Desde su aparición en los años 90, R se ha convertido en la aplicación informática de referencia para el análisis estadístico de datos en una amplia gama de disciplinas científicas. Una de las principales razones del éxito de este software de libre distribución (dotado de un lenguaje de programación propio) es su enorme versatilidad para realizar análisis complejos de una forma relativamente sencilla. El hecho de que los estudiantes puedan disponer de un software estadístico no sujeto a licencia comercial, justifica sobradamente la incorporación de su enseñanza en los cursos universitarios.
Estadística aplicada a las ciencias sociales mediante R y R-Commander explica de una forma detallada cómo realizar mediante estas aplicaciones los principales procedimientos que se pueden encontrar en un curso introductorio de estadística descriptiva e inferencial. Además, se incluyen algunos contenidos más avanzados pero de gran utilidad en el ámbito de las ciencias sociales como son la simulación estadística o la estadística multivariante mediante el lenguaje R.
El texto puede ser seguido por aquellos lectores sin conocimientos previos de R pues para ejecutar los procedimientos se utiliza mayoritariamente la librería RCommander, la cual sirve de interfaz gráfica y libera al usuario de aprender la sintaxis, al menos en fases iniciales. No obstante, el usuario con conocimientos intermedios del lenguaje R también encontrará de gran utilidad el presente manual pues en él se combina el uso de las opciones gráficas de R-Commander con la utilización de la sintaxis de R para, en algunos casos, complementar las técnicas estadísticas realizadas mediante la interfaz gráfica y, en otros, ejecutar procedimientos estadísticos no disponibles en dicha interfaz.
CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN AL PROGRAMA ESTADÍSTICO R
1.1. INSTALACIÓN DE R
1.2. EJECUTANDO R
1.3. R COMO LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN
1.4. TRABAJANDO CON DATOS EN R
1.5. DOCUMENTACIÓN DE AYUDA DE R
1.6. INTRODUCCIÓN A LOS PAQUETES DE R INSTALACIÓN, CARGA Y EJECUCIÓN
1.7. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
CAPÍTULO 2: INTRODUCCIÓN A R-COMMANDER Y A OTRAS INTERFACES GRÁFICAS DE USUARIO
2.1. INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO: DEFINICIÓN, VENTAJAS E INCONVENIENTES
2.2. INTERFACES GRÁFICAS DE USUARIO PARA R
2.3. INSTALACIÓN DE R-COMMANDER
2.4. EJECUTANDO R-COMMANDER
2.5. TRABAJANDO CON R-COMMANDER
2.6. EL PAQUETE RcmdrPlugin.EACSPIR
2.7. REFERENCIAS COMPLEMENTARIAS
CAPÍTULO 3: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
3.1. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
3.2. DISTRIBUCIÓN GEOMÉTRICA
3.3. DISTRIBUCIÓN NORMAL
3.4. DISTRIBUCIÓN EXPONENCIAL NEGATIVA
3.5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD: CÓDIGO EN R
3.6. EJERCICIOS PROPUESTOS
3.7. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 4: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIVARIANTE Y BIVARIANTE
4.1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIVARIANTE PARA VARIABLES CATEGÓRICAS
4.2. DESCRIPCIÓN UNIVARIANTE DE DATOS CUANTITATIVOS
4.3. DESCRIPCIÓN CONJUNTA DE DOS VARIABLES CATEGÓRICAS
4.4. DESCRIPCIÓN CONJUNTA DE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS
4.5. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: CÓDIGO EN R
4.6. EJERCICIOS PROPUESTOS
4.7. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 5: ESTIMACIÓN POR INTERVALO, PRUEBAS DE CONFORMIDAD Y DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
5.1. INTERVALOS DE PROBABILIDAD
5.2. ESTIMACIÓN MEDIANTE INTERVALOS DE CONFIANZA
5.3. PRUEBAS DE CONFORMIDAD
5.4. DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
5.5. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS Y PRUEBAS DE CONFORMIDAD: SINTAXIS DE R
5.6. EJERCICIOS PROPUESTOS
5.7. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 6: PRUEBAS PARAMÉTRICAS
6.1. ESTADÍSTICO DE t DE STUDENT-FISHER DE GRUPOS INDEPENDIENTES
6.2. ESTADÍSTICO DE t DE YUEN-WELCH PARA GRUPOS INDEPENDIENTES
6.3. ESTADÍSTICO DE t DE STUDENT-FISHER DE MEDIDAS REPETIDAS O DATOS APAREADOS
6.4. ANÁLISIS DE LA VARIANCIA (ANOVA) DE GRUPOS INDEPENDIENTES
6.5. ANÁLISIS DE LA VARIANCIA (ANOVA) DE MEDIDAS REPETIDAS
6.6. PRUEBAS PARAMÉTRICAS: SINTAXIS DE R
6.7. EJERCICIOS PROPUESTOS
6.8. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 7: PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS Y DE LIBRE DISTRIBUCIÓN
7.1. COMPARACIÓN DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES
7.2. COMPARACIÓN DE DOS MUESTRAS DEPENDIENTES
7.3. COMPARACIÓN DE VARIAS MUESTRAS INDEPENDIENTES
7.4. COMPARACIÓN DE VARIAS MUESTRAS DEPENDIENTES
7.5. LA PRUEBA ?2
7.6. EJERCICIOS PROPUESTOS
7.7. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 8: COEFICIENTES DE CORRELACIÓN. DECISIÓN ESTADÍSTICA
8.1. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL PRODUCTO-MOMENTO
8.2. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN POR RANGOS
8.3. OTROS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN
8.4. EJERCICIOS PROPUESTOS
8.5. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 9: MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL
9.1. MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE
9.2. MODELO LINEAL DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
9.3. MODELOS DE REGRESIÓN: CÓDIGO EN R
9.4. EJERCICIOS PROPUESTOS
9.5. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 10: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE
10.1. CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIANTES
10.2. TÉCNICAS MULTIVARIANTES EN R-COMMANDER
10.3. LIBRERÍAS ESPECÍFICAS PARA ANÁLISIS MULTIVARIANTE EN R
10.4. EJERCICIOS PROPUESTOS
10.5. SOLUCIONES DE LOS EJERCICIOS PROPUESTOS
CAPÍTULO 11: INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN Y A LA SIMULACIÓN EN EL ENTORNO R
11.1. PROGRAMACIÓN Y SIMULACIÓN EN EL PROCESO DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
11.2. PRÁCTICAS RECOMENDABLES EN PROGRAMACIÓN
11.3. EJEMPLO 1: MUESTREO MONTE CARLO
11.4. EJEMPLO 2: BOOTSTRAP
11.5. SÍNTESIS DE LOS CONTENIDOS
11.6. EJERCICIOS PROPUESTOS
11.7. RESOLUCIÓN DE LOS EJERCICIOS
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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