Introducción
En este estudio de caso, aplicaremos los conceptos de análisis estadístico que hemos aprendido a lo largo del curso. Utilizaremos un conjunto de datos real para realizar un análisis completo, que incluirá estadísticas descriptivas, pruebas de hipótesis, análisis de correlación y regresión, y ANOVA. Este ejercicio te permitirá consolidar tus conocimientos y habilidades en análisis estadístico utilizando R.
Objetivos
- Realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) para comprender la estructura y características del conjunto de datos.
- Calcular y interpretar estadísticas descriptivas.
- Realizar pruebas de hipótesis para comparar grupos.
- Analizar la relación entre variables mediante correlación y regresión.
- Aplicar ANOVA para comparar múltiples grupos.
Conjunto de Datos
Para este estudio de caso, utilizaremos el conjunto de datos mtcars que viene incluido en R. Este conjunto de datos contiene información sobre diferentes modelos de automóviles y varias características de rendimiento.
# Cargar el conjunto de datos data(mtcars) # Ver las primeras filas del conjunto de datos head(mtcars)
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Resumen del Conjunto de Datos
Primero, obtendremos un resumen general del conjunto de datos para entender su estructura y las variables que contiene.
- Estadísticas Descriptivas
Calcularemos estadísticas descriptivas para las variables numéricas del conjunto de datos.
# Cargar la librería dplyr para manipulación de datos
library(dplyr)
# Calcular estadísticas descriptivas
mtcars %>%
summarise(
mean_mpg = mean(mpg),
sd_mpg = sd(mpg),
median_mpg = median(mpg),
min_mpg = min(mpg),
max_mpg = max(mpg)
)
- Visualización de Datos
Crearemos algunos gráficos básicos para visualizar la distribución de las variables.
# Cargar la librería ggplot2 para visualización library(ggplot2) # Histograma de la variable mpg ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_histogram(binwidth = 2, fill = "blue", color = "black") + labs(title = "Distribución de MPG", x = "MPG", y = "Frecuencia")
Pruebas de Hipótesis
- Prueba t de Student
Compararemos el consumo de combustible (mpg) entre automóviles con transmisión manual y automática.
# Crear una variable categórica para la transmisión
mtcars$am <- factor(mtcars$am, labels = c("Automática", "Manual"))
# Prueba t de Student
t_test_result <- t.test(mpg ~ am, data = mtcars)
t_test_result
- Prueba de Chi-Cuadrado
Evaluaremos si hay una relación significativa entre el tipo de transmisión y el número de cilindros.
# Tabla de contingencia table_am_cyl <- table(mtcars$am, mtcars$cyl) # Prueba de Chi-Cuadrado chi_square_result <- chisq.test(table_am_cyl) chi_square_result
Análisis de Correlación y Regresión
- Matriz de Correlación
Calcularemos la matriz de correlación para las variables numéricas.
- Regresión Lineal
Realizaremos una regresión lineal para predecir el consumo de combustible (mpg) basado en el peso del automóvil (wt).
# Modelo de regresión lineal lm_model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars) summary(lm_model) # Gráfico de regresión ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", col = "red") + labs(title = "Regresión Lineal: MPG vs Peso", x = "Peso (1000 lbs)", y = "MPG")
ANOVA
- ANOVA de un Factor
Compararemos el consumo de combustible (mpg) entre automóviles con diferentes números de cilindros.
Conclusión
En este estudio de caso, hemos aplicado diversas técnicas de análisis estadístico utilizando R. Hemos realizado un análisis exploratorio de datos, calculado estadísticas descriptivas, llevado a cabo pruebas de hipótesis, analizado la relación entre variables mediante correlación y regresión, y aplicado ANOVA para comparar grupos. Estos métodos son fundamentales para cualquier análisis de datos y te proporcionan una base sólida para abordar problemas estadísticos en el futuro.
Resumen de Conceptos Clave
- Estadísticas Descriptivas: Proporcionan un resumen de las características principales de un conjunto de datos.
- Pruebas de Hipótesis: Permiten comparar grupos y evaluar relaciones entre variables.
- Correlación y Regresión: Analizan la relación y la dependencia entre variables.
- ANOVA: Compara las medias de múltiples grupos para determinar si hay diferencias significativas.
Preparación para el Siguiente Tema
Con este estudio de caso, has consolidado tus habilidades en análisis estadístico. En el próximo módulo, aplicaremos estos conocimientos en un proyecto final que integrará todos los conceptos aprendidos a lo largo del curso. ¡Prepárate para poner a prueba tus habilidades y conocimientos en un contexto más amplio y desafiante!
Programación en R: De Principiante a Avanzado
Módulo 1: Introducción a R
- Introducción a R y RStudio
- Sintaxis Básica de R
- Tipos y Estructuras de Datos
- Operaciones y Funciones Básicas
- Importación y Exportación de Datos
Módulo 2: Manipulación de Datos
- Vectores y Listas
- Matrices y Arreglos
- Data Frames
- Factores
- Manipulación de Datos con dplyr
- Manipulación de Cadenas
Módulo 3: Visualización de Datos
- Introducción a la Visualización de Datos
- Gráficos Base R
- Fundamentos de ggplot2
- ggplot2 Avanzado
- Visualizaciones Interactivas con plotly
Módulo 4: Análisis Estadístico
- Estadísticas Descriptivas
- Distribuciones de Probabilidad
- Pruebas de Hipótesis
- Correlación y Regresión
- ANOVA y Pruebas Chi-Cuadrado
Módulo 5: Manejo Avanzado de Datos
- Manejo de Fechas y Tiempos
- Reestructuración de Datos
- Trabajo con Grandes Conjuntos de Datos
- Web Scraping
- APIs y JSON
Módulo 6: Conceptos Avanzados de Programación
- Escritura de Funciones
- Depuración y Manejo de Errores
- Programación Orientada a Objetos en R
- Programación Funcional
- Computación Paralela
Módulo 7: Aprendizaje Automático con R
- Introducción al Aprendizaje Automático
- Preprocesamiento de Datos
- Aprendizaje Supervisado
- Aprendizaje No Supervisado
- Evaluación y Ajuste de Modelos
Módulo 8: Temas Especializados
- Análisis de Series Temporales
- Análisis de Datos Espaciales
- Minería de Textos y Procesamiento de Lenguaje Natural
- Bioinformática con R
- Análisis de Datos Financieros