MANEJANDO R COMO SI FUESE SPSS: INTRODUCCIÓN A R COMMANDER. Edición PDI. 

Tipo
PDI.
Estado
Concluido.
Modalidad
Semipresencial.
Plazas
20
Fecha de inicio
19/03/2024
Fecha de finalización
19/03/2024
Horarios
De 9:15 a 11:30 y de 12:00 a 13:45
Duración
12 horas (4 presenciales y 8 a distancia)
Destinatarios
PDI de la Universidad de León
Créditos de libre configuracion
1,2
Lugar y aulas de impartición
CRAI-TIC
Tasas de matrícula
Gratuita
Objetivos

Objetivos:

  • Conocer someramente el entorno estadístico R y sus posibilidades.
  • Instalar R Commander sobre R.
  • Interaccionar con los menús de R Commander y entender su relación con el lenguaje R.
  • Introducir y leer datos, realizar análisis sencillos y comprender los resultados con R Commander. 

Competencias a conseguir:

  • Familiaridad con el entorno estadístico abierto R.
  • Capacidad para interactuar con un entorno estadístico a través de una interfaz de menús.
  • Comprender las ventajas y desventajas de un sistema de análisis de datos basado en menús.
Metodología

Se utilizará una metodología orientada a la práctica. En la parte presencial se combinará la explicación de los conceptos en forma de presentación con la realización simultánea y guiada de las actividades. Los alumnos tendrán la oportunidad de utilizar sus propios datos. El trabajo online consistirá en la realización de un informe que describa la realización de un análisis estadístico con R Commander. Este trabajo se realizará autónomamente con la guía del profesor a través de la plataforma online Ariadna.

Se recomienda (no es imprescindible) que los alumnos lleven su propio ordenador y algunos resultados de su actividad investigadora o docente en forma de tablas sencillas (por ejemplo, en Excel).

Programa

1.       Introducción al entorno estadístico R.

2.       Instalación de R Commander y otros paquetes sobre R.

3.    Descripción de la interfaz de menús de R Commander y comparación  con otros sistemas (SPSS, JMP).

4.       Introducción y lectura de datos; manipulación de datos.

5.       Análisis (correlaciones, comparaciones, ANOVA) y gráficas.

6.       Interpretación de los resultados y de la salida de código R.

Criterios de evaluación
Se exigirá la asistencia de al menos el 80% de las sesiones presenciales.
Profesorado
  • Felipe Martínez Pastor. Universidad de León.
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