Iniciación al Análisis Estadístico en Investigación Científica con RStudio
del 20 de julio al 7 de septiembre de 2021
Aula Virtual Darwin Eventur
Curso de Verano
CARACTERÍSTICAS
Modalidad: VIRTUAL.
Duración: 100 horas aproximadamente.
Dirigido a: Toda persona interesada.
Fecha límite inscripción: 3 AGOSTO o hasta cubrir plazas.
Precio: 60€* Ver descuentos en INSCRIPCIONES.
N° de plazas: 50 participantes.
¿Tienes dudas?: Mira este F.A.Q.
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.
PRECIO
45,00 € – 60,00 € IVA incluido
PRESENTACIÓN Y OBJETIVOS
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
- 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.
- 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.
- Promover y divulgar el software libre como herramienta fundamental para la investigación científica.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- 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.
- Manipular datos con R Commander y conocer las órdenes de R que hay detrás de cada una de las acciones que realizamos.
- Calcular medidas de posición, de dispersión y de forma de un conjunto de datos.
- Obtener representaciones gráficas que resuman desde el punto de vista estadístico un conjunto de datos.
- Detectar valores fuera de rango en un conjunto de datos.
- Realizar tablas de contingencia.
- 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.
- 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.
- Aprender la correlación entre variables.
- Resolver contrastes para la correlación.
- Realizar una matriz de diagramas de dispersión.
- Calcular una recta de regresión lineal con una o varias variables independientes.
DESTINATARIOS
→ 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.
PROGRAMA
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.
DOCENTES
Beatriz Cobo Rodríguez.
Profesora ayudante doctora en el Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa 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, por la Escuela de Doctorado de Humanidades, Ciencias Sociales y Jurídicas, el 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.
Irene García Garrido.
Profesora ayudante doctora en el Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa de la Universidad de Granada. Ha participado como docente en cursos sobre el análisis de datos usando el software libre R organizados por la Escuela de Doctorado de Humanidades, Ciencias Sociales y Jurídicas. También ha impartido clases en diferentes grados de las universidades de Jaén y Granada haciendo uso de R.
Antonio J. López Montoya.
Doctor en Matemáticas y Estadística por la Universidad de Granada y Doctor en Ciencias por la Universidad de Jaén. Actualmente ocupa el cargo de Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Jaén. Ha impartido docencia en varios Grados en las Universidades de Jaén y Granada, haciendo uso de R en varias asignaturas. Programador en R para la investigación científica que desarrolla en el ámbito de la Bioestadística y la Inferencia no paramétrica.
REQUISITOS PREVIOS Y TÉCNICOS
Se recomienda tener conocimientos sólidos 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.
- RStudio tiene versión tanto para Windows, Linux, y Mac, por lo que el usuario podrá realizar el curso desde su sistema operativo favorito.
METODOLOGÍA
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 carácter NO PRESENCIAL con 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.
♦ Las semanas 6 y 7 los participantes deberán 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.
♦ Los participantes establecerán su propio horario de lectura y visualización de material proporcionado, así como para la realización de los ejercicios propuestos, por lo que no será necesario estar conectado al Aula Virtual a una hora específica.
♦ A través del Aula Virtual, los participantes podrán solicitar ayuda a la docente 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 delante de un ordenador y será necesaria una conexión a internet.
♦ El curso finaliza el 7 de septiembre de 2021. A partir de dicha fecha y hasta el 7 de octubre de 2021 los participantes permanecerán matriculados en el curso para consulta y descarga del material, pero no dispondrán de tutorización mediante foros o mensajes privados con la docente.
EVALUACIÓN
♦ Para poder obtener el Certificado de Aprovechamiento del curso los participantes deberán 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 los participantes deberán haber superado entre el 50% y el 80% del total.
♦ En ambos casos, se expedirá un Certificado Digital en formato PDF que se enviará al correo electrónico.
Porcentajes de valoración:
- Ejercicios propuestos: 60%
- Proyecto Final: 35%
- Examen Final: 5%
INSCRIPCIONES
PRECIO:
- Precio Estándar: 60 euros.
- Precio Estudiante o Desempleado*: 50 euros.
- Precio socios y residentes, durante el curso, de México, Centro y Sudamérica: 45 euros/45 dólares.
IMPORTANTE: para residentes, durante el curso, de México, Centro y Sudamérica (aunque el tipo de inscripción aparezca en euros, una vez indicado el país de procedencia en la facturación (al hacer el pago), el precio se actualizará a dólares).
* 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 Formación Profesional, Grado, Máster, Doctorado u otra institución educativa).
– 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.
En este vídeo te indicamos como realizar los pagos.
→ Este curso está incluido dentro del CAMPUS VIRTUAL DE VERANO. Añadiendo al carrito 2 o más cursos dentro de esta categoría tendrás un descuento del 15%.
Cursos incluidos:
– Sistemas de Información Geográfica: Análisis espacial con QGIS – Nivel Medio
– Curso de verano virtual: Biotecnología y Biomedicina
– Iniciación al Análisis Estadístico en Investigación Científica con RStudio