Capítulo 1 Introducción

Información del autor:

Afiliación institucional: Profesor Titular. Instituto de Investigaciones Médicas, Facultad de Medicina, Universidad de Antioquia,

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Este libro está en construcción…paciencia!

1.1 Prerequisitos

Este curso está dirigido a profesores y estudiantes de pregrado/posgrado involucrados en procesos de investigación clínica y que cumplan almenos uno de los los prerequisitos descritos a continuación.

  1. Conocimientos básicos en estadística. Al menos un curso de Bioestadística I en pregrado o posgrado.

  2. Conocimientos básicos de metodología de la investigación clínica.

  3. Conocimientos básicos de diseños de investigación clínica.

  4. Conocimientos básicos en herramientas informáticas.

1.2 Qué encontrará en este documento para su aprendizaje

En el capítulo 2 ciencia reproducible se abordarán los conceptos de reproducibilidad y replicación en ciencia, así como una breve reseña de la llamada crisis de la ciencia, y como desde el ejercicio analítico desde la gestión del dato, el análisis de los datos, la presentación, resumen y comunicación de los hallazgos se puede hacer un aporte para minimizar dicha crisis.

En el capítulo 3 ¿Qué es R? haremos una introducción al entorno de R/Rstudio con el fin de reconocer elementos básicos de la interfaz.

En el capítulo 4 Obtener ayuda haremos una introducción a las funciones básicas para obtener ayuda sobre un tema, paquete, función, modelo estadístico, entre otros. Encontraremos algunos recursos disponibles en redes sociales, foros, páginas de internet que nos apoyarán en el aprendizaje.

En el capítulo 5 Asignar valores a objetos conoceremos como asignar valores a los objetos, y algunas recomendaciones sobre como darle nombre a los objetos.

En el capítulo 6 Tipos de objetos reconoceremos los distintos tipos de objetos básicos que en el entorno de r manejaremos como tipo caracter, factor, numérico y lógico. Haremos ejercicios de como cambiar la clase o tipo de objeto por otro, como por ejemplo de caracter a factor.

En el capítulo 7 Vectores, listas, dataframe y matrices reconoceremos la diferencia entre vectores, listas, dataframe y matrices. Realizaremos ejercicios para extraer un dentro de cada uno sus elementos u objetos (casos de listas). Podremos construir a partir de vectores, listas, dataframes o matrices.

En el capítulo 8 Paquetes aprenderemos que es un paquete, como instalar y cargar el paquete durante la sesión. Realizaremos ejercicios con algunos de los principales paquetes para familiarizarnos con sus funciones y argumentos. Aprenderemos a instalar un paquete con sus dependencias. Y para fines de reporte y comunicación científica aprenderemos a citar un paquete y sus funciones.

En el capítulo 9 Funciones aprenderemos que es una función, con el uso de operaciones básicas aritmeticas. Crearemos nuestra primera función. Realizaremos ejercicios con algunas de las funciones básicas y necesarias para una sesión de trabajo, como la de obtener el directorio de trabajo, configurar el directorio de trabajo, entre otras.

En el capítulo 10 Funciones aprenderemos algunas funciones básicas de estadística con sus respectivos argumentos.