De SPSS a R

Las limitaciones de las herramientas tradicionales

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.

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

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.

Características:
- 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 con miles de usuarios y paquetes disponibles para resolver cualquier problema.

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.

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.

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.

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.

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

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