Este repositorio contiene los datasets sintéticos y los scripts Python asociados al libro Estadística para Ciencias Sociales: Un enfoque práctico con Excel, Python e Inteligencia Artificial (ISBN 978-628-02-4079-4), de autoría del Dr. J. A. Restrepo Morales, Departamento de Economía, Tecnológico de Antioquia, Medellín, Colombia (2026). Contenido Cinco datasets en formato CSV listos para usar en Power BI, Tableau, Excel o Python: exports_latam.csv — Exportaciones mensuales 2018–2024 de ocho países latinoamericanos en cinco sectores productivos (3.360 filas). Utilizado en el Capítulo 9 (Power BI y Tableau). sem_ecommerce.csv — Respuestas Likert (1–7) de 250 participantes en 12 ítems que miden Facilidad de Uso, Utilidad Percibida, Confianza e Intención de Adopción tecnológica. Utilizado en el Capítulo 8 (Modelos de Ecuaciones Estructurales). agroandes.csv — Serie mensual 2014–2023 de volumen, precio internacional, arancel, flete y tipo de cambio para el caso de exportación de aguacate Hass. Utilizado en el Capítulo 7 (Simulación Monte Carlo). tipo_cambio_historico.csv — Tasa representativa del mercado COP/USD mensual 2014–2023. Utilizado en el Capítulo 7. precios_aguacate.csv — Precios internacionales del aguacate Hass (USD/tonelada) por mercado de destino, 2014–2023. Utilizado en el Capítulo 7. Tres scripts Python ejecutables (cap07_montecarlo.py, cap08_sem.py, cap09_bi.py) que replican los análisis del libro y cargan los datasets directamente desde este repositorio. Público objetivo Estudiantes y profesionales de psicología, sociología, trabajo social, criminología, derecho y políticas públicas que utilizan el libro como texto de referencia, así como docentes que deseen replicar los ejemplos en sus clases. Cómo citar Restrepo Morales, J. A. (2026). Estadística para Ciencias Sociales — Datos y Código Reproducible. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20090287 Otros campos del formulario Zenodo: Campo Valor Resource type Dataset Authors Restrepo Morales, Jorge Aníbal — Tecnológico de Antioquia License Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 (CC BY-NC 4.0) Keywords estadística, ciencias sociales, Python, Power BI, SEM, Monte Carlo, América Latina, datos abiertos Language Spanish / Español Version 1.0.0 Related publication ISBN 978-628-02-4079-4