Lenguajes y Fundamentos de Programación · LNG-112

R para estadística e informes reproducibles

Contrastes, modelos y visualización entregados en documentos Quarto que se regeneran solos.

Bajo demanda Intermedio 6 módulos · 30 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Docentes FP R, Quarto, JupyterLab

DATOS DOCENCIA JUPYTER

Lo que aprenderás

Calcular estadísticos descriptivos e intervalos de confianza sobre datos reales.
Elegir y aplicar el contraste adecuado: t de Student, chi cuadrado, ANOVA y alternativas no paramétricas.
Comprobar los supuestos de normalidad y homocedasticidad antes de interpretar un resultado.
Ajustar modelos de regresión lineal y logística e interpretar coeficientes y bondad de ajuste.
Diagnosticar un modelo con gráficos de residuos y detección de observaciones influyentes.
Entregar el análisis en un documento Quarto parametrizado que se regenera al cambiar los datos.

Contenido del curso

6 módulos · 30 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Preparación del análisis 5 clases

R y Quarto en el mismo flujo de trabajo
Importar los datos y comprobar su integridad
Tipos de variable y su implicación estadística
Valores ausentes y atípicos: qué hacer con ellos
Estructura de un informe estadístico

Módulo 2 · Descripción e inferencia básica 5 clases

Medidas de posición y dispersión por grupo
Distribuciones y comprobación gráfica de la normalidad
Error estándar e intervalos de confianza
Tamaño muestral y precisión de la estimación
Tablas descriptivas generadas por código

Módulo 3 · Contrastes de hipótesis 5 clases

Planteamiento, nivel de significación y valor p
t de Student para una y dos muestras
Muestras pareadas y sus supuestos
Chi cuadrado para tablas de contingencia
Alternativas no paramétricas cuando fallan los supuestos

Módulo 4 · Comparación de varios grupos 5 clases

ANOVA de un factor
Comprobación de homocedasticidad
Comparaciones múltiples y ajuste del nivel
ANOVA de dos factores e interacción
Kruskal-Wallis como alternativa

Módulo 5 · Modelos de regresión 5 clases

Regresión lineal simple y múltiple
Interpretar coeficientes y bondad de ajuste
Variables categóricas y niveles de referencia
Diagnóstico con gráficos de residuos
Regresión logística e interpretación de las odds

Módulo 6 · Informes que se regeneran 5 clases

Cifras en línea y tablas que no envejecen
Parámetros del documento para cambiar de conjunto de datos
Figuras con pie y referencias cruzadas
Bibliografía y notas metodológicas
Proyecto de cierre: informe estadístico completo y parametrizado

Requisitos

Manejar R a nivel de data frames, indexación y gráficos básicos.
Nociones de estadística descriptiva y de la idea de contraste de hipótesis.
Basta con un navegador: se trabaja con R y Quarto sobre JupyterLab.

Descripción

Un informe estadístico suele fallar por dos sitios: se aplica el contraste equivocado porque no se han comprobado los supuestos, y el documento final se monta a mano pegando salidas y gráficos. Cuando llegan datos nuevos o se corrige un registro, nadie garantiza que el texto y las tablas sigan diciendo lo mismo.

El curso trabaja las dos cosas a la vez. Por un lado la estadística: descriptiva, intervalos, contrastes paramétricos y no paramétricos, ANOVA, regresión lineal y logística, y el diagnóstico de los modelos con residuos y observaciones influyentes. Por otro la entrega: cada análisis se escribe directamente en Quarto, con cifras en línea, tablas generadas por código y parámetros que permiten regenerar el informe para otro periodo o grupo.

Al terminar se dispone de una plantilla de informe estadístico reutilizable y del criterio para justificar cada decisión metodológica ante quien lo revise. Es la continuación natural del curso de R desde cero y encaja con el de tidyverse para la parte de manipulación de datos.

¿Para quién es este curso?

Ingenieros de proceso y calidad que analizan resultados de ensayo y deben justificar sus conclusiones.
Profesorado de FP que imparte módulos de estadística aplicada y quiere materiales reproducibles.
Técnicos de laboratorio y de I+D que entregan informes periódicos sobre datos que se actualizan.