Curso introductorio al uso de R como lenguaje de programación estadístico dirigido a estudiantes de doctorado e investigadores del ámbito de las Ciencias Sociales y Humanas. No es necesario ningún conocimiento previo de programación y sólo un conocimiento elemental de estadística descriptiva.

El curso no pretende ofrecer una formación completa en R, sino servir como primer contacto con este lenguaje estadístico que se está convirtiendo en el estándar para el análisis cuantitativo de datos. Asimismo, no se trata de un curso de estadística y por tanto, no se incide en métodos estadísticos ni es necesario un nivel de conocimiento estadístico alto.

Recursos.

• R.
  • Introduction to Data Science. Manual introductorio por Rafael A. Irizarry
  • r-bloggers. Blog en el que se publican numerosos tutoriales, paquetes, etc.
  • (R for Data Science)[http://r4ds.had.co.nz/]. Libro tutorial de Hadley Wickham, emplea la mayor parte de los paquetes que él mismo ha desarrollado. Son de los más populares, entre ellos está ggplot2.
  • Tutoriales de análisis estadístico con R. Desarrollados por Joaquín Amat Rodrigo. Están en español.
  • ggstatsplot. Paquete basado en ggplot2 para visualizar análisis estadísticos (i.e., regresiones, ANOVA, etc.)
• Estadística.
  • P-values y tamaño del efecto. Lecturas para ahondar sobre los problemas que plantea el uso de p-valores.

• Versión 1.0. Impartido en el Programa de Doctorado de Ciencias Sociales de la Universidad de Granada 19-20 de abril de 2018, por Nicolás Robinson-Garcia y Adrián Arias Díaz-Faes. Material completo del curso
• Versión 2.0. Organizado por la Oficina de Apoyo al Investigador de la Universidad Internacional de la Rioja y celebrado en Madrid el 10 de abril de 2019. Material completo del curso