📘 Visualización y Estadística Descriptiva
Introducción
En esta primera semana del módulo, nos centraremos en los fundamentos del análisis exploratorio de datos (EDA). Trabajaremos con herramientas como ggplot2, skimr y GGally para generar visualizaciones efectivas, y revisaremos las principales medidas estadísticas descriptivas para interpretar distribuciones y variabilidad en los datos.
Objetivos de la semana
- Comprender la estructura y sintaxis de
ggplot2. - Generar histogramas, boxplots y gráficos de dispersión.
- Aplicar medidas estadísticas descriptivas como media, mediana, desviación estándar y rango intercuartílico.
- Identificar valores atípicos mediante visualización.
- Usar
skimryGGallypara obtener resúmenes automáticos de los datos.
Contenido a revisar
Fundamentos de Visualización y Estadística
Introducción teórica a los conceptos clave y ejemplos básicos en R.Laboratorio de Exploración de Datos
Actividad guiada con el datasetpalmerpenguinspara aplicar lo aprendido.Preguntas Clave para la Reflexión
Cuestionario para profundizar la comprensión y fomentar la interpretación crítica de los resultados.
Actividad de la semana
Realiza un análisis exploratorio completo del dataset penguins, incluyendo:
- Gráficos descriptivos con
ggplot2 - Estadísticas por grupo (por ejemplo, por especie)
- Identificación e interpretación de valores atípicos
- Respuestas a al menos 5 preguntas del documento de reflexión
Entrega tu trabajo como un documento .qmd renderizado en HTML o PDF mediante Quarto.
Recursos
- r4ds – Visualización
- Cheatsheet de
ggplot2 - Dataset:
palmerpenguins::penguins