Iniciación al Análisis Estadístico en Investigación Científica con RStudio

6 JULIO – 24 AGOSTO 2020

R es un programa libre y abierto (www.r-project.org), que permite la implementación de una gran cantidad de funciones relacionadas con el análisis estadístico de datos.

Este curso de iniciación está orientado hacia el aprendizaje de los estudiantes universitarios y no universitarios en este software que cada día está siendo más utilizado en la investigación, y que les puede servir como puerta para encontrar una posible salida laboral.

En las distintas carreras donde se utiliza software para el análisis estadístico de datos no se le presta el suficiente tiempo para que los estudiantes adquieran los conocimientos necesarios tal que sean capaces de aplicarlos con posterioridad.

OBJETIVOS GENERALES

1. Familiarizar al alumno con el entorno R y sus principales utilidades, poniendo particular énfasis en el análisis de datos típicamente utilizados en el ámbito científico.

2. Dotar a los estudiantes de unos conocimientos tales que sean capaces de desenvolverse con facilidad en el entorno R, habiendo asimilado los conceptos fundamentales para poder implementar una gran variedad de funciones estadísticas y gráficas.

3. Promover y divulgar el software libre como herramienta fundamental para la investigación científica.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Instalar R y sus dos interfaces principales, el paquete RCommander y el programa RStudio, así como familiarizarse con él, ver sus diferentes características y la realización de funciones básicas con código.

2. Manipular datos con R Commander y conocer las órdenes de R que hay detrás de cada una de las acciones que realizamos.

3. Calcular medidas de posición, de dispersión y de forma de un conjunto de datos.

4. Obtener representaciones gráficas que resuman desde el punto de vista estadístico un conjunto de datos.

5. Detectar valores fuera de rango en un conjunto de datos.

6. Realizar tablas de contingencia.

7. Obtener de las distribuciones de probabilidad más usuales valores de la función masa de probabilidad (o densidad), valores de la función de distribución, los cuantiles, valores aleatorios y gráficas.

8. Resolver contrastes de hipótesis: para la media de una población normal con varianza conocida y con varianza desconocida, para la diferencia de medias de dos poblaciones normales independientes o apareadas con varianza desconocida, para la proporción en una población, para la diferencia de proporciones y para la comparación de varianzas.

9. Aprender la correlación entre variables.

10. Resolver contrastes para la correlación.

11. Realizar una matriz de diagramas de dispersión.

12. Calcular una recta de regresión lineal con una o varias variables independientes.

Estudiantes de grado, máster o doctorado y profesionales vinculados a las áreas de Ciencias, Tecnología e Informática.

Investigadores que quieran obtener los conocimientos necesarios para su futuro profesional.

Docentes de cualquier sistema de enseñanza de la rama de Ciencias, Tecnología e Informática.

Cualquier persona que quiera adentrarse en la programación en R.

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A R

– Introducción a R e instalación.

– Directorio de trabajo.

– Funciones de Ayuda y Comentarios.

– Datos en R.

– Elementos de programación.

– Finalizando la sesión en Rstudio.

MÓDULO 2. MANEJO DE DATOS

– Introducción de datos.

– Importar/Exportar datos.

– Recodificación de variables.

– Cálculo de nuevas variables.

– Filtrado de datos.

– Fusión de conjunto de datos.

– Almacenamiento de instrucciones y resultados.

MÓDULO 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD EN R

– Estadística Descriptiva:

• Medidas de Posición, Dispersión y Forma.

• Distribuciones de frecuencias.

• Diagrama de barras y diagrama de sectores.

• Diagrama de caja. Descripción de valores atípicos.

• Tablas de contingencia.

– Probabilidad: Distribuciones de Probabilidad: Distribuciones Continuas y Distribuciones Discretas.

MÓDULO 4. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS EN R (PRIMERA PARTE)

– Contraste para la media de una población normal con varianza conocida y con varianza desconocida.

– Contraste para el cociente de varianzas de dos poblaciones independientes

– Contraste para la diferencia de medias de dos poblaciones normales independientes con varianzas desconocidas.

– Contraste para la proporción en una población

– Contraste para la diferencia de proporciones.

MÓDULO 5. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS EN R (SEGUNDA PARTE)

– Correlación

– Contrastes sobre la correlación.

– Diagrama de dispersión.

– Matriz de diagrama de dispersión.

– Regresión Lineal:

• Regresión Lineal Simple.

• Regresión Lineal Múltiple.

MÓDULO 6. PROYECTO FINAL

El alumno deberá desarrollar un ejercicio final aplicando todos los conocimientos aprendidos a lo largo de las cinco semanas de teoría.

Este programa es susceptible de modificaciones por lo que algunos contenidos podrían variar.

Beatriz Cobo Rodríguez.

Profesora Ayudante Doctora en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Granada. Ha participado como docente en cursos básicos y avanzados sobre el análisis de datos usando el software libre R organizados por la Escuela de Doctorado de Ciencias, Tecnologías e Ingenierías, del Vicerrectorado de Garantía de la Calidad de la Universidad de Granada, y en diversos congresos y jornadas, impartiendo talleres sobre el uso de R. Además, es autora de un paquete de R.

David Molina Muñoz.

Doctor en Estadística por la Universidad de Granada. Ha impartido talleres sobre el manejo del programa R en diversos congresos y jornadas. Además, es coautor de un paquete de R que se encuentra disponible en el repositorio CRAN.

CARACTERÍSTICAS

?	Modalidad: VIRTUAL
?	Duración: 100 horas
?	Dirigido a: Toda persona interesada
?	Fecha límite inscripción: hasta el 29 de junio o hasta que se cubran las plazas
?	Nº de plazas: 50
?	Precio: 50€* Ver descuentos en INSCRIPCIONES
?	¿Tienes dudas?: Mira este F.A.Q.

DOSSIER INFORMATIVO

El curso es 100% VIRTUAL. El Aula Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana para acceder a ella cuando se desee. No es necesario entrar a una hora específica. Cada participante se establece su propio horario siempre teniendo en cuenta las fechas finales de entrega de los ejercicios propuestos.

Además, gracias a este sistema se puede compaginar con estudios y/o trabajo siendo adecuado para una correcta adquisición de conocimientos y disfrute de las diferentes temáticas propuestas.

♦ El curso tiene una duración de 100 horas totales durante 7 semanas, estimándose unas 15 horas por semana.

♦ Desde la Semana 1 a la Semana 5 se publicará un módulo por cada semana con el material necesario para desarrollar las actividades propuestas y la autoevaluación, con una estimación de 75 horas totales.

♦ Las semanas 6 y 7 el alumno deberá desarrollar un Proyecto Final aplicando todos los conocimientos aprendidos, con una estimación de 25 horas. Además, en la semana 6 el alumno deberá realizar el Examen Final de tipo test que constará de 10 preguntas relacionadas con el temario dado en las 5 primeras semanas.

♦ La duración del curso es de 7 semanas finalizando el 24 de agosto de 2020. A partir de dicha fecha y hasta el 24 de septiembre de 2020 el/la participante permanecerá matriculado en el curso para consulta y descarga del material, pero no dispondrá de tutorización mediante foros o mensajes privados con los docentes.

♦ El Aula Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana para acceder a ella cuando se desee. A través del mismo, el/la participante podrá solicitar ayuda a los docentes sobre cualquier temática relacionada con el curso en todo momento mediante los FOROS habilitados para ello o por MENSAJES PRIVADOS y CORREO ELECTRÓNICO.

♦El curso consta de explicaciones teóricas incluyendo material en formato PDF, vídeos explicativos y enlaces de interés sobre las materias necesarias para que los participantes puedan completar sin problemas los ejercicios prácticos que se planteen durante el curso y, además, se intentará que sea lo más interactivo posible.

♦ Se realizará en su totalidad con los programas de software libre R y RSTUDIO y estará centrado en la resolución de problemas y la interpretación de resultados.

♦ Se realizará en su totalidad delante de un ordenador y será necesaria una conexión a internet.

♦ Para poder obtener el Certificado de Aprovechamiento del curso el/la participante deberá haber superado más del 80% del total, con una nota superior a 5 sobre 10 puntos.

♦ Para poder obtener el Certificado de Asistencia del curso el/la participante deberá haber superado entre el 50% y el 80% del total.

♦ En ambos casos, se emitirá un Certificado Digital en formato PDF que se enviará al correo electrónico.

Porcentajes de valoración:

Ejercicios: 60%
Proyecto Final: 35%
Examen Final: 5%

PRECIO:

Precio Estándar: 50 euros.
Precio Estudiante o Desempleado*: 45 euros.
Precio socios y residentes, durante el curso, de México, Centro y Sudamérica: 40 euros.

* Para acceder al precio de Estudiante o Desempleado, una vez realizada la inscripción, se tiene que enviar un correo a info@darwineventur.es con lo siguiente:

– Resguardo del pago de la matrícula del año actual (estudiantes de GRADO, MÁSTER, Y DOCTORADO).
– Justificante de alta en desempleo (desempleados).

INSCRIPCIONES: Para poder inscribirte al curso deberás elegir el Tipo de inscripción y pinchar en Añadir al carrito. Para finalizar la compra se deberá iniciar sesión. Si aún no estás registrado deberás registrarte pinchando en REGISTRO que verás en la parte superior de la web. Una vez iniciado sesión se deberá rellenar el formulario de facturación. El abono se realizará de forma segura mediante tarjeta de crédito o débito.

– Se recomienda tener conocimientos de su sistema operativo, sea Windows, Linux o Mac, para poder instalar y ejecutar un programa.

IMPORTANTE: El curso NO está pensado como un curso de estadística teórica, por lo que es ALTAMENTE RECOMENDABLE poseer nociones previas de estadística para un óptimo aprovechamiento de las lecciones. Se mostrará cómo utilizar el programa RStudio para la resolución de problemas de estadística descriptiva, el cálculo de probabilidades, la resolución de contrastes de hipótesis o el cálculo de intervalos de confianza, entre otros.

MÁS INFORMACIÓN

Aquellas personas que sean estudiantes de GRADO de la Universidad de Granada interesadas en el reconocimiento por créditos ECTS nos tienen que escribir info@darwineventur.es.

Recomendamos que se haga esto ANTES de realizar el abono del curso para poder informarle mejor.

Más información al respecto en el F.A.Q.