El software libre R ofrece una inmensa oportunidad—inexistente décadas atrás—para analizar trabajos científicos con rigor. Sin embargo, antes de decidir instalarlo, y dedicar muchas horas a aprenderlo, es bueno conocer ventajas y riesgos de usos.
Investigar requiere lectura, y eso también implica leer en español e inglés. Los softwares estadísticos que emplean códigos ofrecen una ventaja más: repaso de otra lengua—sus comandos son ejecutados en inglés.
La otra virtud contemporánea de los softwares es la información existente de rápido acceso, blogs por creadores (SAS Blogs) y contribuyentes (R-bloggers), sitios de internet universitarios (idreUCLA, UC, UCA, UM) y particulares (Quick-R), tutoriales, manuales y libros. La oferta, además, han propiciado nuevas versiones y productos.
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Nuestra
preferencia, o quizá petulancia, por usar códigos, al contrario de iconos, es por
la visualización del procedimiento de análisis y el registro permanente, accesible
de ejecutar meses o años después. Como ejemplo, esta presentación la realizamos
en el 2015. Ahora, 18 meses después, la ejecutamos y recordamos su significado.
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El análisis
lo realizamos en R. Iris, son datos de una investigación clásica echa por el creador
del análisis de varianza. La agregamos para mostrar algunos analísis y la capacidad del sofware. Los resultados producidos son los siguentes.
####Analysis de Varianza en R
#### PARTE I - importar datos
iris <- read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\iris.csv", header=TRUE)
attach(iris)
# comprobación de datos importados
names(iris)## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"
## [5] "Species"head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosatail(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
## 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
## 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
## 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
## 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
## 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica# install.packages("car")
library(car)## Warning: package 'car' was built under R version 3.3.2some(iris, 3) # 3 random rows## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
## 84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
## 94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor# verificando si faltan datos
sapply(iris, function(x)(sum(is.na(x))))## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 0 0 0 0 0
