Dudemos de los datos hasta que los datos no dejen lugar a dudas, fue una frase que dejó Henri Poincaré, responsable de la Conjetura de Poincaré, uno de los 7 problemas del milenio en matemáticas y, recientemente demostrado por el matemático ruso Grigori Perelman. El manejo y análisis de los datos es un proceso crucial en la generación de conocimiento y elección de análisis y algoritmos de mayor complejidad. Este curso representa una vista introductoria para el manejo y análisis de los datos en investigación médica y biomédica.

DR. MOLINA GUARNEROS JUAN ARCADIO
Responsable
1.-INTRODUCCIÓN A R. (Miércoles 13 de agosto de 2025).
2.-TIPO DE DATOS. (Miércoles 20 de agosto de 2025).
3.-TALLER DE MANEJO DE DATOS. (Miércoles 27 de agosto de 2025).
4.-LISTAS Y DATA FRAME. (Miércoles 03 de septiembre de 2025).
5.-ESTRUCTURAS DE CONTROL Y MANEJO DE DATOS. (Miércoles 10 de septiembre de 2025).
6.-INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO. (Miércoles 17 de septiembre de 2025).
VARIABLES CUANTITATIVAS.
7.-INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO. VARIABLES CUANTITATIVAS. (Miércoles 24 de septiembre de 2025).
8.-INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO. (Miércoles 01 de octubre de 2025).
9.-INTRODUCCION A GGPLOT2. (Miércoles 08 de octubre de 2025).
10.-INFERENCIA CON PRUEBAS PARAMÉTRICAS PARA 1 Y 2 MUESTRAS. (Miércoles 15 de octubre de 2025).
11.-INFERENCIA CON PRUEBAS PARAMÉTRICAS PARA 3 O MAS MUESTRAS. (Miércoles 22 de octubre de 2025).
VARIABLES CUALITATIVAS.
12.-INFERENCIA CON PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA 2 MUESTRAS. (Miércoles 29 de octubre de 2025)
13.-INFERENCIA CON PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA MAS DE 3 MUESTRAS. (Miércoles 05 noviembre de 2025).
14.-ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL. (Miércoles 12 de noviembre de 2025)
15.-ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA. (Miércoles 19 de noviembre de 2025).
16.-EXAMEN. (Miércoles 26 de noviembre de 2025)
UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN.
Introducción a R.
Instalación de R y Rstudio.
Características de R.
Ayuda en R.
Instalación de paquetes.
UNIDAD 2. TIPOS DE DATOS.
Tipos de datos.
Manejo de los datos.
Vectores
Acceso a elementos de un vector.
Operaciones con vectores.
Matrices.
Acceso a elementos de una matriz.
Factores y vectores caracteres.
Listas.
Acceso a elementos de una lista.
Data frames.
Importación y exportación de bases de datos en Excel.
Acceso a porciones o subconjuntos de datos.
UNIDAD 3. ESTRUCTURAS DE CONTROL Y MANEJO DE DATOS.
Tipos de operadores.
Uso de operadores.
Manipulación de matrices y data frames.
Introducción al uso de Tidyverse.
Manipulación de una base de datos: El uso de dplyr.
UNIDAD 4. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO CON R: VARIABLES CUANTITATIVAS
Funciones estadísticas.
Medidas de tendencia central y dispersión.
Características de la curva normal.
¿Qué es la libre distribución?
Medidas de tendencia central y de dispersión.
Pruebas de normalidad.
Prueba de Shapiro-Wilk, Prueba de Kolmogorov-Smirnov con corrección de Lilliefors.
Prueba de hipótesis.
UNIDAD 5. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS ESTADÍSTICO DESCRIPTIVO CON R: VARIABLES CUALITATIVAS. Cálculo de frecuencias y porcentajes Tablas de contingencia
Funciones gráficas
Gráficos de mosaico
Pruebas de inferencia.
Prueba Chi cuadrada de Pearson.
Prueba exacta de Fisher.
UNIDAD 6. INTRODUCCIÓN A GGPLOT2.
Funciones gráficas.
Gráfico de barras.
Gráfico de cajas.
Gráfico de violín.
Gráfico tipo streapchart.
Gráfico de puntos.
Gráfico de correlación.
Uso de una paquetería de interfaz gráfica.
UNIDAD 7. PRUEBAS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA. Inferencia con pruebas paramétricas: Prueba de t para muestras independientes.
Prueba de t para muestras relacionadas.
Prueba ANOVA.
Pruebas posthoc.
Inferencia con pruebas no paramétricas.
Prueba U de Mann Whitney.
Prueba de Kruskal Wallis.
UNIDAD 8. ANÁLISIS DE REGRESIÓN.
Regresión lineal.
Regresión logística.

El arte de programar en R: un lenguaje para la estadística / Julio Sergio Santana Sepúlveda y Efraín Mateos Farfán 2014. Introducción al análisis de datos con R. Alfonso Urquía.
https://es.r4ds.hadley.nz/?fbclid=IwAR2ixKq5_wEeT0Pd782XPwLAyprC5SpAulD_Dw1Npry0oD_WHaKOgEoVKdU http://www.cookbook-r.com/Graphs/
https://es.r4ds.hadley.nz/transform.html

Desglose de sesiones a impartir:
Sesión 1: INTRODUCCIÓN A R (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 2: TIPOS DE DATOS (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 3: TALLER DE MANEJO DE DATOS (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 4: LISTAS Y DATA FRAMES (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 5: ESTRUCTURAS DE CONTROL Y MANEJO DE DATOS (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 6: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO: VARIABLES CUANTITATIVAS (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 7: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO: VARIABLES CUANTITATIVAS (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 8: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DESCRIPTIVO: VARIABLES CUALITATIVAS (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 9: INTRODUCCIÓN A GGPLOT2 (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 10: INFERENCIA CON PRUEBAS PARAMÉTRICAS PARA 1 Y 2 MUESTRAS (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 11: INFERENCIA CON PRUEBAS PARAMÉTRICAS PARA 3 O MÁS MUESTRAS (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 12: INFERENCIA CON PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA 2 MUESTRAS (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 13: INFERENCIA CON PRUEBAS PARAMÉTRICAS PARA 3 O MÁS MUESTRAS (Dr. en C. Adiel Ortega Ayala).
Sesión 14: ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 15: ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA (Dr. Juan Arcadio Molina Guarneros).
Sesión 16: EXAMEN.
El alumno deberá contar con equipo de computo propio y transportable (laptop). Las computadoras que los alumnos poseen, suelen cubrir los requisitos mínimos para el curso, las cuales son:
1. Laptop con cualquier sistema operativo al que esté acostumbrado el alumno (Windows, Mac OS, GNU/Linux, etc).
2. Memoria RAM mínimo 8 GB.
3. Procesador: A partir de Intel Core i5, AMD Ryzen 5 o equivalente.
4. Disco duro: Al menos de 128 GB SSD o mecánico.
5. Pantalla: Idealmente superior a 14 pulgadas.