DESCRIPCIÓN

R es un lenguaje de programación estadístico muy utilizado a nivel de investigación. Ofrece instalaciones para Windows, Mac y Linux. Es muy fácil de aprender por la facilidad de ejecución de las instrucciones, ofrece diversidad de paquetes que permiten la generación de gráficas o funciones con objetivos particulares. Es un software OPENSOURCE el cual es revisado y mejorado constantemente. Todo esto hace a R un lenguaje de fácil uso y aprendizaje.

En internet es posible encontrar diferentes repositorios o sitios web e incluso cursos que ofrecen información, capacitación, y detalles de cómo usar estas funcionalidades, existiendo por ejemplo cursos que solo ofrecen la parte de programación, otros ofrecen la parte de gráficos, y otros algunos gráficos para reportar resultados de investigación. Es por esta razón que este curso MOOC R para la Investigación ha integrado los tres componentes en uno solo.

Este curso ofrece un componente de introducción, estructuras de datos, fórmulas y operadores; además muestra la manipulación, visualización y análisis de datos usando distintos tipos de paquetes, funciones y gráficas.

Adicionalmente este MOOC permite que el participante a medida que va aprendiendo practique dentro de la interfaz del LMS con datos reales, sin necesidad de salir de la plataforma.

OBJETIVOS GENERALES

• Comprender la instalación de R y R studio, sus herramientas asociadas y varios paquetes de instalación
• Identificar funciones aritméticas, tipos de datos y tipos de objetos en R
• Comprender conceptos de estadística descriptiva e inferencial
• Crear gráficos de R que presenten medidas de tendencia central
• Aplicar análisis paramétrico y no paramétrico usando R
• Crear gráficas planas animadas e interactivas en R

RITMO DEL CURSO

  A tu ritmo

TIEMPO DE DEDICACIÓN

 5 Semanas (8 horas semanales)

POLÍTICAS DE APROBACIÓN

 Módulo 1: 10%

 Módulo 2: 10%

 Módulo 3: 10%

 Módulo 4: 10%

 Módulo 5: 10%

 Evaluación Final: 50%

 Porcentaje mínimo de aprobación: 70%

RUTA DE APRENDIZAJE

Encuesta Inicial

Queremos saber un poco acerca de ti, tu conocimiento previo y tus intereses.

Evaluación Inicial

Evaluaremos preguntas básicas para medir tu nivel de conocimiento referente a conceptos estadísticos, funciones y gráficas en R, distribuidas en 10 preguntas.

Módulo 1: "Introducción a R para la investigación"

En este módulo se introducen los conceptos y características principales de R y RStudio. Se partirá desde lo más básico como la instalación de ambos softwares, así como una visión completa del entorno de trabajo, herramientas y paquetes importantes para el desarrollo de proyectos de investigación. Además, se mostrará los tipos de gráficas recomendables de acuerdo a los datos empleados.

Módulo 2: "Estructura de datos en R"

En este módulo se manipulan grandes cantidades de información y se examinan aquellas funciones aritméticas que facilitan el análisis y visualización de los datos. Además, identificaremos los tipos de datos y objetos para el planteamiento y desarrollo de un proyecto. Finalmente aprenderás cómo importar y exportar bases de datos en RStudio.

Módulo 3: "Estadística descriptiva e inferencial"

En este módulo se hace una revisión general de la estadística descriptiva y el respectivo proceso para su aplicación. Se aprenderá a crear gráficos en RStudio utilizados para representar medidas de frecuencia, tendencia y variabilidad. Finalmente, se conocerán las herramientas utilizadas para el análisis inferencial.

Módulo 4: "Análisis paramétrico y no paramétrico"

En este módulo se aprende a crear gráficos en RStudio para el análisis paramétrico como correlación y regresión lineal. Además, se conocerán las herramientas para el análisis no paramétrico.

Módulo 5: "Conociendo nuevos gráficos"

En este módulo se analizan los gráficos de tipo comparación y composición. Además, aprenderás a transformar tus gráficas planas en gráficas animadas e interactivas. Finalmente, podrás exportar los diferentes tipos de gráficos en R para el análisis de datos.

Encuesta Final de Satisfacción

Queremos conocer tu opinión acerca del contenido del curso, distribución de la información, planteamiento de los ejercicios y evaluaciones.

Evaluación Final

Evaluaremos el contenido general visto en el curso, distribuidos en 10 preguntas.