📊 Estadística y Visualización de Datos con R
🏠 Inicio
🎯 Objetivo del Módulo
El propósito de este módulo es desarrollar competencias para la exploración, el análisis y la interpretación de datos mediante técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales, complementadas con herramientas modernas de visualización en R. Asimismo, se busca que el estudiante adquiera la capacidad de comunicar hallazgos de manera efectiva a través de reportes reproducibles, dashboards interactivos y presentaciones narrativas.
🔧 Herramientas y librerías
- Lenguaje y entorno:
R,RStudio - Librerías principales:
ggplot2,dplyr,tidyr,skimr,GGally,corrplot,reshape2,shiny,quarto,knitr,patchwork,readr - Conjuntos de datos sugeridos:
palmerpenguins,gapminder, datos abiertos de datos.gob.cl, y recursos de Kaggle
📅 Planificación semanal
| Semana | Tema principal | Objetivo | Actividad central |
|---|---|---|---|
| 📘 1 | Visualización exploratoria y estadística descriptiva | Explorar y describir datos mediante visualizaciones y medidas estadísticas básicas | Análisis exploratorio con ggplot2, skimr, GGally |
| 📗 2 | Inferencia estadística en R | Introducir nociones de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para validar hallazgos | Aplicación de tests de normalidad, medias, proporciones y correlación |
| 📙 3 | Reproducibilidad y dashboards interactivos | Documentar y compartir análisis mediante reportes reproducibles y aplicaciones web | Informe dinámico en Quarto y mini app en Shiny |
| 📕 4 | Data storytelling y presentación de proyectos | Comunicar resultados de manera clara y persuasiva mediante visualización y narrativa | Proyecto final: reporte en Quarto o dashboard en Shiny |
📚 Referencias recomendadas
- Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science. O’Reilly. https://r4ds.hadley.nz/
- Knaflic, C. N. (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley.
- Healy, K. (2018). Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press.
- Chang, W. (2021). Mastering Shiny. https://mastering-shiny.org
- Documentación oficial de Quarto
- Recursos de Shiny
✨ Resultados de aprendizaje esperados
Al finalizar el módulo, el estudiante será capaz de:
- Aplicar e interpretar técnicas de estadística descriptiva e inferencial.
- Representar datos mediante visualizaciones en
ggplot2. - Elaborar reportes reproducibles en
Quarto. - Desarrollar aplicaciones interactivas sencillas con
Shiny. - Comunicar resultados de forma clara, visual y narrativa.