Este documento proporciona instrucciones sobre cómo manipular y analizar datos en R. Explica cómo abrir y leer bases de datos, calcular correlaciones, instalar paquetes, seleccionar y filtrar variables, estimar modelos de regresión, y realizar análisis descriptivos como medidas de tendencia central, distribuciones de frecuencias y tablas de contingencia. El documento contiene códigos de R y ejemplos para llevar a cabo estas tareas comúnmente usadas en el análisis de datos.

1. CODIGOS:
ABRIR BASE DE DATOS
library(readxl)
datos <- read_excel("C:/Users/HP-G42/Desktop/datos.xlsx")
View(datos)
CORRELACION DE LOS DATOS
cor(nombre de la base de datos) ó cor(nombre de la variable
independiente, nombre de la variable dependiente)
Ejemplo: cor(data) ó cor(edades, tiempo)
INSTALAR PAQUETES
install.packages("UsingR")
ABRIR BASES DE DATOS DE R
Correr el código data <- UsingR::+ nombre de la base de datos
Ejemplo: data <- UsingR::nym.2002 (base de datos de la marati
n de new york en 2002)
SELECCIONAR VARIABLES
Primero se instala el paquete de “dplyr” así:
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
Luego se procede a ejecutar el código, así:
Código de selección de variables
Nombre del objeto <- select(nombre de la base de datos,
etiqueta de la variable)
Ejemplo: edades <- select(data, age)
ACTUALIZAR RSTUDIO
1. Instalar paquete “installr”
2. Correr comando “library(installr)”
3. Correr comando “updateR()”
DESENLISTAR
Nombre del objeto <- select(nombre de la base de datos,
etiqueta de la variable) + Comando “después” (%>%) + unlist
Ejemplo: edades <- select(data, age) %>% unlist

2. SELECCIONAR VARIABLES POR CARACTERISTICAS
Nombre del objeto <- filter(nombre de la base de datos, carac
teristica=="categoria")
Ejemplo: edades <- filter(data, gender==”Female”)
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERCION
Mean(nombre del objeto)
Sd(nombre del objeto)
Var(nombre del objeto)
Median(nombre del objeto)
Ejemplo: mean(edades) sd(edadmujer) var(edadhombre)
median(edades)
HACER QUE R RECONOSCA LAS VARIABLES DE LA BASE DE DATOS
Attach(nombre de la base de datos)
Ejemplo: Attach(data)
ESTIMAR MODELO DE REGRESION
1. Generar las variables del modelo (dependiente e
indepensioente(s)) así:
Etiqueta que le pondrás a la variable = nombre de la
variable
Ejemplo: edades = age; tiempo = time; genero = gender
2. Generar el comando para estimar el modelo
Modelo <- lm(nombre de la variable depandiente~nombre de
la variable independiente) >>>> Si es modelo simple
Modelo <- lm(nombre de la variable depandiente~nombre de
la 1ra variable independiente+nombre de la 2da variable
dependiente+…nombre de la ienesima variable
independiente) >>>> Si es modelo multiple.
Ejemplo: modelo <- lm(tiempo~edades) >>>> Simple
Modelo <- lm(tiempo~edades+genero) >>>>> multiple
3. Correr el comando summary, para que muestre un resumen
detallado de los resultados, así:
Summary(modelo)
DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS CATEGORICAS
Correr el comando “table”, así:

3. Table(nombre de la base de datos$nombre de la categoria)
Ejemplo: table(data$gender) table(data$home)