enseñanza de estadística básica con r-commander

Enseñanza de Estadística Básica conR-Commander

T. R. Cotos-Yáñez M. A. Mosquera A. Pérez-González B.Reguengo Lareo

Dpto. Estadística e Investigación Operativa. Universidade de Vigo.{cotos,mamrguez,anapg}@uvigo.es

III Xornada de Usuarios de R en GaliciaSantiago de Compostela, 20 octubre de 2016

Índice

Índice

1 Motivación

2 Plugin

3 Tareas Pendientes

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Índice

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1 Motivación

2 Plugin

3 Tareas Pendientes

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1 Motivación

2 Plugin

3 Tareas Pendientes

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Motivación Plugin Tareas Pendientes

Índice

1 Motivación

2 Plugin

3 Tareas Pendientes

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Motivación Plugin Tareas Pendientes

Motivación

• Enseñanza de Estadística Básica:• Contenidos: Descriptiva e Inferencia Estadística• Niveles: Bachillerato y primeros cursos de grado (ADE, Tur-

ismo, Informática, . . . )

• Necesidad de software para apoyar la docencia: SPSS,STATA, Excel, Calc, Statgraphics, R, JASP, GeoGebra, . . .

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Motivación Plugin Tareas Pendientes

Motivación

• Enseñanza de Estadística Básica:• Contenidos: Descriptiva e Inferencia Estadística• Niveles: Bachillerato y primeros cursos de grado (ADE, Tur-

ismo, Informática, . . . )

• Necesidad de software para apoyar la docencia: SPSS,STATA, Excel, Calc, Statgraphics, R, JASP, GeoGebra, . . .

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Software utilizado: SPSS

• Ventajas: Interfaz amigable, fácil uso y realiza todo lo nece-sario para un curso básico

• Inconvenientes: Comercial con licencia muy cara, permiterealizar análisis sin sentido

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Software utilizado: SPSS

• Ventajas: Interfaz amigable, fácil uso y realiza todo lo nece-sario para un curso básico

• Inconvenientes: Comercial con licencia muy cara, permiterealizar análisis sin sentido

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Software utilizado: Hoja de cálculo

• Ventajas: Interfaz amigable, fácil uso

• Inconvenientes: Excel es Comercial, carece de determi-nadas funcionalidades que hay que “programar”

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Software utilizado: Hoja de cálculo

• Ventajas: Interfaz amigable, fácil uso• Inconvenientes: Excel es Comercial, carece de determi-

nadas funcionalidades que hay que “programar”

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Software propuesto: R

• Ventajas: Realiza todo lo necesario para un curso básico(y mucho más), gratuito y libre, control de “errores estadís-ticos”

• Inconvenientes: Interfaz nada amigable, uso no fácil parausuarios sin conocimientos de programación

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Software propuesto: R

• Ventajas: Realiza todo lo necesario para un curso básico(y mucho más), gratuito y libre, control de “errores estadís-ticos”

• Inconvenientes: Interfaz nada amigable, uso no fácil parausuarios sin conocimientos de programación

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Software propuesto: R & Rcmdr

+

• Ventajas: interfaz más amigable, uso fácil para usuar-ios sin conocimientos de programación

• Inconvenientes: Faltan por implementar algunas técnicasestadísticas básicas:

• E. descriptiva ponderada y para datos tabulados• Int. Conf. y Contr. Hip. para medias con varianzas conoci-

das (z.test)• Int. Conf. y Contr. Hip. para varianza de una muestra• Int. Conf. y Contr. Hip. clásicos para proporciones

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Software propuesto: R & Rcmdr

+

• Ventajas: interfaz más amigable, uso fácil para usuar-ios sin conocimientos de programación

• Inconvenientes: Faltan por implementar algunas técnicasestadísticas básicas:

• E. descriptiva ponderada y para datos tabulados• Int. Conf. y Contr. Hip. para medias con varianzas conoci-

das (z.test)• Int. Conf. y Contr. Hip. para varianza de una muestra• Int. Conf. y Contr. Hip. clásicos para proporciones

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Software propuesto: R & Rcmdr

+

• Ventajas: interfaz más amigable, uso fácil para usuar-ios sin conocimientos de programación

• Inconvenientes: Faltan por implementar algunas técnicasestadísticas básicas:

• E. descriptiva ponderada y para datos tabulados

• Int. Conf. y Contr. Hip. para medias con varianzas conoci-das (z.test)

• Int. Conf. y Contr. Hip. para varianza de una muestra• Int. Conf. y Contr. Hip. clásicos para proporciones

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Software propuesto: R & Rcmdr

+

• Ventajas: interfaz más amigable, uso fácil para usuar-ios sin conocimientos de programación

• Inconvenientes: Faltan por implementar algunas técnicasestadísticas básicas:

• E. descriptiva ponderada y para datos tabulados• Int. Conf. y Contr. Hip. para medias con varianzas conoci-

das (z.test)

• Int. Conf. y Contr. Hip. para varianza de una muestra• Int. Conf. y Contr. Hip. clásicos para proporciones

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Software propuesto: R & Rcmdr

+

• Ventajas: interfaz más amigable, uso fácil para usuar-ios sin conocimientos de programación

• Inconvenientes: Faltan por implementar algunas técnicasestadísticas básicas:

• E. descriptiva ponderada y para datos tabulados• Int. Conf. y Contr. Hip. para medias con varianzas conoci-

das (z.test)• Int. Conf. y Contr. Hip. para varianza de una muestra

• Int. Conf. y Contr. Hip. clásicos para proporciones

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Software propuesto: R & Rcmdr

+

• Ventajas: interfaz más amigable, uso fácil para usuar-ios sin conocimientos de programación

• Inconvenientes: Faltan por implementar algunas técnicasestadísticas básicas:

• E. descriptiva ponderada y para datos tabulados• Int. Conf. y Contr. Hip. para medias con varianzas conoci-

das (z.test)• Int. Conf. y Contr. Hip. para varianza de una muestra• Int. Conf. y Contr. Hip. clásicos para proporciones

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Software propuesto: R & Rcmdr & Plugin

+ +

Nuestra propuesta: Plugin para RCommander que resuelvaestas carencias

Proyecto Fin de Carrera de la Ingeniería Superior de Infor-mática realizado por Benigno Reguengo Lareo.

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Software propuesto: R & Rcmdr & Plugin

+ +

Nuestra propuesta: Plugin para RCommander que resuelvaestas carencias

Proyecto Fin de Carrera de la Ingeniería Superior de Infor-mática realizado por Benigno Reguengo Lareo.

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1 Motivación

2 Plugin

3 Tareas Pendientes

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Plugin: Menus

• Menú general

• Estadística Descriptiva

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Plugin: Menus

• Intervalos de Confianza

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Plugin: Menus

• Contraste de Hipótesis

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Plugin: Salidas

• Estadística Descriptiva para datos tabulados:Li−1 Li Frec. abs. (ni)

0 10 1210 30 1230 60 1260 90 12

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Plugin: Salidas

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Plugin: Salidas

• Intervalos de Confianza:

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Plugin: Salidas

• Contrastes de Hipótesis:

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Plugin: Características destacables del plugin

• Estadística descriptiva para datos ponderados

• Estadística descriptiva para datos tabulados• Intervalo y contraste para varianza de una muestra• Intervalos y contrastes para medias con varianzas cono-

cidas• Intervalos y contrastes clásicos para proporciones• Idiomas: Inglés, Español y Gallego (en desarrollo)

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Plugin: Características destacables del plugin

• Estadística descriptiva para datos ponderados• Estadística descriptiva para datos tabulados

• Intervalo y contraste para varianza de una muestra• Intervalos y contrastes para medias con varianzas cono-

cidas• Intervalos y contrastes clásicos para proporciones• Idiomas: Inglés, Español y Gallego (en desarrollo)

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Plugin: Características destacables del plugin

• Estadística descriptiva para datos ponderados• Estadística descriptiva para datos tabulados• Intervalo y contraste para varianza de una muestra

• Intervalos y contrastes para medias con varianzas cono-cidas

• Intervalos y contrastes clásicos para proporciones• Idiomas: Inglés, Español y Gallego (en desarrollo)

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Plugin: Características destacables del plugin

• Estadística descriptiva para datos ponderados• Estadística descriptiva para datos tabulados• Intervalo y contraste para varianza de una muestra• Intervalos y contrastes para medias con varianzas cono-

cidas

• Intervalos y contrastes clásicos para proporciones• Idiomas: Inglés, Español y Gallego (en desarrollo)

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Plugin: Características destacables del plugin

• Estadística descriptiva para datos ponderados• Estadística descriptiva para datos tabulados• Intervalo y contraste para varianza de una muestra• Intervalos y contrastes para medias con varianzas cono-

cidas• Intervalos y contrastes clásicos para proporciones

• Idiomas: Inglés, Español y Gallego (en desarrollo)

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Plugin: Características destacables del plugin

• Estadística descriptiva para datos ponderados• Estadística descriptiva para datos tabulados• Intervalo y contraste para varianza de una muestra• Intervalos y contrastes para medias con varianzas cono-

cidas• Intervalos y contrastes clásicos para proporciones• Idiomas: Inglés, Español y Gallego (en desarrollo)

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Plugin: Características destacables del plugin

Mejoras orientadas a la docencia:

• Integración en un único menú

• Diferenciación entre Intervalos de Confianza y Contraste deHipótesis

• Selección de factores de más de 2 niveles para establecerlos grupos en inferencia de dos muestras independientes

• Selección de factores de más de 2 niveles en inferenciapara proporciones

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Mejoras orientadas a la docencia:

• Integración en un único menú• Diferenciación entre Intervalos de Confianza y Contraste de

Hipótesis

• Selección de factores de más de 2 niveles para establecerlos grupos en inferencia de dos muestras independientes

• Selección de factores de más de 2 niveles en inferenciapara proporciones

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Plugin: Características destacables del plugin

Mejoras orientadas a la docencia:

• Integración en un único menú• Diferenciación entre Intervalos de Confianza y Contraste de

Hipótesis• Selección de factores de más de 2 niveles para establecer

los grupos en inferencia de dos muestras independientes

• Selección de factores de más de 2 niveles en inferenciapara proporciones

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Plugin: Características destacables del plugin

Mejoras orientadas a la docencia:

• Integración en un único menú• Diferenciación entre Intervalos de Confianza y Contraste de

Hipótesis• Selección de factores de más de 2 niveles para establecer

los grupos en inferencia de dos muestras independientes• Selección de factores de más de 2 niveles en inferencia

para proporciones

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Índice

1 Motivación

2 Plugin

3 Tareas Pendientes

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Motivación Plugin Tareas Pendientes

Tareas Pendientes

• Tablas de Frecuencia Bidimensionales

• Recta de regresión• Mejorar salidas• Gráficos• Ejemplos ilustrativos con Shiny (Ej. 1, Ej. 2, Home)

• Módulo de Estadística Básica con Shiny (http://www.intro-stats.com/)

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Tareas Pendientes

• Tablas de Frecuencia Bidimensionales• Recta de regresión

• Mejorar salidas• Gráficos• Ejemplos ilustrativos con Shiny (Ej. 1, Ej. 2, Home)

• Módulo de Estadística Básica con Shiny (http://www.intro-stats.com/)

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Tareas Pendientes

• Tablas de Frecuencia Bidimensionales• Recta de regresión• Mejorar salidas

• Gráficos• Ejemplos ilustrativos con Shiny (Ej. 1, Ej. 2, Home)

• Módulo de Estadística Básica con Shiny (http://www.intro-stats.com/)

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Tareas Pendientes

• Tablas de Frecuencia Bidimensionales• Recta de regresión• Mejorar salidas• Gráficos

• Ejemplos ilustrativos con Shiny (Ej. 1, Ej. 2, Home)

• Módulo de Estadística Básica con Shiny (http://www.intro-stats.com/)

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Tareas Pendientes

• Tablas de Frecuencia Bidimensionales• Recta de regresión• Mejorar salidas• Gráficos• Ejemplos ilustrativos con Shiny (Ej. 1, Ej. 2, Home)

• Módulo de Estadística Básica con Shiny (http://www.intro-stats.com/)

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Tareas Pendientes

• Tablas de Frecuencia Bidimensionales• Recta de regresión• Mejorar salidas• Gráficos• Ejemplos ilustrativos con Shiny (Ej. 1, Ej. 2, Home)

• Módulo de Estadística Básica con Shiny (http://www.intro-stats.com/)

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References

References I

FOX J. (2005). “The R Commander: A basic statistics graphical userinterface to R”. Journal of Statistical Software, 14:1–42.

——— (2007). “Extending the R Commander by “plug in” packages”. RNews, 7:46–52.

R CORE TEAM (2016). R: A Language and Environment for StatisticalComputing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.URL https://www.R-project.org/.

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