Este curso tiene como objetivo introducir a los y las estudiantes al lenguaje de programación estadística R para fortalecer sus habilidades en el análisis y manejo de datos sociales cuantitativos. A lo largo del curso, los y las estudiantes estarán expuestos a contenidos tanto teóricos como prácticos, con un enfoque en el análisis descriptivo y la visualización de datos en Ciencias Sociales, incluyendo medidas de tendencia central, dispersión y análisis de encuestas. En este contexto, el curso se caracteriza por su marcado énfasis práctico, orientado al desarrollo de competencias computacionales para el análisis cuantitativo descriptivo de fenómenos sociales.

Al finalizar el curso lo/as estudiantes serán capaces de:

1. Manipular tablas de datos en R mediante la selección, filtrado, pivoteo y uniones de tablas de datos.
2. Manipular variables en R mediante la creación de variables nuevas, selección, recodificación, renombrado y reorganización de variables.
3. Comprender los conceptos básicos asociados al análisis de datos descriptivo univariado y bivariado.
4. Elaborar planes de análisis cuantitativos para responder a un requerimiento de investigación.
5. Utilizar técnicas efectivas de visualización y presentación de datos sociales cuantitativos.
6. Crear entornos de trabajo bajo protocolos formales y reproducibles.
7. Interpretar de forma sustantiva los resultados de análisis estadísticos descriptivos.
8. Reportar de manera adecuada los resultados de análisis estadísticos descriptivos.

1.- Introducción al lenguaje de programación R y su entorno RSTUDIO.

• Introducción a los lenguajes de programación orientados a objetos.
• Introducción a R y R-Studio: entorno, proyectos, librerías, objetos y estructuras repetitivas.
• Introducción a Quarto y la lógica de investigación reproducible.
• Lectura y solución de errores comunes en R.
• Diseñar un plan de análisis cuantitativo

2.- Manipulación de tablas de datos con herramientas de Tidyverse.

• Importar y exploración básica de una tabla de datos.
• Manipulación de variables: selección, recodificación, renombrado y reorganización de variables.
• Manipulación de tablas datos: selección, filtrado, pivoteo y uniones de tablas.
• Cálculo de variables nuevas a partir de variables existentes: cálculos por filas y por columnas.
• Validación de datos: chequeo de casos perdidos, casos duplicados, valores fuera de rango, ajustes de variables.

3.- Estadística descriptiva univariada: estimación e interpretación.

• Medidas de tendencia central: media, moda, mediana.
• Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar.
• Medidas de posición: percentiles.
• Medidas asociadas a la forma: sesgo y curtosis.
• Frecuencias absolutas, relativas y porcentajes.

4.- Estadística descriptiva bivariada: estimación e interpretación.

• Medias de asociación entre variables categóricas: tablas de contingencia.
• Medidas de asociación entre variables numéricas: correlación y regresión.
• Medidas de asociación entre variables categóricas y numéricas: Agrupamiento de estadísticos descriptivos.
• Visualización de datos con ggplot (Univariados y bivariados).

5.- Reporte y visualización de datos sociales

• Escritura de un reporte cuantitativo.
• Preparación de tablas y gráficos.
• Estilo, coherencia y consistencia.
• Ética a la hora de trabajar con datos.
• Reportería automática vía Quarto.

Este curso está dirigido a personas interesadas en aprender al lenguaje de programación estadística R y que también busquen fortalecer habilidades de manipulación y análisis de bases de datos sociales. No se requiere experiencia previa con lenguajes de programación estadística.

Estudiantes de postgrado en ciencias sociales y afines

Investigadores en formación

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$220.000.-

El curso se reserva el derecho de suspender la apertura del programa si no cuenta con el mínimo de estudiantes requeridos.