R es un lenguaje de programación estadística muy utilizado a nivel de investigación. Ofrece instalaciones para Windows, Macintosh y Linux. Es muy fácil de aprender por la facilidad de ejecución de las instrucciones, ofrece diversidad de paquetes que permiten la generación de gráficos o funciones con objetivos particulares. Es un software OPENSOURCE el cual es revisado y mejorado constantemente. Todo esto hace a R un lenguaje de fácil uso y aprendizaje.

En internet es posible encontrar diferentes repositorios o sitios web e incluso cursos que ofrecen información, capacitación, y detalles de cómo usar estas funcionalidades, existiendo por ejemplo cursos que solo ofrecen la parte de programación, otros ofrecen la parte de gráficos, y otros algunos gráficos. para reportar resultados de investigación. Es por esta razón que este curso MOOC R para la Investigación ha integrado los tres componentes en uno solo.

Este curso ofrece un componente de introducción, estructuras de datos, fórmulas y operadores; Además muestra la manipulación, visualización y análisis de datos usando distintos tipos de paquetes, funciones y gráficos.

Adicional este MOOC permite que el participante a medida que va aprendiendo practica dentro de la interfaz del LMS con datos reales, sin necesidad de salir de la plataforma.

Módulo 1: "Introducción a R para la investigación"

En este módulo se presentan los conceptos y características principales de R y RStudio. Se partirá desde lo más básico como la instalación de ambos softwares, así como una visión completa del entorno de trabajo, herramientas y paquetes importantes para el desarrollo de proyectos de investigación. Además, se mostrarán los tipos de gráficos recomendables de acuerdo a los datos empleados.

Módulo 2: "Estructura de datos en R"

En este módulo se manipulan grandes cantidades de información y se examinan aquellas funciones aritméticas que facilitan el análisis y visualización de los datos. Además, identificaremos los tipos de datos y objetos para el planteamiento y desarrollo de un proyecto. Finalmente aprenderás cómo importar y exportar bases de datos en RStudio.

Módulo 3: "Estadística descriptiva e inferencial"

En este módulo se hace una revisión general de la estadística descriptiva y el respectivo proceso para su aplicación. Se aprenderá a crear gráficos en RStudio utilizados para representar medidas de frecuencia, tendencia y variabilidad. Finalmente, se conocerán las herramientas utilizadas para el análisis inferencial.

Módulo 4: "Análisis paramétrico y no paramétrico"

En este módulo se aprende a crear gráficos en RStudio para el análisis paramétrico como evaluación y regresión lineal. Además, se conocerán aquellas herramientas para el análisis no paramétrico.

Módulo 5: "Conociendo nuevos gráficos"

En este módulo se analizan los gráficos de tipo comparación y composición. Además, aprenderás a transformar tus gráficas planas en gráficas animadas e interactivas. Finalmente, podrás exportar los diferentes tipos de gráficos en R para el análisis de datos.