R para biólogos

UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN

FACULTAD DE CIENCIAS

ESCUELA PROFESIONAL DE BIOLOGÍA – MICROBIOLOGÍA

[pic 1]

   TRADUCCIÓN DEL LIBRO ‘R PARA BIÓLOGOS’

ASIGNATURA

Ecología

DOCENTE:

Mgr. Giovanni Aragón Alvarado

ESTUDIANTE:                                                                   CÓDIGO:

Mamani Mallea, Diego Antonio                                               2016 – 118028 

TACNA-PERÚ

2023

para biólogos[pic 2]

Versión 1.1 - diciembre de 2009

[pic 3]

Marco Martínez

Con el apoyo de la Universidad de Tennessee, Knoxville, y de la National Science Foundation a través del Acuerdo de Cooperación EF-0832858 con la Universidad de Tennessee.

Prefacio

Este material pretende ser una guía introductoria al análisis de datos con el sistema R, para ayudar en la formación en computación estadística de los investigadores en ciencias de la vida. Fue producido como material complementario para un seminario (R Tutorial for Life Sciences) impartido en la Universidad de Tennessee en la primavera de 2009, patrocinado por The National Institute for Mathematical and Biological Synthesis (NIMBioS), para estudiantes graduados en diferentes áreas biológicas. Este material se elaboró para servir de introducción básica a R para investigadores y estudiantes que visitan el NIMBioS. Existen muchas guías más avanzadas tanto en el sitio web de R como en diversos libros.

El objetivo principal es proporcionar una guía paso a paso sobre el uso de R para llevar a cabo análisis estadísticos y técnicas ampliamente utilizadas en las ciencias de la vida. En cada sección, damos una explicación detallada de un comando en R, seguida de un ejemplo biológico con todas las instrucciones (en rojo) necesarias para ejecutar la prueba y con la salida correspondiente en R (en azul). En varias secciones dejamos algunas preguntas o análisis adicionales como ejercicio. También al final de algunas secciones damos una lista de otros comandos en R relacionados con los temas explicados en la sección correspondiente. Asumimos algunos conocimientos previos en estadística y diseño experimental, esencialmente correspondientes a un curso básico de introducción a la estadística de pregrado.

Estas notas fueron escritas para aprovechar R versión 2.8.1 o posterior, bajo un sistema operativo Windows. Esta es la versión 1.1 de estas notas, generadas en mayo de 2009 y editadas en estilo y contenido por el Director de NIMBioS Louis Gross en diciembre de 2009. Este documento puede descargarse del sitio NIMBioS.org y se proporciona gratuitamente sin garantía de uso. No debe modificarse sin autorización explícita del autor.

Marco Martínez

Estudiante de posgrado - Ecología Matemática Departamento de Matemáticas

Universidad de Tennessee - Knoxville mmarti52@utk.edu

Diciembre de 2009

Contenido

1. INTRODUCCIÓN A R        4

1. ¿QUÉ ES R?        4
2. ¿CÓMO INSTALAR R?        4

1. El sistema de base        4
2. Paquetes        6

1. UN EJEMPLO DE SESIÓN        7
2. CÓMO OBTENER AYUDA        9
3. DOCUMENTACIÓN        9

1. Documentación gratuita        10
2. Libros        10

1. IMPORTACIÓN DE DATOS        10

1. ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS        11
2. PRUEBAS DE UNA Y DOS MUESTRAS        14

1. PRUEBA DE UNA MUESTRA        14
2. PRUEBA DE DOS MUESTRAS        14

1. prueba t varianza desigual        15
2. Prueba t pareada        16

1. ANÁLISIS MONOFACTORIAL DE LA VARIANZA        17

1. ANÁLISIS PARAMÉTRICO DE LA VARIANZA (ANOVA)        17
2. SUPUESTOS        18

1. Normalidad        18
2. Homogeneidad de varianzas (Homoscedasticidad)        19

1. ANÁLISIS NO PARAMÉTRICO (KRUSKAL- WALLIS)        20

1. PRUEBAS DE COMPARACIÓN MÚLTIPLE        22

1. PRUEBA DE TUKEY        22
2. PRUEBA DE LA DIFERENCIA MÍNIMA SIGNIFICATIVA (LSD)        24

1. OTROS ANÁLISIS DE VARIANZA        26

1. DISEÑO EN BLOQUES ALEATORIOS        26

1. Análisis paramétrico de la varianza        26
2. Análisis no paramétrico de la varianza (Friedman)        27

1. ESTRUCTURA FACTORIAL        28

1. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN        32

1. REGRESIÓN        32
2. CORRELACIÓN        33

BIBLIOGRAFÍA        35

1. Introducción a R

1. ¿Qué es R?

R es un programa informático estadístico disponible en Internet bajo la Licencia Pública General (GPL). Es decir, se suministra con una licencia que permite utilizarlo libremente, distribuirlo o incluso venderlo, siempre que el receptor tenga los mismos derechos y el código fuente esté disponible libremente. Está disponible para Microsoft Windows XP o posterior, para diversas plataformas Unix y Linux, y para Apple Macintosh OS X (Dalgaard, 2002).

R es un conjunto integrado de programas informáticos para la manipulación, el cálculo y la visualización gráfica de datos (Venables et al. 2009). Existe una diferencia de filosofía entre R y algunos otros programas estadísticos, ya que en R un análisis estadístico se realiza normalmente como una serie de pasos, y los resultados intermedios se almacenan como objetos. Así, mientras que SAS y SPSS ofrecen una salida abundante de una regresión, R ofrece una salida mínima y almacena los resultados en un objeto (un "ajuste" estadístico) para su posterior consulta mediante otras funciones de R (Venables et al. 2009).

1. ¿Cómo instalar R?

Estas instrucciones se dan para la versión 2.8.1 de R

1. El sistema de base

Aquí le damos instrucciones detalladas para descargar R. Por favor, tenga en cuenta que pueden salir nuevas versiones con algunas diferencias - la página web principal de R tiene detalles sobre las nuevas versiones.

1. Ir a la página web de R: http://www.r-project.org/
2. En la parte izquierda, busque CRAN y haga clic allí.

[pic 4]

1. Ahora puedes elegir un sitio espejo para descargar el programa. Puedes elegir cualquier espejo - aquí ilustramos el uso de la primera en los EE.UU., Universidad de California, Berkeley.

[pic 5]

1. A continuación, elegimos nuestro sistema operativo (por ejemplo, Windows en nuestro ejemplo). A continuación, hacemos clic en "base".

[pic 6]

1. Finalmente descargamos el archivo R-2.8.1-win32.exe que ejecuta R.

[pic 7]

1. Paquetes

Una instalación de R contiene una o más bibliotecas de paquetes. Algunos de estos paquetes forman parte de la instalación base. Otros pueden descargarse de CRAN (véase el Apéndice A), que actualmente alberga más de 1000 paquetes para diversos fines (Dalgaard, 2002). Un paquete puede contener funciones escritas en el lenguaje R y conjuntos de datos. La mayoría de los paquetes implementan funcionalidades que los usuarios probablemente no necesitarán tener cargadas todo el tiempo (Dalgaard, 2002).

...