El mini manual de R Commander explica cómo utilizar esta interfaz gráfica para acceder a capacidades de análisis estadístico sin necesidad de conocer el lenguaje R. Se detallan las principales funciones y menús de R Commander, incluyendo cómo importar datos y ejecutar análisis estadísticos. Además, se mencionan herramientas gráficas que facilitan la visualización y comprensión de los datos analizados.

1. MINI MANUAL DE R COMMANDER
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
BRAYAN DAVID PACHECO TRUJILLO

2. Entorno R-commander
R-Commander es una Interfaz
Gráfica de Usuario (GUI en
inglés), creada por
John Fox, que permite acceder
a muchas capacidades del
entorno estadístico
R sin que el usuario tenga que
conocer el lenguaje de
comandos propio de este
entorno. A continuacion la
ventana de R-commander:

3. •
Menús en la parte superior de la ventana R
Commander:
* Fichero: para abrir ficheros con instrucciones a ejecutar, o para guardar datos, resultados,
sintaxis, etc.
*Editar: las típicas opciones para cortar, pegar, borrar, etc.
*Datos: Utilidades para la gestión de datos (creación de datos, importación desde otros
programas, recodificación de variables, etc.)
* Estadisticos: ejecución de procedimientos propiamente estadísticos
* Graficas: gráficos
* Modelos: definición y uso de modelos específicos para el análisis de datos.
* Distribuciones: probabilidades, cuantiles y gráficos de las distribuciones de probabilidad
más habituales (Normal, t de Student, F de Fisher, binomial, etc.)
* Herramientas: carga de librerías y definición del entorno.
* Ayuda: ayuda sobre R-commander.

4. Lectura de datos desde un fichero
externo
Para que R (y cualquier otro paquete
estadístico) pueda utilizar los datos, éstos
deben introducirse de modo que cada variable
figure en una columna, y cada fila represente
un caso. Asimismo, es conveniente que cada
columna esté encabezada con el nombre de la
variable. A modo de ejemplo, vemos la
pantalla de EXCEL correspondiente a una
muestra de peces, de cada uno de los cuales se
ha determinado su estado de madurez sexual
(0 = inmaduro, 1 = maduro) y sexo (1 =
hembra, 2 = macho), midiéndose además su
longitud y peso. Como se ve, cada columna
corresponde a una variable, y cada fila
corresponde a un sujeto (un pez en este caso).

5. Para leer estos datos con R commander, una vez situados en la
ventana de este programa hay que picar con el ratón en la opción
Datos, luego Importar datos y por último desde archivo de datos…:
Datos > Importar datos > desde archivo de...

6. Nos aparecerá entonces el
cuadro que se muestra en
la página siguiente, en el
que hay que especificar:
Nombre que le queremos
poner al conjunto de
datos (data set) que
vamos a analizar. Este
nombre no tiene por qué
coincidir con el nombre
del fichero de datos.
Como en el fichero están
los nombres de las
variables en la primera
fila, marcamos la casilla
Variable names in file.

7. Una vez introducida la información requerida, pulsando en OK,
nos aparece la ventana para abrir ficheros de Windows. Buscamos
el directorio en que hemos guardado nuestro fichero de datos y lo
seleccionamos:

8. *En la pantalla de R-commander ha aparecido un comando en la
ventana superior (script) y el mismo comando repetido en la ventana
inferior (Output window). Este comando es concretamente:
Peces=read.table("C:/Estadística/Datos/peces.csv", header=TRUE, sep=";",
na.strings="NA", dec=",",strip.white=TRUE)
Peces=read.table("C:/Estadística/Datos/peces.csv", header=TRUE, sep=";",
na.strings="NA", dec=",",strip.white=TRUE)
Peces=read.table("C:/Estadística/Datos/peces.csv", header=TRUE, sep=";",
na.strings="NA", dec=",",strip.white=TRUE)

9. ESTADÍSTICOS
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

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

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

14. • 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.

15. • 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.

16. GRÁFICAS
• 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