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1:10Introducción al entorno de programación R y su aplicación en el análisis estadístico de datos
Este manual es una guía práctica para aprender R y RStudio, enfocándose en análisis estadístico, manipulación y visualización de datos.
Introducción
La estadística clásica constituye un pilar esencial en la investigación científica y en la toma de decisiones fundamentadas en datos. Este manual ha sido elaborado para quienes se inician en el análisis estadístico, con el objetivo de introducir de manera gradual y comprensible las herramientas fundamentales del lenguaje R, ampliamente reconocido en la ciencia de datos y la estadística aplicada. A lo largo del texto, se abordan desde los conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas, acompañando la teoría con ejemplos prácticos que facilitan la comprensión y la aplicación en contextos reales. El propósito central es ofrecer una base sólida que permita a los lectores utilizar R de forma efectiva en el análisis de datos, sin requerir experiencia previa en programación o estadística (Ihaka & Gentleman, 1996; R Core Team, 2023).
Propósito del manual
El manual está diseñado para guiar a personas principiantes en el uso de R, abarcando desde la instalación y configuración del entorno hasta la aplicación de técnicas estadísticas clásicas y modernas. Se exploran temas como la manipulación y visualización de datos, la gestión de proyectos, la exportación de resultados y la realización de análisis estadísticos descriptivos e inferenciales. Cada tema se desarrolla con ejemplos prácticos y ejercicios que permiten aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones reales. Además, se enfatiza el uso de R como una herramienta de código abierto, destacando su flexibilidad, capacidad de extensión y su papel en la promoción de la reproducibilidad científica (Ihaka & Gentleman, 1996; R Core Team, 2023).
A lo largo del manual, se presentan las principales características de R y su entorno de desarrollo integrado, RStudio, resaltando su utilidad tanto en proyectos académicos como profesionales. El texto está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en adquirir competencias en programación estadística, priorizando la claridad, la organización y la reproducibilidad en los análisis.
Organización del manual
El contenido del manual se estructura de manera progresiva, iniciando con los aspectos más elementales y avanzando hacia herramientas y técnicas estadísticas de mayor complejidad. Cada sección incluye explicaciones detalladas, ejemplos prácticos y ejercicios diseñados para consolidar el aprendizaje. Asimismo, se incorporan recomendaciones y buenas prácticas que facilitan la asimilación de los conceptos y fomentan la reproducibilidad en los análisis realizados.
El manual se organiza en las siguientes secciones:
Introducción a R y RStudio: En este capítulo se presentan los conceptos básicos de R y RStudio, incluyendo sus características principales, el proceso de instalación y configuración, así como la preparación del entorno de trabajo para el análisis de datos.
Conceptos básicos de R: Se abordan los fundamentos esenciales del lenguaje R, tales como los primeros pasos en la consola, la estructura de los datos, la importación de información, el uso de operadores, funciones y la gestión de paquetes.
Manipulación de datos: Este apartado introduce las técnicas fundamentales para la manipulación de datos en R, utilizando tanto las herramientas base del lenguaje como los paquetes dplyr y tidyr, permitiendo transformar, organizar y preparar los datos para su análisis.
Visualización de datos: Se exploran las distintas opciones para la visualización de datos, comenzando con las herramientas básicas de R y avanzando hacia la creación de gráficos personalizados mediante el paquete ggplot2, facilitando la interpretación y comunicación de los resultados.
Gestión y exportación de resultados: En este capítulo se explica cómo gestionar proyectos en R, exportar resultados de análisis, gráficos y tablas en formatos adecuados para su uso en informes y presentaciones, así como la integración con herramientas de control de versiones como Git y GitHub.
Referencias: Se proporcionan las referencias bibliográficas empleadas para la construcción de este manual, que le permiten al lector profundizar en el aprendizaje y la aplicación de R en distintos contextos estadísticos.
Ejemplos de análisis estadístico con R: Finalmente, se desarrollan ejemplos detallados de análisis estadístico, incluyendo estadística descriptiva, regresión lineal simple y múltiple, mostrando la aplicación práctica de R en el análisis de datos reales.
Cada capítulo está diseñado para ser independiente, permitiendo que los lectores avancen a su propio ritmo y consulten las secciones según sus necesidades.
Pre requisitos
Este manual no requiere conocimientos previos en programación ni en análisis estadístico. Está diseñado específicamente para principiantes, por lo que se parte desde cero, explicando cada concepto de manera clara y detallada. Todo lo que se necesita es:
Interés por aprender: La curiosidad y disposición para explorar un nuevo lenguaje de programación.
Acceso a una computadora: Con capacidad para instalar R y RStudio, herramientas que se explican paso a paso en el manual.
Paciencia y práctica: Como cualquier habilidad nueva, aprender R requiere tiempo y dedicación. Los ejemplos y ejercicios incluidos están diseñados para facilitar este proceso.
Con este enfoque, cualquier persona, independientemente de su experiencia previa, podrá utilizar este manual como una guía para iniciarse en el análisis estadístico con R.
Software y convenciones
La versión en línea de este manual está disponible en https://introduccion-r-cete.vercel.app/, y la fuente en español se encuentra alojada en el repositorio de GitHub https://github.com/Ludwing-MJ/introduccion_R_CETE. El desarrollo del manual se realizó utilizando Quarto, una herramienta que permite transformar archivos con extensión .qmd en formatos publicables como HTML, PDF y EPUB, facilitando la integración de código, resultados y texto en un solo documento reproducible.
Durante la elaboración del manual se emplearon diversos paquetes del ecosistema de R, entre los que destacan knitr y bookdown, los cuales permiten combinar las ventajas de LaTeX y R para la generación de documentos dinámicos y reproducibles (Xie et al., 2018). Esta integración posibilita que los ejemplos de código y los resultados presentados sean fácilmente replicables por el
A lo largo del manual, se presentan fragmentos de código que pueden ser copiados y ejecutados directamente en la consola de R para obtener los mismos resultados que se muestran en el texto. Los bloques de código se destacan en recuadros similares al siguiente:
Los resultados generados por la ejecución de estos códigos se identifican con el numero uno encerrado entre cochetes ([1]) al inicio de cada línea, indicando que corresponden a la salida producida por R. Todo lo que comience con [1] representa resultados y no debe ser copiado como parte del código. Por ejemplo, al ejecutar el bloque anterior, se obtendrían los siguientes resultados:
[1] 10[1] 5 25 30 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Para garantizar la reproducibilidad y transparencia, se recomienda que el lector utilice versiones actualizadas de R y de los paquetes mencionados. La información sobre el entorno de desarrollo y las versiones de los paquetes utilizados en la construcción de este manual puede consultarse ejecutando el siguiente comando en R:
devtools::session_info()Warning in system2("quarto", "-V", stdout = TRUE, env = paste0("TMPDIR=", : el
comando ejecutado '"quarto"
TMPDIR=C:/Users/FAUSAC/AppData/Local/Temp/RtmpS8Vt3z/file25a86ca91c14 -V' tiene
el estatus 1─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
setting value
version R version 4.4.3 (2025-02-28 ucrt)
os Windows 11 x64 (build 26100)
system x86_64, mingw32
ui RTerm
language (EN)
collate Spanish_Guatemala.utf8
ctype Spanish_Guatemala.utf8
tz America/Guatemala
date 2025-05-23
pandoc 3.4 @ C:/Program Files/RStudio/resources/app/bin/quarto/bin/tools/ (via rmarkdown)
quarto NA @ C:\\PROGRA~1\\Quarto\\bin\\quarto.exe
─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
package * version date (UTC) lib source
cachem 1.1.0 2024-05-16 [1] CRAN (R 4.4.3)
cli 3.6.5 2025-04-23 [1] CRAN (R 4.4.3)
devtools 2.4.5 2022-10-11 [1] CRAN (R 4.4.3)
digest 0.6.37 2024-08-19 [1] CRAN (R 4.4.3)
ellipsis 0.3.2 2021-04-29 [1] CRAN (R 4.4.3)
evaluate 1.0.3 2025-01-10 [1] CRAN (R 4.4.3)
fastmap 1.2.0 2024-05-15 [1] CRAN (R 4.4.3)
fs 1.6.6 2025-04-12 [1] CRAN (R 4.4.3)
glue 1.8.0 2024-09-30 [1] CRAN (R 4.4.3)
htmltools 0.5.8.1 2024-04-04 [1] CRAN (R 4.4.3)
htmlwidgets 1.6.4 2023-12-06 [1] CRAN (R 4.4.3)
httpuv 1.6.16 2025-04-16 [1] CRAN (R 4.4.3)
jsonlite 2.0.0 2025-03-27 [1] CRAN (R 4.4.3)
knitr 1.50 2025-03-16 [1] CRAN (R 4.4.3)
later 1.4.2 2025-04-08 [1] CRAN (R 4.4.3)
lifecycle 1.0.4 2023-11-07 [1] CRAN (R 4.4.3)
magrittr 2.0.3 2022-03-30 [1] CRAN (R 4.4.3)
memoise 2.0.1 2021-11-26 [1] CRAN (R 4.4.3)
mime 0.13 2025-03-17 [1] CRAN (R 4.4.3)
miniUI 0.1.2 2025-04-17 [1] CRAN (R 4.4.3)
pkgbuild 1.4.7 2025-03-24 [1] CRAN (R 4.4.3)
pkgload 1.4.0 2024-06-28 [1] CRAN (R 4.4.3)
profvis 0.4.0 2024-09-20 [1] CRAN (R 4.4.3)
promises 1.3.2 2024-11-28 [1] CRAN (R 4.4.3)
purrr 1.0.4 2025-02-05 [1] CRAN (R 4.4.3)
R6 2.6.1 2025-02-15 [1] CRAN (R 4.4.3)
Rcpp 1.0.14 2025-01-12 [1] CRAN (R 4.4.3)
remotes 2.5.0 2024-03-17 [1] CRAN (R 4.4.3)
rlang 1.1.6 2025-04-11 [1] CRAN (R 4.4.3)
rmarkdown 2.29 2024-11-04 [1] CRAN (R 4.4.3)
rstudioapi 0.17.1 2024-10-22 [1] CRAN (R 4.4.3)
sessioninfo 1.2.3 2025-02-05 [1] CRAN (R 4.4.3)
shiny 1.10.0 2024-12-14 [1] CRAN (R 4.4.3)
urlchecker 1.0.1 2021-11-30 [1] CRAN (R 4.4.3)
usethis 3.1.0 2024-11-26 [1] CRAN (R 4.4.3)
vctrs 0.6.5 2023-12-01 [1] CRAN (R 4.4.3)
xfun 0.52 2025-04-02 [1] CRAN (R 4.4.3)
xtable 1.8-4 2019-04-21 [1] CRAN (R 4.4.3)
[1] C:/Users/FAUSAC/AppData/Local/R/win-library/4.4
[2] C:/Program Files/R/R-4.4.3/library
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