1. Instalación de R

✅ R es un entorno de programación para análisis estadístico, gráficos y ciencia de datos. Es gratuito, de código abierto y compatible con Windows, macOS y Linux.

1.1. Descargar R

Visite el repositorio oficial de R (CRAN): https://cran.r-project.org/

Seleccione su sistema operativo. Para Windows, haga clic en: Download R for Windows

1.2. Instalar R en Windows

  • Descargue el archivo R-x.x.x-win.exe (donde x.x.x es la versión actual).
  • Haga doble clic en el archivo descargado.
  • Siga el asistente de instalación (puede usar las opciones predeterminadas).
  • Al finalizar, R estará disponible en el menú Inicio como R x64.

1.3. Instalar RStudio

RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) que facilita el trabajo con R.

1.4. Actualizar la versión (opcional)

Para instalar una versión nueva de R:

1.5. Actualizar paquetes (opcional)

Después de actualizar R, ejecute en la consola: update.packages(ask = FALSE)

2. Manejo de RStudio

✅ Esta sección describe las acciones para comenzar a trabajar, incluyendo la creación de un espacio de trabajo, el uso de las ventanas principales, y buenas prácticas para organiza proyectos.

2.1. Crear un proyecto (espacio de trabajo)

Trabajar con proyectos ayuda a mantener todo organizado: scripts, datos, resultados y gráficos.

  • Menú: File > New Project 21
  • Elija:
    • New Directory → New Project (recomendado para nuevos)
    • o Existing Directory (si ya tiene una carpeta) 22
  • Asigne un nombre y ubicación (por ejemplo: mi_proyecto_r). 23
  • Se creará un archivo .Rproj. Ábralo siempre que trabaje en ese proyecto.

2.2. Abrir RStudio y cargar el proyecto

  • Abra RStudio directamente desde el menú Inicio.
  • El último proyecto usado puede aparecer en la pantalla de inicio.
  • O use: File > Open Project y seleccione el archivo .Rproj.

2.3. Crear un script de R

Un script es un archivo donde escribe y guarda su código.

  • File > New File > R Script (atajo: Ctrl + Shift + N) 24
  • Escriba comandos (por ejemplo: x <- 1:10)
  • Guarde el archivo: File > Save (atajo: Ctrl + S) con extensión .R (ej: analisis_inicial.R)

2.4. Conocer las ventanas principales

A continuación se muestra una imagen del entorno RStudio con sus ventanas principales:

25
25
  • Editor de código (arriba izquierda):
    Donde escribe y edita sus scripts.
  • Consola (abajo izquierda):
    Ejecuta comandos. Todo lo que se ejecuta aquí también puede escribirse en un script.
  • Entorno / Historia (arriba derecha):
    Muestra los objetos (variables, data frames) creados en la sesión.
  • Archivos / Gráficos / Paquetes / Ayuda / Navegador (abajo derecha):
    • Files: navegar por carpetas.
    • Plots: ver gráficos generados.
    • Packages: ver y cargar paquetes.
    • Help: buscar documentación.

2.5. Ejecutar código

  • Seleccione una línea o bloque de código.
  • Presione Ctrl + Enter para enviarlo a la consola.
  • Alternativamente, haga clic en el botón Run en el editor.

3. Objetos básicos y tipos de datos

✅ En R, todo es un objeto. Los objetos son contenedores que almacenan datos y pueden tener diferentes tipos o modos. Entender los objetos básicos es fundamental para comenzar en R.

3.1. Asignación de objetos

En R, se usa el operador <- o = para asignar un valor a un nombre (objeto).

# Asignar un número
edad <- 25

# Mostrar el valor
edad
## [1] 25

3.2. Tipos básicos de datos

Cada valor en R pertenece a un tipo específico. Los más comunes son:

  • Numérico (numeric): Números con o sin decimales.
peso <- 68.5
temperatura <- 22
  • Carácter (character): Cadenas de texto, entre comillas simples o dobles.
nombre <- "Maria"
ciudad <- "La Paz"
  • Lógico (logical): Valores TRUE o FALSE.
activo <- TRUE
completo <- FALSE
  • Factor (factor): Para variables categóricas.
genero <- factor(c("F", "M", "F"))
genero
## [1] F M F
## Levels: F M

3.3. Objetos compuestos

Además de tipos atómicos, R maneja estructuras más complejas:

  • Vector: Secuencia de elementos del mismo tipo. Se crea con c()
edades <- c(23, 25, 30, 28)
nombres <- c("Ana", "Luis", "Sofía")
  • Matriz: Arreglo bidimensional con elementos del mismo tipo.
mat <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
mat
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    5
## [2,]    2    4    6
  • Data frame: Tabla con columnas (variables) de tipos diferentes.
datos <- data.frame(
  nombre = c("Ana", "Luis"),
  edad = c(23, 31),
  activo = c(TRUE, FALSE)
)
datos
##   nombre edad activo
## 1    Ana   23   TRUE
## 2   Luis   31  FALSE
  • Lista: Colección flexible que puede contener diferentes tipos y estructuras.
lista <- list(
  nombre = "Ana",
  edades = c(23, 25, 28),
  datos = datos
)
lista[[2]]
## [1] 23 25 28