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Tutorial de R para principiantes. Consejos para empezar con buen pie

 

Ha llegado el momento. No lo dejes para otro día. No procrastines más lo inevitable. Es momento de empezar a usar el potente software de Esdatística: R. Es el momento que te tires a la piscina. En este post te muestro el tutorial para principiantes de R.

Para empezar a usar R es obligatorio empezar también con RStudio. No te asustes es el mismo software: R es el corazón, es la máquina de cálculo, es la calculadora. RStudio es el cuerpo, es la interfaz, es el vestido, el traje.

La curva de aprendizaje es pronunciada. No te voy a engañar, pero puedes sacar mucho provecho de esta herramienta.

Seguro que has oído hablar de este software porque es el más famoso para el análisis de datos y uso de la estadística. La verdad es que tiene mucho potencial. Pero sino es así te hago una breve explicación del software.

Es gratuito.

Es open source (de código libre).

Aquí tienes la web de R.

Es la continuación del lenguaje S. Lenguaje estadístico de hace ya unos años.

Se utiliza principalmente para aplicaciones estadísticas. Es un Minitab sin la interfaz. Tu creas el código a tu medida. Por ello es tan potente. Te adaptes a tu problema. El tema es que tienes que programar.

Yo lo he utilizado para crear herramientas de automatización de lectura y escritura de ficheros haciendo análisis simples y es eficiente. También he creado interfaz de usuarios muy interesantes mediante código html. (¡El package R Shiny es brutal!) y mucho más.

¡Ah si! R viene por defecto con unas funciones básicas pero tiene una serie de packages de funciones que te puedes descargar te forma gratuita. Todo el mundo puede contribuir a crear packages. ¡Es aquí la grandeza del software libre!

Estos paquetes son módulos que te permiten hacer muchas más cosas que el software a pelo. Los packages son funciones y herramientas que se han diseñado para hacer determinados cálculos según la disciplina estadística. Te dejo la lista de package.

Como puedes ver existen infinidad de paquetes de herramientas y lo cierto es que R está creciendo día día.

El corazón: R

Cómo te he dicho R es el corazón y la calculadora. Instalar R es muy sencillo. Simplemente ves al link de descarga de R y escoje el archivo apropiado para tu sistema operativo.

Tienes instrucciones de instalación y información extra si quieres.

El cuerpo: RStudio

RStudio-Ball

La user inferface de R es lamentable. Por eso nació RStudio. Es muy parecida a Matlab y muy intuitiva, la verdad. Sin RStudio no creo que hubiese usada R.

Lo cierto es que R es el corazón y RStudio es el cuerpo.

Vamos a instalar RStudio:

Esta es la página de RStudio. Puedes descargarte RStudio y algunos de las packages más comerciales de R como RShiny (para crear user interface con html).

Puedes ver en el link de descarga dos tipos de productos:

Para RStudio vamos a ir a la opción gratuita. La licencia es AGPL v3.

Mini-tutorial de instalación de R y RStudio

Lo de instalar es muy fácil pero quiero que veas como se organiza R en tu PC y que cosas importantes hay que tener en cuenta cuando estamos utilizando RStudio.

Te hago un resumen de lo que te cuento en el vídeo:

  • Te enseño a instalar (muy fácil).
  • Te muestro en que carpetas se instalan R y RStudio en tu PC.
  • Importante: dónde se ubican los packages que vas instalando.

Ejecuta tu primer script de R

Te dejo otro vídeo con los consejos para que ejecutes tu primer código de R . (Lo típico que no te dice nadie y que es super útil)

Estos son los truquitos que te enseño:

  • Comprobar en que fichero estás trabajando.
  • Mirar que todos los packages que estés utilizando los tengas instalados y cargados.
  • Para ejecutar lineas de código desde el RScript estan fácil como seleccionar la línea. Una vez seleccionada pulsa Ctrl + Enter.
  • Te enseño a instalar y cargar packages.

Te dejo el script para instalar y cargar los paquetes que vas a utilizar en un tú código de manera automática. Sólo tienes que cambiar el vector .packages = c(“nombrePackage1″,”nombrePackage2″,”nombrePackage3”,…). Puedes instalar y/o cargar los paquetes que nombres en esta variable.


#********************************************************************
# 1.1 INSTALAR PAQUETES DE FUNCIONES
#********************************************************************
# Lista de paquetes de funciones a instalar
.packages = c("ggplot2", "plotly", "xlsx","scales")

# Instala los paquetes sinó los tienes instalados
.inst <- .packages %in% installed.packages()
if(length(.packages[!.inst]) > 0) install.packages(.packages[!.inst])


#********************************************************************
# 1.2 CARGAR PAQUETES O CREAR FUNCIONES
#********************************************************************
# Carga los paquetes sinó los tienes cargados
lapply(.packages, require, character.only=TRUE)

Mini-tutorial de la user interface RStudio

Otro vídeo donde te explico como es la user interface de RStudio y lo que me hubiera gustado saber antes de empezar:

Estas son las partes que component la user interface

  1. Comandos de R: puedes ver lo que vas escribiendo y ejecutando cada vez.
  2. R scripts: podràs ver el archivo de R que tienes abiertos y los podrás editar aquí.
  3. El workspace: verás las variables que has generado y los objetivos específicos que vas creando según vayas ejecutando lineas de tus archivos. ¡Esto son tus tablas de datos!
  4. Dataviewer: tienes también la posibilidad de ver tus datos en forma de tabla.
  5. Command history: el historial de los comandos que vas ejecutando. Muy útil si se pierdes un archivo y quieres recuperar lo que habías escrito.
  6. Zona mixta: aquí podrás ver los gráficos, buscar en el help, descargarte y instalar los packages.

Hasta aquí el tutorial de R para principiantes. Espero que te haya servido. Y ahora tú: ¿para que vas a empezar a utilizar R? ¿Te ha servido el tutorial? Supongo que quedarán dudas porque acabas de empezar… ¿cuáles son?

Acerca del autor

Jordi Olle Sanchez

Autor de ConceptosClaros.com. Ayuda a investigadores apasionados a aplicar estadística y análisis de datos en sus proyectos para catapultar su carrera investigadora y adaptarse a la era de los datos. Accede a los recursos gratuitos para aplicar estadística en tus datos

Interacciones del lector

Comentarios

  1. Respecto a análisis multivariado tengo una duda.
    ¿Se verá PCA y regresión multilineal?
    ¿Y cómo entiendo y aplico los vectores del PCA y si con ellos puedo realizar el modelo multilineal?
    Con esta última parte tengo problemas.
    Desde ya gracias.

    • Hola Alfredo!

      En el curso Analiza tu Estudio explico la técnica de Principal Component con ejemplos en R.
      Tengo pensado publicar un artículo sobre esta técnica.
      Pero tiempo al tiempo! 😉

      Un abrazo!

  2. Buen video Jordi… muy didactico, gracias por tu aporte al conocimiento…
    Me interesa seguir aprendiendo “R”… seguiré los pasos.


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