R en Bioestadística

Instrucciones generales Respuestas al simulacro del 19 de diciembre de 2022 Incluya debajo de cada pregunta el código utilizado y su respuesta razonada. No olvide comentar dicho código La puntuación valorará:

Base de datos Base de datos extraída de “Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud” https://www.sintesis.com/metodologia-de-las-ciencias-del-comportamiento-y-de-la-salud-22/analisis-de-datos-en-ciencias-sociales-y-de-la-salud-i-ebook-1525.html str(empleados) 'data.frame': 474 obs. of 16 variables: $ id : num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 .

Inferencia Llegamos a la inferencia en R, aunque no nos vamos a aproximar a la parte teórica. A continuación vamos a repasar de largo una gran porción del vasto de los contrastes estadísticos que tienen su traducción en R.

Se pueden crear/recodificar variables en función de sus valores en otras variables. Con las funciones ifelse() y cut() la tarea se vuelve muy sencilla. Además, como en la mayoría de las ocasiones utilizamos estos métodos para crear variables categóricas, introduccimos los factores como clase de objeto en R.

Con los descriptivos podemos tomar un primer vistazo de los datos y su comportamiento, y lo podemos hacer por grupos marcados por variable

Aprenderemos a modificar los datos, a “navegar” por ellos y a modificarlos

Toca aprender como llevar los datos a una sesión de R y a empezar a explorar los datos.

Una vez introducidos el entorno y las ventajas de R, empezamos a escribir código con R. Repasamos la sintaxis básica de R y la estructura fundamental con los objetos y su annotación.

Hay que empezar de algun modo. En este post introduzco el entorno de trabajo más común para trabajar con R y repaso los primeros pasos para aprender R y su sintaxis.

Un pequeño post para introducir las ventajas y razones detrás del aprendizaje de R, además de aclarar cual será el objetivo de aprender R en una asignatura universitaria.