Manipulación de datos e investigación reproducible en R
2019-12-30
Requerimientos
Para comenzar el trabajo se necesita la última versión de R y RStudio (R Core Team 2019).También se requiere de los paquetes pacman, rmarkdown, tidyverse y tinytex. Si no se ha usado R o RStudio anteriormente, el siguiente video muestra cómo instalar ambos programas y los paquetes necesarios para este curso en el siguiente link.
El código para la instalación de esos paquetes es el siguiente:
En caso de necesitar ayuda para la instalación, contactarse con el instructor del curso.
0.1 Antes de comenzar
Si nunca se ha trabajado con R antes de este curso, una buena herramienta es provista por el paquete Swirl (Kross et al. 2017). Para comenzar la práctica, realizar los primeros 7 modulos del programa R Programming: The basics of programming in R que incluye:
- Basic Building Blocks
- Workspace and Files
- Sequences of Numbers
- Vectors
- Missing Values
- Subsetting Vectors
- Matrices and Data Frames
El siguiente link muestra un video explicativo de cómo usar el paquete swirl Video
0.2 Descripción del curso
Este curso está enfocado en entregar principios básicos de investigación reproducible en R, con énfasis en la recopilación y/o lectura de datos de forma reproducible y automatizada. Para esto se trabajará con bases de datos complejas, las cuales deberán ser transformadas y organizadas para optimizar su análisis. Se generarán documentos reproducibles integrando en un documento: código, bibliografía, exploración y análisis de datos. Se culminará el curso con la generación de un manuscrito, una presentación y/o un documento interactivo reproducible.
0.3 Objetivos del curso
Conocer y entender el concepto de investigación reproducible como una forma y filosofía de trabajo que permite que las investigaciones sean más ordenadas y replicables, desde la toma de datos hasta la escritura de resultados.
Conocer y aplicar el concepto de pipeline, el cual permite generar una modularidad desde la toma de datos hasta la escritura de resultados, donde la corrección independiente de un paso tiene un efecto cascada sobre el resultado final.
Aprender buenas prácticas de recolección y estandarización de bases de datos, con la finalidad de optimizar el análisis de datos y la revisión de éstas por pares.
Realizar análisis críticos de la naturaleza de los datos al realizar análisis exploratorios, que permitirán determinar la mejor forma de comprobar hipótesis asociadas a estas bases de datos.
0.4 Contenidos
Capítulo 1 Tidy Data: En este capítulo se aprenderá a cómo optimizar una de base de datos, sobre la limpieza y transformación de bases de datos, qué es una base de datos tidy y cómo manipular estas bases de datos con el paquete dplyr (Wickham et al. 2019).
Capítulo 2 Investigación reproducible: En este capítulo se trabajará en la confección de un documento que combine códigos de
Ry texto para generar documentos reproducibles utilizando el paquete rmarkdown (Allaire et al. 2018). Además, se verá cómo al usar RStudio se pueden guardar los proyectos en un repositorio de github.Capítulo 3 El tidyverso y el concepto de pipeline:En este capítulo se aprenderá sobre la limpieza de datos complejos.
Capítulo 4 Visualización de datos visualizar datos vs. visualizar modelos. Insertar gráficos con leyenda en un documento Rmd
Capítulo 5 Modelos en R Aprender a generar modelos en R, desde ANOVA a GLM.
Capítulo 6 Loops. Generación de funciones propias en R y loops
Escritura de manuscritos en R, transformación de documentos Rmd en un manuscrito
Presentaciones en R y generar documentos interactivos. Transformación de datos en una presentación o en una Shiny app. Realizar una presentación o aplicación en R.
0.5 Metodología
Todas las clases estarán divididas en dos partes: I. Clases expositivas de principios y herramientas, donde se presentarán los principios de investigación reproducible y tidy data, junto con las herramientas actuales más utilizadas, y II. Clases prácticas donde cada estudiante trabajará con datos propios para desarrollar un documento reproducible. Los estudiantes que no cuenten con datos propios podrán acceder a sets de datos para su trabajo o podrán simularlos, dependiendo del caso.
Además, se deberán generar informes y presentaciones siguiendo los principios de investigación reproducible, en base al trabajo con sus datos. Se realizará un informe final, en el cual se espera un trabajo que compile los conociminetos adquiridos durante el curso.
0.6 Evaluación
- Evaluación 1: Informe exploratorio de base de datos 25%
- Evaluación 2: Presentación 25%
- Evaluación 3: Informe final 50%
0.7 Libros de consulta
Los principios de este curso están explicados en los siguientes libros gratuitos.
0.8 Bibliografía
Referencias
Allaire, JJ, Yihui Xie, Jonathan McPherson, Javier Luraschi, Kevin Ushey, Aron Atkins, Hadley Wickham, Joe Cheng, and Winston Chang. 2018. Rmarkdown: Dynamic Documents for R. https://CRAN.R-project.org/package=rmarkdown.
Kross, Sean, Nick Carchedi, Bill Bauer, and Gina Grdina. 2017. Swirl: Learn R, in R. https://CRAN.R-project.org/package=swirl.
R Core Team. 2019. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.
Wickham, Hadley, Romain François, Lionel Henry, and Kirill Müller. 2019. Dplyr: A Grammar of Data Manipulation. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.