Mini manual del R Commander

2.  R es un lenguaje de programación y un entorno
para análisis estadístico y la realización de
gráficos. Debido a su naturaleza es fácilmente
adaptable a una gran variedad de tareas.
 R
abarca una amplia gama de técnicas
estadísticas que van desde los modelos lineales
a las más modernas técnicas de clasificación
pasando por los test clásicos y el análisis de
series temporales. Proporciona una amplia gama
de gráficos de alta calidad, además puede incluir
símbolos y fórmulas matemáticas.

3. Al arrancar R Commander se presentan las dos ventanas
 Ventana de consola del R commander, desde esta ventana
se seleccionan los paquetes para luego ser cargados y
trabajar con la información contenida

4.  Ventana del R-Commander, contiene: barra de menús, barra
de elementos activos, área de instrucciones, área de
resultados y área de mensajes.

5.  Si se desea ejecutar un único comando basta con situar
el cursor en cualquier punto del comando y pulsar Submit.
 Si se desean ejecutar varios comandos, seleccionar todos
y dar Submit. Las opciones son:
 File: para abrir ficheros con instrucciones a ejecutar, o para






guardar datos, resultados, sintaxis,etc.
Edit: las típicas opciones para cortar, pegar, borrar,etc.
Statistics: ejecución de procedimientos propiamente
estadísticos.
Graphs: gráficos.
Models: definición y uso de modelos específicos para el
análisis de datos.
Distribution: probabilidades, cuantiles y gráficos de las
distribuciones de probabilidad más habituales (Normal, t de
Student, F de Fisher, binomial, etc.)
Tools: carga de librerías y definición del entorno.

6. El programa R y el paquete R-Commander no solo permiten
crear y trabajar sobre datos con formato nativo, sino que
permiten también utilizar ficheros provenientes de otros
programas. Los formatos de fichero soportados por RCommander son:
 texto puro
 SPSS
 Minitab
 STATA
 Excel
 Access

7.  Para cambiar el conjunto de datos: En R es posible trabajar con
varios conjuntos de datos cargados al mismo tiempo, sin
embargo solo uno estará activo.
 Para visualizar todos los conjuntos de datos disponibles, se da
doble click en el recuadro.

8.  Todos los análisis y los estadísticos que se calculan en R-
Commander se realizan sola y exclusivamente sobre la base
de datos activa, así que tenga cuidado cuando maneje varios
conjuntos de datos a la vez: ¡asegúrese de trabajar sobre el
conjunto apropriado!

9. Este menú contiene los estadísticos básicos para resumir el conjunto de
datos activo.
Conjunto de datos activos Según la naturaleza de la variable son:
 mínimo y máximo
 media y mediana
 primer y tercer cuartil
 Es decir, los cinco cuartiles más la media.
 Frecuencias absolutas para variables cualitativas

10.  Resúmenes numéricos .- Este comando hace el resumen de
una variable numérica . Frente al resumen
antes, ofrece además la desviación típica.
descrito

11.  Distribución de frecuencias.- Se usa para calcular las
frecuencias de los casos observados en una variable
categórica.

12.  Tablas de estadísticos.- Se pueden hacer tablas con los
estadísticos (media, mediana o desviación típica) para
comparar las variables.

13.  Tablas de contingencia.- Permite hallar las frecuencias de
la distribución conjunta de dos variables categóricas, es decir,
el número de casos en que se manifiestan simultáneamente
cada combinación de valores de cada variable.

14.  Tablas de entradas múltiples.-
Este menú permite
construir tablas para la distribución conjunta de tres, cuatro
o más variables.

15.  Test t para una muestra.- Sirve para hacer contrastes de
hipótesis para la media de una variable cuantitativa con
distribución normal. En la pantalla de construcción del
contraste se pueden elegir:
 tipo de contraste bilateral y unilaterales
 valor de la media bajo la hipótesis nula
 nivel de confianza para el intervalo de estimación.

16.  Test t para datos emparejados.- Se utiliza para contrastar
dos variables en que los datos se suponen
relacionados, como al comparar dos variables observadas
sobre los mismos individuos.

17.  Unas herramientas muy útiles a la hora de hacer estadística
son sin duda las gráficas. Muchas veces la visualización de
la gráfica adecuada nos ayuda a hacernos una idea
preliminar de la variable que queremos analizar.

18.  https://ocw.uca.es/course/view.php?id=11_y_rcmdr:r-uca
 https://ocw.uca.es/mod/resource/view.php?id=243
 http://uce.uniovi.es/CURSOICE/Informese4.html
 http://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-
RRCmdrv21.pdf