de Base de Datos para Actividad 3
Cambie de base de datos para explorar diferentes pares de variables cuantitativas.
3 Variables Cuantitativas Seleccionadas: Dosis Estimada (mL), Días Estancia, Tiempo Atención (hrs)
2 Modelos de Regresión Analizados
Diagrama de Dispersión 1
Línea de Tendencia Visible
Parámetros Estadísticos de Regresión
Dos Predicciones Oficiales del Modelo
Simulación y Predicciones en Tiempo Real
Ingrese un valor para la variable independiente X para evaluar la predicción en el modelo de la empresa:
Diagrama de Dispersión 2
Línea de Tendencia Visible
Parámetros Estadísticos de Regresión
Dos Predicciones Oficiales del Modelo
Simulación y Predicciones en Tiempo Real
Ingrese un valor para la variable independiente X para evaluar la predicción en el modelo de la empresa:
📊 Informe del Analista de Datos: Correlación 1
📈 Correlación
Dirección: --
Intensidad: --
📐 Regresión Lineal
Pendiente (m): --
Intercepto (b): --
🔮 Predicciones y R²
Ajuste R²: --
Confiabilidad: --
¿Era el resultado esperado? --
¿Tienen sentido práctico las predicciones? --
📊 Informe del Analista de Datos: Correlación 2
📈 Correlación
Dirección: --
Intensidad: --
📐 Regresión Lineal
Pendiente (m): --
Intercepto (b): --
🔮 Predicciones y R²
Ajuste R²: --
Confiabilidad: --
¿Era el resultado esperado? --
¿Tienen sentido práctico las predicciones? --
1. Relaciones Encontradas entre las Variables Analizadas
--
2. Aprendizajes Obtenidos a partir de la Correlación y Regresión
--
3. Utilidad Práctica y Ejemplo en Toma de Decisiones
--
Entregable Oficial de la Actividad 3 (.xlsx)
Contiene las 5 Hojas Oficiales exigidas por la rúbrica: Base de Datos, Correlación 1, Correlación 2, Interpretación y Conclusiones.Proyecto — Sustentación mediante Video
Comunicación organizada de resultados: Caracterización, Estadística Descriptiva, Correlación y Regresión Lineal.
Video de Sustentación Oficial
Alojado y Reproducible Directamente en la Plataforma vdbcreator.com
Video de Sustentación en Video MP4 / Enlace
El reproductor reproducirá directamente tu archivo video_sustentacion_actividad4.mp4 o el enlace cargado tan pronto como esté disponible.
https://vdbcreator.com/#actividad4
Resumen Ejecutivo de Datos — Base de Datos 3: Clientes
500 Registros Comerciales • Consolidado de Actividad 2 y Actividad 3
1. Base de Datos & Caracterización
- Tamaño de Muestra: n = 500 Registros comerciales.
- Var. Cualitativa Nominal:
Ocupación(Perfil del cliente). - Var. Cuantitativas Continuas:
Ingreso Mensual,Inversión Publicitaria,Visitas WebyVentas Totales USD.
2. Estadística Descriptiva (Actividad 2)
- Ocupación Predominante: Empleados con 49.00% (245 clientes) e Independientes con 27.20% (136 clientes).
- Media de Ventas Totales: $7,066.58 USD
- Mediana de Ventas Totales: $6,227.15 USD
- Desviación Estándar & CV: $4,598.24 USD | CV = 65.07% (Comportamiento heterogéneo por clientes VIP).
3. Correlación & Regresión (Actividad 3)
- Modelo Analizado: Inversión Publicitaria (X) vs Ventas Totales (Y).
- Coeficiente de Pearson: r = 0.7710 (Correlación directa fuerte).
- Capacidad Explicativa: R² = 59.45%
- Ecuación Estimada: y = 12.8845x + 117.7787
- Predicción Confiable (x = $500): Ventas proyectadas y = $6,560.03 USD.