Descubre por qué R, un lenguaje de programación gratuito y de código abierto, es ideal para análisis estadísticos y gráficos, y cómo empezar a usarlo.
Si estás leyendo este artículo, es probable que hayas oído hablar del lenguaje de programación R, pero tal vez lo estés evitando. R es un lenguaje de programación para computación estadística y gráficos que puedes usar para limpiar, analizar y graficar tus datos.
Es ampliamente utilizado por investigadores de diversas disciplinas para estimar y mostrar resultados, así como por docentes de estadística y métodos de investigación. Es gratuito, lo que lo hace una opción atractiva, pero depende del código de programación, en lugar de menús desplegables o botones, para realizar el trabajo. Los lenguajes de programación pueden ser intimidantes, pero aquí estamos no solo para convencerte de usar R, sino para proporcionarte algunos recursos para hacerlo.
Razones para Convertirse en un useR
Una de las características más poderosas de R es que es de código abierto, lo que significa que cualquiera puede acceder al código subyacente utilizado para ejecutar el programa y agregar su propio código de forma gratuita. Esto significa que R:
Siempre podrá realizar los análisis estadísticos más nuevos tan pronto como alguien los piense.
Corregirá sus errores rápidamente y de manera transparente.
Ha reunido a una comunidad de nerds de la programación y estadísticas (a.k.a., useRs) a la que puedes acudir en busca de ayuda.
Cualquiera puede escribir su propio código en R, lo que significa que cualquiera puede agregar a la enorme lista de herramientas de R. Los programadores envían su código a R en forma de "paquetes". Algunos paquetes se especializan en tipos específicos de análisis, mientras que otros son mucho más amplios.
Además, cualquiera puede ver el código utilizado en un paquete. Y hay muchos useRs que saben lo que están haciendo y pueden reconocer errores de programación cuando aparecen. Esto significa que los errores se encuentran y se solucionan rápidamente.
Esta dinámica entre los useRs típicos que quieren examinar datos y los autores de paquetes que quieren hacer disponibles nuevas técnicas es increíblemente colaborativa. Para algunos, esta interacción se limita a pedir ayuda. Para aquellos que creen que su alma gemela es otro useR, hay grupos de encuentro en todo el país y conferencias completas organizadas en torno a R.
¿Para Qué Deberías Usar R?
Literalmente, para todo. Desde análisis descriptivos, ecuaciones de regresión, (M)AN(C)OVA, y modelado lineal jerárquico, hasta modelado de ecuaciones estructurales. R puede hacerlo todo. Incluso puede usarse con procesadores de texto como LaTeX, integrando tus resultados directamente en el manuscrito. R puede crear tablas con formato APA y exportarlas como archivos .doc. R puede hacer tanto estadísticas frecuentistas como bayesianas, y aprovechar tu procesador de múltiples núcleos para realizar análisis en paralelo.
A nivel global, R puede abordar muchos de los desafíos de realizar investigaciones reproducibles. Usar R implica escribir un documento que contiene todo lo que hiciste, en el orden en que lo hiciste, mientras analizas tus datos. Teóricamente, puedes compartir tu código y datos con literalmente cualquier persona en el mundo, y ellos pueden usar ese código y esos datos para reproducir tus resultados, estadísticas y gráficos sin trabajo o pensamiento adicional de su parte.
Cómo Convertirse Realmente en un useR
Si piensas que R suena genial pero no tienes experiencia en programación, aquí te proporcionamos algunos puntos de partida concretos:
Instala R y RStudio. Recomendamos instalar RStudio además de R, ya que hará tu vida exponencialmente más fácil.
Aprende lo básico. Hay tutoriales gratuitos disponibles en línea que son excelentes herramientas introductorias.
Explora técnicas avanzadas. Tus usos de R dependerán de tu programa de investigación y tus necesidades de enseñanza. Comienza a explorar, sumergiéndote en temas y herramientas que te parezcan interesantes.
Esperamos que esta breve introducción te haya proporcionado las herramientas y el impulso para comenzar a usar R en tus análisis. R es una herramienta de investigación increíblemente flexible y compleja, pero una vez que la hayas dominado, podrás hacer (casi) cualquier cosa.
Adaptado de: APS