Curso Ejecutivo Estadísticas usando R

R es un paquete de análisis estadístico de código abierto y gratuito que es ampliamente utilizado en diversas disciplinas para analizar datos provenientes de fuentes gubernamentales, instituciones privadas y ONGs. Su popularidad se debe a su potencia, flexibilidad y capacidad para generar gráficas de alta calidad. Además, R cuenta con una comunidad de usuarios en constante crecimiento, convirtiéndolo en una herramienta atractiva para profesionales e investigadores/as interesados/as en metodologías cuantitativas.
Durante el curso, se abordarán temas como el proceso de codificación y preparación de datos, así como el análisis descriptivo bivariado y multivariado, y la aplicación de modelos lineales. Además, se explorarán los fundamentos de la programación en R, el uso de visualizaciones para analizar datos, y cómo R puede facilitar el proceso de exportación de resultados de análisis estadísticos.
Para este curso no es necesario contar con conocimientos previos en gestión de datos o en probabilidad y estadística, pero se espera que los participantes estén familiarizados con álgebra básica y bases de datos. 

OBJETIVO GENERAL

El objetivo general del curso "Estadísticas usando R" es capacitar a los participantes en el análisis estadístico de datos utilizando el entorno de programación R. Los estudiantes aprenderán a utilizar las funciones y herramientas disponibles en R para realizar análisis descriptivos, explorar relaciones entre variables y aplicar modelos lineales, brindándoles las bases necesarias para realizar análisis cuantitativos de alta calidad.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Conocer los conceptos y las aplicaciones de los modelos lineales en R, incluyendo la regresión lineal simple y múltiple, así como la interpretación de los coeficientes y la evaluación de la calidad de ajuste de los modelos.
2. Conocer el uso de modelos lineales generalizados en R para analizar casos de distribuciones no normales.
3. Desarrollar habilidades básicas de programación en R y aprender a utilizar RMarkdown para la generación de informes y la exportación de resultados de análisis estadísticos.
4. Aplicar la gestión y manipulación de datos en R, incluyendo técnicas de limpieza, transformación y combinación de conjuntos de datos.
5. Aplicar técnicas de análisis descriptivo bivariado y multivariado utilizando R, para explorar las relaciones entre variables y detectar patrones o tendencias.