De SPSS a R

Las limitaciones de las herramientas tradicionales

SPSS:
- Costo de las licencias.
- Interfaz poco intuitiva para usuarios avanzados.
- Dificultad para personalizar análisis complejos.
- Limitaciones en la visualización de datos.
- Lentitud en el ciclo de desarrollo
- Poca cabida a desarrollos específicos

Excel:
- No diseñado para análisis estadísticos sofisticados.
- Riesgo de errores humanos en cálculos complejos.
- Dificultad para reproducir análisis.
- Limitaciones en el manejo de grandes conjuntos de datos.

SPSS y Excel: ¿Hasta dónde llegan?

Característica	SPSS	Excel	R
Licencia	Comercial	Comercial	Open-source (gratuito)
Interfaz	Específica para estadística	Familiar para usuarios de oficina, pero limitada	Flexible y personalizable a través de RStudio
Análisis estadísticos	Amplia gama, pero puede resultar engorroso para análisis complejos	Limitado a funciones básicas de estadística	Amplia gama, desde estadística básica hasta modelos avanzados, gracias a paquetes adicionales
Visualización de datos	Opciones limitadas y gráficos estáticos	Opciones básicas, gráficos estáticos	Gráficos personalizados y altamente estéticos con paquetes como ggplot2
Programación	Lenguaje de comandos específico	Fórmulas limitadas	Lenguaje de programación completo y flexible
Reproducibilidad	Dificultad para documentar y reproducir análisis	Dificultad para documentar y reproducir análisis	Facilidad para documentar y reproducir análisis gracias a RMarkdown y Quarto
Extensibilidad	Limitada a módulos adicionales comerciales	Limitada a complementos de terceros	Amplia gama de paquetes creados por la comunidad
Aprendizaje	Curva de aprendizaje moderada	Fácil de aprender para usuarios básicos	Curva de aprendizaje más pronunciada, pero con una comunidad activa y recursos disponibles
Escalabilidad	Puede manejar grandes conjuntos de datos, pero con limitaciones de rendimiento	Puede manejar grandes conjuntos de datos, pero con limitaciones de rendimiento	Diseñado para manejar grandes conjuntos de datos y realizar cálculos complejos de manera eficiente

¿Por qué elegir R? Los beneficios son claros

Flexibilidad: Adapta tus análisis a cualquier necesidad.
Personalización: Crea tus propias funciones y paquetes.
Reproducibilidad: Garantiza la transparencia y replicabilidad de tus resultados.
Visualización: Crea gráficos de alta calidad y personalizados.
Comunidad: Obtén ayuda y comparte conocimientos con otros usuarios.
Costo: Ahorra en licencias de software.

R, Un lenguaje de programación para todos

R es un lenguaje de programación diseñado específicamente para el análisis estadístico y la visualización de datos.
Open-source y gratuito: Cualquiera puede usarlo y contribuir a su desarrollo.
Versátil: Desde análisis básicos hasta modelos estadísticos avanzados.
Comunidad activa: Miles de usuarios y paquetes disponibles para resolver cualquier problema.

La revolución de R

R:
- Es una herramienta muy poderosa para todo tipo de procesamiento y manipulación de datos.
- Algunas técnicas avanzadas y robustas solo pueden realizarse con este software.
- Ambiente de trabajo muy flexible y extensible.
- Permite crear gráficos de alta calidad exportables en diversos formatos: PostScript,pdf, bitmap, pictex, png, jpeg, etc.
- Gran cantidad de información sobre sus funciones y paquetes de funciones.
- Consume pocos recursos informáticos.
- Está disponible para todos los sistemas operativos (Windows, Macintosh y sistemas Unix -como Linux-).
- R trabaja con otros lenguajes y permite leer datos de otros softwares como SPSS, SAS, Excel, etc.
- Puedes crear aplicaciones web interactivas (apps) con la herramienta Shiny.
- Puedes crear un flujos de trabajo para escribir informes reproductibles y dinámicos y hacerlo en varios formatos (pdf, word, html).

RStudio:
- Entorno de desarrollo intuitivo y amigable.
- Facilita la escritura y ejecución de código.
- Integración con otras herramientas.
Quarto:
- Crea informes científicos y reproducibles de alta calidad.
- Combina el poder de R con la facilidad de Markdown.

RStudio: El entorno perfecto para R

IDE (Entorno de Desarrollo Integrado): Facilita la escritura, ejecución y depuración de código R.
Interfaz intuitiva: Menús, paneles y atajos de teclado para una experiencia fluida.
Visualización en vivo: Observa cómo cambia tu código y tus gráficos en tiempo real.
Proyectos: Organiza tus proyectos de manera eficiente.

Quarto: Crea informes impresionantes; más allá de los informes estáticos

Documentos reproducibles: Combina código, texto y resultados en un solo documento.
Múltiples formatos de salida: HTML, PDF, Word, presentaciones, libros electrónicos, y más.
Personalización total: Adapta la apariencia de tus documentos a tu estilo.
Integración con R Markdown: Aprovecha la potencia de RMarkdown con nuevas características.

Futuro de la Investigación de Mercados con R, RStudio y Quarto

Tendencias:
- Cómo R se está convirtiendo en el estándar de la industria.
- Nuevas aplicaciones y posibilidades.
Conclusión:
- Resumen de los beneficios clave.
- Llamada a la acción para adoptar R en la investigación de mercados.

Contexto

Proceso de datos

Google Drive

Google Colab

Visualize data!

Highcharts en acción!

Plotly en acción!

Primeros pasos

Bases de datos y ficheros básicos
- CSV, EXCEL y SAV
- Qué es R
- Qué es RStudio
- Qué es Markdown
- Qué es un archivo HTML self-contained

Qué es un vector
Qué es una matriz
Qué es un dataframe
Qué es un paquete / librería
Qué es un script de R base (*.R)
Qué es un objeto
Qué es un documento con scripting y con Quarto (*.qmd)
Qué es un chunk
Qué es inline code

¿Software libre? no sólo es una actitud y una forma de vida; es una responsabilidad social y una forma de compartir el conocimiento.

ide RSTUDIO (Posit)

Estructura de un documento Quarto

Gestión de paquetes

R base …

Empezando !!!

Crear un script R

Nuevo script desde menú

Vamos con Quarto / Markdown

Escribiendo scripts

Recursos

No tanto de estadística, como de aprendizaje para reproducibilidad y difusión de la investigación y análisis de datos ___