Objetivo General

Fortalecer las competencias de los participantes en el análisis de datos mediante la aplicación de conceptos estadísticos básicos e intermedios, utilizando herramientas digitales para organizar, interpretar y presentar información que facilite la toma de decisiones en su entorno laboral.

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Objetivos Específicos

         Identificar y clasificar diferentes tipos de datos y variables aplicables al análisis estadístico.
         Aplicar técnicas de organización y visualización de datos mediante tablas y gráficos en herramientas digitales.
         Calcular e interpretar medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad en conjuntos de datos.
         Elaborar reportes estadísticos simples que integren análisis descriptivo e inferencial, con conclusiones claras y aplicables.

Módulo 1: Introducción al análisis de datos y la estadística (2 horas)

        Conceptos fundamentales: datos, variables y tipos (cualitativos, cuantitativos, discretos y continuos).
        Importancia del análisis estadístico en la toma de decisiones.
        Revisión de ejemplos prácticos en entornos laborales.
        Actividad práctica: Clasificación de un set de datos en variables cualitativas y cuantitativas; discusión en grupo de cómo se pueden analizar.

Módulo 2: Organización y visualización de datos (2 horas)

        Tablas de frecuencia y distribución de datos.
        Representación gráfica: gráficos de barras, histogramas, circulares y de líneas.
        Herramientas digitales: Excel/Google Sheets como apoyo.
        Actividad práctica: Construcción de tablas y gráficos en Excel a partir de un conjunto de datos entregado.

Módulo 3: Medidas de tendencia central (2 horas)

        Media, mediana y moda: definiciones y aplicaciones.
        Ventajas y limitaciones de cada medida.
        Uso en informes estadísticos básicos.
        Actividad práctica: Cálculo de media, mediana y moda en Excel con un dataset simple (ejemplo: notas, ventas, encuestas).

Módulo 4: Medidas de dispersión y variabilidad (2 horas)

        Rango, varianza y desviación estándar.
        Interpretación de la variabilidad de los datos.
        Relación entre dispersión y confiabilidad de los resultados.
        Actividad práctica: Cálculo de rango, varianza y desviación estándar en Excel; comparación de dos grupos de datos para determinar cuál es más consistente.

Módulo 5: Introducción a la probabilidad y distribución de datos (2 horas)

        Conceptos básicos de probabilidad.
        Distribuciones de datos: normal y no normal (noción).
        Aplicaciones en el análisis estadístico.
        Actividad práctica: Simulación en Excel: lanzar una moneda o dado virtual y calcular probabilidades; graficar la distribución obtenida.

Módulo 6: Introducción a la estadística inferencial (3 horas)

        Diferencia entre estadística descriptiva e inferencial.
        Concepto de muestra y población.
        Intervalos de confianza.
        Introducción a pruebas de hipótesis (noción).
        Actividad práctica: Uso de un dataset pequeño para calcular un intervalo de confianza en Excel y discutir posibles conclusiones.

Módulo 7: Análisis aplicado y presentación de resultados (3 horas)

        Síntesis de análisis descriptivo e inferencial.
        Elaboración de reportes con tablas, gráficos e indicadores.
        Buenas prácticas en la comunicación de resultados estadísticos.
        Actividad práctica: Cada participante o grupo genera un mini–informe a partir de un set de datos entregado (encuesta, ventas u otro caso), incluyendo tablas, gráficos y conclusiones.