Contenido

1. R

R es un lenguaje de programación y software de código abierto, empleado en procesamiento, análisis y visualización de datos estadísticos, altamente extendibles.

Ventajas:

Las principales ventajas son:

• Es un lenguaje de programación destacado en lo que respecta al análisis estadístico

• Es de acceso y código abierto

• Permite graficar el análisis y los datos estadísticos de forma eficiente y llamativa

• Se encuentra en constante actualización y desarrollo

Para descargar R, deben dirigirse al siguiente link, y seguir los pasos de instalación según su sistema operativo. Para el caso de Windows y macOS, se debe descargar el instalador de R, ejecutarlo, y proseguir con la instalación. Lo recomendado es instalarlo en español, y mantener las opciones de instalación que vienen por defecto.

A continuación, se presentan imágenes del proceso de instalación de R en Windows

Se aceptan las condiciones de uso

Se define la carpeta de instalación. Pueden escoger donde deseen realizar la instalación clickeando en examinar; no obstante, se recomienda mantener la ruta predeterminada, en Archivos de programa

Se recomienda seleccionar la Instalación de usuario

Asimismo, también es recomendable no especificar las opciones de configuración

Si se desea, se pueden crear accesos directos. Lo que sí es importante, es guardar el número de versión en el registro, y asociar archivos .RData con R (lo análogo a asociar archivos .sav con SPSS, o archivos .dta con STATA)

Particularmente para el caso de macOS, es indispensable la instalación de XQuartz, pues este software nos permitirá visualizar, por ejemplo, los gráficos que elaboremos en R. Para ello, debemos dirigirnos al siguiente enlace, descargar la última versión disponible del software, y seguir el proceso de instalación. Tal como en el caso de R, lo recomendado es mantener la configuración predeterminada.

Para el caso de Ubuntu, la versión 4.1 de R (que es la actual) viene incluida para gran parte de las versiones de Ubuntu. Para poder ejecutarlas, deben abrir el terminal y ejecutar los siguientes códigos (disponibles en el mirror de Ubuntu):

Siguiendo los pasos anteriores, la instalación de R está finalizada.

Sin embargo, para laborar y aprender de manera más cómoda y eficiente, este curso trabajará principalmente con RStudio.

2. RStudio

Es un ambiente integrado de desarrollo para R (y Python, otro lenguaje de programación, que no se abordará en este curso), que permite visualizar el trabajo llevado a cabo, de manera más cómoda, sencilla y eficiente.

Para instalarlo, deben dirigirse a la siguiente página web. Allí, en la sección All Installers, seleccionar el instalador correspondiente a su sistema operativo.

El proceso de instalación es el mismo que para R. Simplemente, se recomienda mantener todo en predeterminado.

2.1. RStudio Cloud

Sin embargo, también está la opción de trabajar en RStudio Cloud, en caso que sus computadores no presenten los requerimientos mínimimos para trabajar con RStudio de manera local. Para poder trabajar en RStudio Cloud, debemos crear un usuario. Sin embargo, primero crearemos un usuario en GitHub, para luego conectarse a RStudio Cloud desde allí.

Entonces, debemos dirigirnos a la página de GitHub. Allí, debemos hacer click en Sign up.

Una vez allí, debemos ingresar nuestro correo electrónico, y luego seguir los pasos que se encuentran en el correo de confirmación. Es recomendable que creen la cuenta con la dirección de correo electrónico que usen cotidianamente.

Posteriormente, nos dirigimos a la página de RStudio Cloud, y hacemos click en Sign Up.

Volvemos a hacer click en Sign Up

Luego, hacemos click en Sign Up with GitHub

Se nos redirigirá a la página de GitHub, donde debemos ingresar los datos del usuario de GitHub que creamos en pasos anteriores.

Una vez realizado todo lo anterior, ingresaremos a RStudio Cloud. Allí, encontraremos nuestro espacio de trabajo (Your Workspace), donde podremos encontrar nuestros proyectos.

Haciendo click en la pestaña Projects, situada en la pestaña superior, aparecerá el botón New Project. Al pulsarlo, podremos crear un nuevo proyecto.

Luego, se generará el nuevo proyecto. Es importante que renombremos el nuevo proyecto, haciendo click en el recuadro que se encuentra en la sección superior (en este caso, el proyecto se nombró como Proyecto 1).

Para cargar archivos (como bases de datos, o archivos .R), debemos hacer click en el botón Upload, situado en la sección Files situada en la esquina inferior derecha. Aparecerá una ventana emergente, y debemos hacer click en Seleccionar archivo, para explorar en nuestra computadora los archivos que necesitemos para trabajar.

También podemos exportar el proyecto (con todos sus archivos asociados), haciendo click en el botón More (al lado del engranaje). Es importante que hagamos click en las casillas situadas a la izquierda de todos los archivos que deseemos descargar.

En la sección superior derecha, encontraremos un engranaje. En la pestaña Info encontraremos la información general del proyecto; además, podremos agregar una descripción general de este.

A la derecha de Info, encontraremos la pestaña Access. Allí, podremos cambiar quiénes pueden ver el proyecto. Por defecto, solamente quien creó el proyecto puede verlo; sin embargo, podemos permitir que cualquiera (Everyone) pueda hacerlo.

Para poder compartir nuestros proyectos, debemos hacer click en los tres puntos situados a la derecha del engranaje, y luego hacer click en Share Project Link. Aparecerá una ventana emergente, donde podemos agregar las direcciones de correo electrónico de todas las personas que queramos invitar al proyecto. También podemos agregar un mensaje a la invitación.

4. Video tutorial en Youtube

Recuerden que el video de asociado a este práctico y muchos más podrán encontrarlos en el canal de youtube del curso