1+1[1] 2Métodos Cuantitativos
Materiales de cátedra y de consulta
Prefacio
Este texto ha sido editado en respuesta a la aparente falta de un libro de texto introductorio al análisis cuantitativo y estadísticas accesible y moderno en castellano. Si bien fue concebido como material de cátedra para Metodologías cuantitativas materia que dicta el autor en la Escuela de Humanidades de la Universidad Nacional San Martín, se adaptará fácilmente a cursos introductorios de estadísticas en general.
Segunda edición
En la segunda edición (2021) se corrigió algunos errores ortográficos y de estilo. Optamos por actualizar los ejemplos para incorporar los paquetes del «tidyverse» ya que hemos observado que su uso y adaptación atenúa la curva de aprendizaje para quienes usan R por primera vez o con escasos conocimientos previos.
Tercera edición
En la tercera edición (2023) se optó por actualizar el código fuente con el formato de Quarto (Allaire 2022). Asímismo se actualizó algunos de los códigos de ejemplo para reflejar usos más acordes con la actualización de R a la version 4.1 y superiores.
Estructura del libro
Cada capítulo desarrolla un tema y/o concepto a ser tratado en clase y la secuencia corresponde a un curso introductorio de estadísticos «clásico», por lo que conviene leerlos en orden. Sigue el orden propuesto por Butler (1985).
Glosario
Uno de los objetivos de este trabajo es dotar al lector con las herramientas necesarios para convertirse en un consumidor crítico de textos que se valen de métodos cuantitativos y/o estadísticas para su argumento. En vista de la enorme cantidad de material disponible en inglés, sobre todo en el ámbito académico, el autor ha optado por incluir terminología bilingüe español-inglés. Esta elección obedece a un criterio práctico. En cada capítulo encontrarán un glosario con los principales términos mencionados. Incluye traducción a inglés y referencias a R cuando sea relevante.
R y Rstudio
R es un lenguaje de programación especializado para análisis de datos. Es de fuente abierta (Open Source) y uso gratuito. Rstudio es un editor de R que también de uso sin cargo. Ambas herramientas están disponibles en Internet y son de amplio uso tanto en el mundo académico como la industria.
Se puede descargar e instalar R accediendo a esta URL: https://cran.r-project.org/mirrors.html.
Para Rstudio la URL es: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download.
Se recomienda siempre instalar R primero y luego Rstudio ya que este depende de aquel.
Ejemplos en R
A lo largo de este libro encontrarán ejemplos prácticos que pueden ejecutarse en R. El código se diferenciará del resto del texto por su formato, como se puede apreciar en el ejemplo siguiente:
Por convención no se incluye el promt (p.e. “>”) de la consola de R, y los valores de retorno son comentados con “##”, lo que corresponde al estándar para textos técnicos de esta índole. También se puede hacer referencia a código dentro del texto corrido con el mismo formato. Por ejemplo: 1+1.
Edición
Las primeras dos ediciones de este texto fueron editados con {bookdown} (Xie 2018), un paquete de R (R Core Team 2022) que extiende las capacidades de {knitr} (Xie 2015) y R-markdown (Allaire et al. 2019) para publicaciones más voluminosas. También hace uso de los paquetes {tidyverse} (Wickham et al. 2019) y {bayestestR} (Makowski, Ben-Shachar, y Lüdecke 2019). Para la tercera edición se optó por actualizarlo con {quarto} (Allaire 2022).
Licencia
El código fuente está disponible en github y está publicado bajo la licencia de «creative commons».
Agradecimientos
Agradezco a mi colega Diego Forteza por su ayuda y apoyo en durante el proceso de redacción y a Cecilia Magadán por su corrección de estilo.
Debo expresar también profunda gratitud a Bow Street Destillery en Dublin, Irlanda; sin cuyos productos este proyecto habría sin duda quedado inconcluso.