Protocolo

Protocolo de Análisis de Datos en R

1. Definición del Objetivo

Establecer claramente qué se desea analizar y qué preguntas se quieren responder.

2. Carga de Datos

Importar el conjunto de datos desde un archivo CSV u otra fuente.

3. Exploración de Datos

Inspeccionar los primeros registros, verificar la estructura y resumen estadístico.

4. Limpieza de Datos

Identificar y manejar valores faltantes o inconsistencias.

5. Análisis Descriptivo

Realizar estadísticas descriptivas para resumir las características de los datos.

6. Visualización de Datos

Crear gráficos para visualizar patrones y relaciones.

7. Análisis Inferencial

Aplicar pruebas estadísticas o modelos según sea necesario.

8. Interpretación de Resultados

Analizar los resultados obtenidos y responder a las preguntas planteadas.

9. Documentación

Registrar el proceso y los hallazgos.

Ejemplo de Script en R

```r # 1. Cargar librerías necesarias library(ggplot2) library(dplyr)

2. Cargar los datos

data <- read.csv(“ruta/del/archivo.csv”)

3. Explorar los datos

head(data) summary(data)

4. Limpiar los datos

data <- na.omit(data) # Eliminar filas con NA

5. Análisis descriptivo

descriptive_stats <- data %>% summarise(mean_value = mean(variable_interes), sd_value = sd(variable_interes), min_value = min(variable_interes), max_value = max(variable_interes))

print(descriptive_stats)

6. Visualización

ggplot(data, aes(x = variable_x, y = variable_y)) + geom_point() + labs(title = “Relación entre Variable X y Variable Y”)

7. Análisis inferencial (Ejemplo: t-test)

t_test_result <- t.test(variable_y ~ grupo, data = data) print(t_test_result)

8. Interpretación de resultados

(Aquí se interpretan los resultados del t-test y se discuten)

9. Guardar resultados

write.csv(descriptive_stats, “resultados_estadisticos.csv”)