"Learning Statistics with R" covers the contents of an introductory statistics class, as typically taught to undergraduate psychology students, focusing on the use of the R statistical software and adopting a light, conversational style throughout. The book discusses how to get started in R, and gives an introduction to data manipulation and writing scripts. From a statistical perspective, the book discusses descriptive statistics and graphing first, followed by chapters on probability theory, sampling and estimation, and null hypothesis testing. After introducing the theory, the book covers the analysis of contingency tables, t-tests, ANOVAs and regression. Bayesian statistics are covered at the end of the book. For more information (and the opportunity to check the book out before you buy!) visit http://ua.edu.au/ccs/teaching/lsr or http://learningstatisticswithr.com
An Introduction to Data Science is an easy-to-read data science textbook for those with no prior coding knowledge. It features exercises at the end of each chapter, author-generated tables and visualizations, and R code examples throughout.
This tutorial manual provides an introduction to R, a software package for statistical computing and graphics. This revised and updated edition is based on the April 2009 release of R (version 2.9.0).
Based on five years of field research, this volume profiles four case studies in Argentina, Bolivia, Cuba and Venezuela to examine recent and current political and economic developments related to left-leaning regimes in Latin America.
An essential guide to the trouble spots and oddities of R. In spite of the quirks exposed here, R is the best computing environment for most data analysis tasks. R is free, open-source, and has thousands of contributed packages. It is used in such diverse fields as ecology, finance, genomics and music. If you are using spreadsheets to understand data, switch to R. You will have safer -- and ultimately, more convenient -- computations.
This is a textbook for an undergraduate course in probability and statistics. The approximate prerequisites are two or three semesters of calculus and some linear algebra. Students attending the class include mathematics, engineering, and computer science majors.
A la hora de realizar tanto trabajos de fin de grado (TFG) como artículos de investigación en el campo de las ciencias médicas y sociales, el análisis de datos cada vez adquiere más relevancia debido a la creciente disponibilidad de bases de datos proporcionadas por muchos organismos oficiales. Además, también los estudiantes e investigadores diseñan frecuentemente sus propias encuestas o experimentos para obtener los datos relevantes para sus estudios. Para analizar los datos es necesario disponer de herramientas estadísticas adecuadas. Un problema relacionado con dichas herramientas (SPSS, Stata, SAS, etc.) es que suelen ser bastante costosas. Por lo tanto, los alumnos matriculados en la asignatura Trabajo Fin de Grado rara vez pueden permitirse su compra. El inconveniente anterior puede llevar a los alumnos a tratar de conseguir copias «piratas» de dichos programas. A veces, incluso los profesores sugieren esa forma de conseguir los programas. Sin embargo, esta práctica plantea dos problemas. El primero es de tipo ético y legal, puesto que supone una adquisición ilegal que vulnera la ley de propiedad intelectual. El segundo consiste en que puede afectar a la seguridad informática del usuario. Así, los programas pueden contener un código malicioso desarrollado por las personas que los han desprotegido. Por todo ello, sería interesante que tanto los profesores como los alumnos que desarrollan trabajos de fin de grado o estudios de investigación pudieran disponer de una herramienta estadística gratuita. Una opción interesante es el programa estadístico R que presenta varias ventajas: - Permite realizar prácticamente cualquier análisis estadístico. - Es gratuito. - Es muy flexible. - Funciona en diversos sistemas operativos (Windows, Mac, Linux, etc.). - Se han desarrollado entornos gráficos (R Commander, Rattle, RStudio, etc.) que facilitan su manejo y que lo convierten en una herramienta sumamente interesante
El programa estadístico R Commander, gratuito y de libre acceso, se utiliza actualmente en muchas universidades y en la mayoría de centros de investigación, constituyendo una valiosa herramienta de estudio en el ámbito de las ciencias sociales, económicas y empresariales, entre otras. En esta guía se explican las posibilidades del programa, tanto su funcionamiento como los diferentes modelos estadísticos, y se ofrece un conjunto de bases de datos que permiten la realización y la comprobación de los diferentes ejemplos expuestos. El libro, en definitiva, pone al alcance de cualquier lector, y especialmente de los estudiantes de universitarios de estadística, una descripción práctica de un programa cuyo uso, cada vez más extendido, está ayudando a mejorar el análisis de la información sobre la realidad que nos rodea.
La investigación constituye una tarea necesaria en la intervención y práctica en el ámbito de la educación, fundamentalmente se orienta a la búsqueda de alternativas, la comprensión de hechos y situaciones desde su complejidad, la consecución de soluciones, la transformación y el cambio. Por ello, investigar no puede concebirse como una tarea ajena que asuman solo los especialistas; investigar la realidad socioeducativa o pedagógica es la vía de innovación y mejora de la práctica profesional; pero en los procesos de investigación la estadística da rigor científico a las conclusiones obtenidas con datos recopilados. Los medios tecnológicos vigentes permiten un trabajo liviano para el investigador, pero a su vez riguroso y profundo. En este contexto el programa estadístico-informático R toma un papel destacado por su facilidad y libertad de uso, sin ninguna atadura a empresas comercializadoras de software y con una presencia relevante en las universidades y centros de investigación de todo el mundo. El texto que se presenta aborda, con la ayuda del programa R, en cinco temas, las tareas fundamentales que afronta cualquier investigador en el ámbito de las ciencias sociales. En primer lugar, se fijan los rudimentos del programa R en el entorno de trabajo RCommander; después se habla de la organización y manipulación de los datos; más tarde de la representación de la información. Con estos tres temas se cubren los aspectos descriptivos básicos del análisis de datos. En el tema cuatro se trata las relaciones entre variables. Finalmente, el quinto tema se adentra en el tratamiento de datos textuales. La visión del texto es eminentemente práctica, con algunas formulaciones matemáticas de ayuda. Además, todos los capítulos están ilustrados con ejemplos relacionados con las ciencias sociales.
