El programa R, herramienta clave en investigación

El programa R, herramienta clave en investigación

  • Author: Redondo Figuero, Carlos G.
  • Publisher: Ediciones Universidad de Cantabria
  • Serie: Manuales
  • ISBN: 9788481027976
  • eISBN Pdf: 9788481028089
  • Place of publication:  Santander , Spain
  • Year of publication: 2017
  • Pages: 410

La investigación, como uno de los principales motores del desarrollo de un país, solo tiene éxito cuando se hace adecuadamente, es decir, cuando prosigue los pasos del Método Científico, ya que si sigue un camino confundido no llegará a alcanzar el fin deseado. Por tanto, se necesita formación en metodología de investigación. Además, precisa de unas herramientas adecuadas, siendo una de ellas un programa que permita el análisis estadístico de los datos: el programa R. El investigador debe tener soltura en el manejo de la informática, para lo cual es fundamental conocer el programa R, que destaca por sus excelentes capacidades estadísticas y gráficas. Sin lugar a dudas R es el mejor y más completo programa estadístico. Además de ser totalmente gratuito, sobrepasa en capacidades a cualquier otro programa, comercial o no, por lo que es deseable que todo investigador se vaya introduciendo en el manejo de este programa. Su conocimiento permitirá al investigador realizar cualquier técnica estadística que necesite para analizar los datos de su estudio. Es un programa con una curva de aprendizaje lenta al principio debido a que es muy exigente en la escritura correcta de su lenguaje. Una vez superada esta fase inicial, el aprendizaje es más fácil y seguro. Se ha dividido el libro en cuatro partes fundamentales: Una primera parte, dedicada al programa R y su entorno. Es primordial que el investigador tenga correctamente instalado el programa R y las librerías (paquetes) de apoyo. El manejo adecuado de todo ello, así como de las ayudas y gestión de los ficheros y gráficos se facilita enormemente con el entorno de programación RStudio. Una segunda parte, se dedica a conocer la sintaxis y la gramática de R. Si alguien quiere manejar un lenguaje, previamente debe aprenderlo correctamente. Este esfuerzo se ve facilitado con multitud de ejemplos y problemas que le proporcionarán la soltura necesaria para manejar los diferentes objetos de R. La tercera parte se dedica a estudiar sus excelentes capacidades gráficas. El investigador que quiera transmitir sus ideas y hallazgos debe antes aprender a crear los gráficos adecuados. Se presentan los tres sistemas disponibles actualmente: grid, lattice y ggplot2. En ellos el investigador descubrirá un sinfín de posibilidades. La cuarta parte del libro se dedica a la programación en R. Se presenta paulatinamente para que el lector no se agobie, ni se asuste. Aprenderá a programar numerosas funciones según sus necesidades.

  • Cover
  • Title page
  • Copyright page
  • Indice general
  • Prólogo
  • Prefacio
  • Capítulo 1. El método científico
    • Introducción
    • El Método Científico
      • Hacer ciencia
    • Fundamentos filosóficos
      • Los inductistas
      • Los refutacionistas
    • Fases del Método Científico
      • Pregunta de investigación
      • Búsqueda bibliográfica
      • Hipótesis y objetivos
      • Experimento
      • Base de datos
      • Análisis estadístico
      • Publicación
    • La necesidad de investigación
    • Características para ser un buen investigador
    • Investigación de calidad
  • Parte I. El Programa R
    • Capítulo 2. El programa R
      • Introducción
      • Características del sistema R
      • Obtención de R
      • Instalación de R y arranque del programa
        • Instalación de R
        • Arranque de R
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 3. El entorno de programación RStudio
      • El entorno de programación
      • Instalación
        • Descarga
        • Iniciando RStudio
        • Menú principal
      • Las cuatro ventanas
        • Ventana «Source»
        • Ventana «Console»
        • Ventana «Environment»
        • Ventana «Plots»
      • Atajos
      • Directorio de trabajo
    • Capítulo 4. Librerías en R
      • Paquetes instalados
      • Instalación de un paquete
      • Actualización de un paquete
      • Contenido de un paquete
        • Cabecera de un paquete
        • «Datasets» de un paquete
        • Contenido de todo el paquete
      • Paquetes recomendados
        • De tipo general
        • De tipo epidemiológico
      • Task Views
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 5. R calculadora científica
      • Introducción
      • Funciones básicas
      • Funciones avanzadas
        • De redondeo
        • Matemáticas generales
        • Trigonométricas
      • Funciones en este capítulo
    • Capitulo 6. El sistema de ayuda en R
      • Las funciones de ayuda
        • La función «help()» o «?»
        • La función «help.search()»
        • La función «help.start()»
        • La función «apropos()»
        • La función «example()»
        • La función «vignette()»
      • Otras funciones de ayuda
        • La función «find()»
        • La función «demo()»
      • La función «history()»
      • Funciones en este capítulo
  • Parte II. El lenguaje R
    • Capítulo 7. Guía de estilo en R
      • Nombres
        • Ficheros
        • Objetos
      • Sintaxis
      • Escritura de código
      • Documentación
    • Capítulo 8. Sintaxis del lenguaje R
      • Comandos
        • Expresiones
        • Asignaciones
      • Operadores
      • Funciones
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 9. Objetos
      • Nombre
        • Palabras reservadas
        • Palabras que deben ser evitadas
      • Memoria
      • Propiedades
        • Atributos
        • Clase
        • Dimensiones y Longitud
        • Nombres
        • Tipo
        • Modo de almacenamiento
        • Estructura
      • Manipulación de objetos
        • Creación
        • Coerción
        • Destrucción
      • Visibilidad
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 10. Vectores
      • Concepto
        • Vectores atómicos
        • Listas
      • Creación de vectores
        • Concatenación
        • Secuencias
        • Repeticiones
      • Tipos de vectores
        • Lógicos
        • Numéricos
        • Cadena
        • Listas
        • Elementos especiales
      • Operaciones con vectores
        • Poner nombres
        • En vectores numéricos
        • En vectores de caracteres
      • Manipulación de vectores
        • Extracción de elementos (subsetting)
        • Cambio del valor de algún elemento
        • Ordenación de elementos
        • Eliminación de vectores
        • Grabación de vectores
      • Funciones vectoriales
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 11. Factores
      • Creando factores
        • La función as.factor()
        • La función factor()
        • Las función ordered()
        • La función cut()
      • Tipos de factores
        • Factores no ordenados
        • Factores ordenados
      • Uso de factores en estadística
        • Combinar niveles
        • Cambiar nivel de referencia
        • Número de niveles
        • La función gl()
        • La función tapply() de la familia apply
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 12. Tablas
      • La función table()
        • Tabla de frecuencias
        • Tabla de contingencia
      • La función xtabs()
      • La función ftable()
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 13. Listas
      • Crear
      • Nombrar
      • Indexar
      • Reemplazar componentes de una lista
      • Operaciones sobre una lista
      • Eliminar
        • Eliminar la clase
        • Eliminar un componente
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 14. Matrices
      • Introducción
      • Creación
        • Función matrix()
        • Función dim()
        • Funciones cbind() y rbind()
      • Manejo de una matriz
        • Poner y quitar nombres
        • Acceder a sus elementos
        • Eliminar una fila o una columna
        • Extraer una submatriz
        • Funciones exploradoras en matrices
      • Cálculos en una matriz
      • Operaciones con matrices
        • Operaciones matemáticas elementales
        • Multiplicación de dos vectores
        • Multiplicación de una matriz por un vector
        • Multiplicación de dos matrices
        • Matriz inversa
        • Sistemas de ecuaciones lineales
      • Funciones en este capítulo
    • Capitulo 15. Arrays
      • Creación
      • Operaciones con arrays
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 16. Data frames
      • Creación
      • Lectura
        • La función read.table()
        • La función read.csv()
        • Otras funciones de lectura
      • División de una base de datos (submuestras)
      • Mezcla de bases de datos
      • Características de un data frame
        • Dimensiones
        • Estructura
        • Variables
        • Registros
        • Otros atributos
      • Depuración de una BdD
        • Ordenar una BdD
        • Seleccionar casos
        • Trabajar con columnas de una BdD
        • Trabajar con filas de una BdD
        • Trabajar con los missing de una BdD
      • Resumiendo el contenido de una BdD
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 17. Tiempo en R
      • Clases
      • Exploración del tiempo actual
        • La función Sys.timezone()
        • La función Sys.time()
        • La función Sys.Date()
        • La función date()
      • Conversión de cadenas de caracteres en fechas
        • La función as.Date()
        • La función ISOdatetime()
      • Operaciones con fechas y horas
        • Sumas y restas
        • La función difftime()
        • Generación de secuencias
      • Uso de fechas en Bases de Datos
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 18. Fórmulas en R
      • Declaración
        • Símbolos empleados en las fórmulas
      • Uso
        • Fórmulas en gráficos
        • Fórmulas en modelos de regresión
        • Fórmulas en determinadas funciones
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 19. Entornos en R
      • Tipos
        • El entorno global
        • El entorno base
        • El entorno vacío
        • El entorno de trabajo
      • Papel del entorno
      • Otras funciones para manejar el entorno
        • Crear
        • Explorar
        • Borrar
        • Ubicar
      • Funciones y paquetes en este capítulo
  • Parte III. Gráficos en R
    • Capítulo 20. Gráficos tradicionales
      • Las tres regiones de un gráfico
        • Fijaciones de nivel alto
        • Fijaciones de nivel bajo
      • Características de un gráfico
        • Color
        • Líneas
        • Símbolos
        • Figuras
        • Textos
      • Funciones gráficas
      • Funciones gráficas de alto nivel
        • Funciones para una variable
        • Funciones para dos variables
        • Funciones para más de dos variables
      • Funciones gráficas de bajo nivel
        • Puntos
        • Líneas
        • Ejes
        • Texto
      • Funciones interactivas
        • Lectura de coordenadas
        • Identificación de puntos
      • Gráficos condicionales
      • Gráficos dinámicos
      • Matriz de correlaciones
      • Mapas
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 21. Gráficos Trellis
      • Uso básico
      • Gráficos de ejemplo
        • Histogramas
        • Gráficos de densidad
        • Gráficos boxplot
        • Gráficos violinplot
        • Gráficos de barras
        • Diagramas de puntos
        • Scatter plots
        • Gráficos tridimensionales
        • Matriz de correlaciones
        • Mapas
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 22. Gráficos ggplot2
      • Estructura de los gráficos
      • Gráficos de ejemplo
        • Nubes de puntos
        • Histogramas y curvas de densidad
        • Box plots
        • Curvas y otras funciones
        • Gráfico de barras
        • Matriz de correlaciones
        • Mapas
      • Funciones y paquetes en este capítulo
  • Parte IV. Programación
    • Capítulo 23. Scripts
      • Concepto
      • Manejo de scripts
        • Escritura
        • Grabación
        • Lectura
        • Ejecución del script
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 24. Programación de funciones
      • Componentes de una función
        • Argumentos
        • Cuerpo
        • Entorno
      • Características de las funciones
        • Escribiendo una función
        • Ámbito de una función
      • Clases de funciones
      • Funciones en este capítulo
    • Capítulo 25. Estructuras de control
      • Ejecución condicional
        • if
        • if else
        • ifelse()
        • ifelse() anidados
      • Ejecución repetitiva
        • for
        • repeat
        • while
      • Funciones en este tema
    • Capítulo 26. Primeras funciones escritas por el usuario
      • Programando funciones triviales
        • Primera función: Fsaludos()
        • Segunda función: Fmedia()
      • Programando funciones no tan triviales
        • Tercera función: Fdescrip_basica()
        • Cuarta función: Ftabla_diag()
        • Quinta función: Fazar()
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 27. Funciones de utilidad
      • Programando otras funciones con utilidad
        • Estad. descriptiva de una variable numérica: Fed_n()
        • Normalidad de una variable: Fnormalidad()
        • Histograma mejorado: Fh()
        • Calidad de una base de datos: Fcomplete_cases()
        • Pruebas diagnósticas: Fprueba_diag()
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 28. Depuración de errores
      • Depuración de errores
        • La función debug()
        • La función traceback()
      • Depuración en el entorno de RStudio
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 29. Programación orientada a objetos
      • Concepto
      • Antecedentes
      • Clases
      • Objetos
      • Características de la OOP
        • Ventajas de la OOP
      • Tipos de OOP
        • Clase S3
        • Clase S4
      • Funciones y paquetes en este capítulo
    • Capítulo 30. La función apply y similares
      • Introducción
      • Sobre arrays
        • apply()
      • Sobre listas
        • lapply()
        • sapply()
      • Sobre vectores
        • tapply()
        • split()
      • Sobre data frames
        • by()
        • aggregate()
      • Otras
        • mapply()
        • vapply()
        • eapply()
        • outer()
        • sweep()
      • Funciones en este tema
    • Capítulo 31. Programación eficiente
      • Medición de la velocidad
        • La función system.time()
        • La función microbenchmark()
      • Actuación sobre el lenguaje
      • Actuación sobre la implementación
      • Funciones y paquetes en este capítulo
  • Bibliografía
  • Indice alfabético

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