Iniciación a R para el análisis estadístico

  • Bloque temático: Innovación e investigación educativa
  • Asignatura TEMDU: Desarrollo docente general e investigación
  • 1 ECTS
  • 8 horas presenciales
  • 17 horas no presenciales

Sobre este curso

El curso tiene como objetivo general que las personas participantes aprendan a manejar el programa estadístico R con el fin de aumentar su capacidad de manejo y análisis de bases de datos tanto en el contexto docente como investigador.

Objetivos del curso

  • Aprender a importar y manejar bases de datos eficientemente con R.
  • Aprender a realizar análisis estadísticos habituales con R.
  • Aprender a usar ggplot2 como herramienta de visualización.
  • Aprender a exportar los datos o resultados relevantes de R a otros formatos.

Contenidos del curso

  1. Breve introducción a R (RStudio, paquetes, bases de datos públicas, tipos de objetos, recursos online).
  2. Importación de datos en R (desde un archivo de Excel, SPSS, CSV o de texto a un data frame en R).
  3. Manejo de bases de datos en R (mediante el entorno Tidyverse para un uso intuitivo y eficiente de las bases de datos).
  4. Análisis de datos con R (pruebas estadísticas y herramientas de visualización en función del número y tipo de variables implicadas).
  5. Exportar datos con R (desde un objeto de R a un archivo de Excel, SPSS, CSV o de texto).

Sesiones

08/05/2023 de 10:00 a 14:00 en Aula de informática 2, Facultad de Psicología

11/05/2023 de 10:00 a 14:00 en Aula de informática 2, Facultad de Psicología

Competencias que adquirirás

  • Comprender el entorno de programación R y ser consciente de las posibilidades que ofrece.
  • Aprender a manejar bases de datos de manera organizada y eficiente.
  • Ser autónomo/a a la hora de realizar análisis de datos en R con bases de datos propias, tanto en el entorno docente como investigador.
  • Aprender a generar gráficos informativos en función del número y tipo de variables

Ponentes

Miguel Ángel Sorrel Lujan

Universidad Autónoma de Madrid

Pablo Nájera Álvarez

Universidad Alfonso X El Sabio

Metodología Docente

Las clases tendrán una perspectiva aplicada. Los instructores primero explicarán y ejemplificarán los principales conceptos en R con el objetivo de que las personas participantes puedan comprenderlos y replicar los avances en su propio ordenador. Se realizarán ejercicios prácticos durante las horas de clase con bases de datos diferentes a las empleadas en los ejemplos con el fin de generalizar y afianzar los conceptos aprendidos. Los instructores estarán disponibles en todo momento para la consulta de dudas. Las personas participantes contarán con materiales escritos sobre los temas tratados en el curso, así como con todos los códigos de R que se vayan a emplear.

Evaluación

Será imprescindible asistir al 80% del tiempo presencial del curso para poder obtener el certificado. Además, se deberá realizar un ejercicio de evaluación final en el que se pondrán en práctica todos los conocimientos adquiridos. Generalmente este ejercicio consistirá en llevar a cabo unos análisis y visualización con una base de datos propia o cedida por los instructores. Este ejercicio deberá entregarse a los instructores para poder obtener el certificado.

Más información

  • Web oficial de R (descarga del programa y manuales):

https://www.r-project.org/

  • Web oficial de RStudio (descarga del programa y manuales):

https://www.rstudio.com/

  • Manuales de R:

https://fhernanb.github.io/Manual-de-R/

https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf

  • Análisis de datos con R (en inglés):

https://daviddalpiaz.github.io/appliedstats/applied_statistics.pdf

  • Visualización de datos con R:

https://www.r-graph-gallery.com/

https://r-charts.com/

Es necesario traer ordenador con los programas R (https://cran.r-project.org/) y RStudio (https://www.rstudio.com/) instalados. En estos enlaces es posible descargar grauitamente estos programas.

No son necesarias habilidades o conocimientos previos de programación. Aunque trabajar con R implica adquirir nuevos conocimientos de programación, el objetivo principal del curso no es aprender a programar, sino aprender a manejar bases de datos y realizar análisis de datos con R desde un punto de vista aplicado. Sí es un requisito tener conocimientos básicos de estadística y técnicas inferenciales (p. ej., prueba T, ANOVA, regresión lineal).

Este curso está especialmente recomendado para docentes y personal investigador que quieran iniciarse en R para conocer y explotar las posibilidades que este programa ofrece en materia de variedad de pruebas estadísticas, así como organización eficiente de bases de datos. Tras la realización del curso, las personas participantes podrán ser autónomas en la aplicación de R a sus propias bases de datos para la realización de análisis estadísticos, así como visualización de datos mediante gráficos informativos.

La asistencia presencial de al menos un 80% del curso es un requisito imprescindible para la obtención del certificado del curso, independientemente del motivo que lo provoque, ya sea justificado o injustificado. Se realizará control de presencia al inicio y al final de las clases, siendo responsabilidad del participante informar sobre ausencias intermedias.

La anulación anticipada de la participación en un curso no supone nunca una penalización para poder ser seleccionado en otro.

Los conceptos serán ejemplificados con bases de datos con las que podrán familiarizarse las personas participantes a fin de ir replicando y afianzando los conceptos. Además, las personas participantes realizarán individualmente ejercicios con otras bases de datos para generalizar los conocimientos adquiridos, pudiendo consultar dudas a los instructores. Los ejercicios se corregirán colectivamente.

Las personas participantes podrán consultar materiales escritos y recursos online facilitados por los instructores para profundizar en el manejo de R. Además, podrán realizar ejercicios adicionales a los vistos en clase, con bases de datos distintas a las empleadas presencialmente. Podrán consultar dudas a los instructores telemáticamente, a través del email institucional.