Tema 35: Investigación reproducible con R Commander

Wikipedia señala que entre los GUI’s, interfaz gráfica de usuario, existentes para R, R Commander (Rcmdr) es la alternativa más parecida a los paquetes estadísticos comerciales como SPSS. El paquete es útil para novatos, ya que para cada análisis se muestra el código. Además, una serie de libros de estadística que utiliza Rcmdr está disponible. (11) Un ejemplo notable es Field, Miles y Field. (12) El autor utiliza la combinación de R y Rcmdr en todos sus cursos de estadística. Un tutorial de Rcmdr está disponible. (13)

A partir de la versión 2.00 (19 agosto 2013), se integró la generación de reportes HTML y PDF, con los paquetes knitr () y markdown() en Rcmdr. (14)

En Rcmdr, Ayuda -> Usando R Markdown, es un enlace a RStudio. (15) Markdown quick reference en RStudio es otro fuente de información. (16) Para más detalles consulta Gandrud, (2) Xie. (9)

Desde R, se instala Rcmdr con Packages -> Install package(s)… -> Rcmdr -> OK. Se puede iniciar Rcmdr, al introducir el siguiente código en R Console, seguido de Enter: library(Rcmdr), o a través de: Packages -> Load package -> Rcmdr -> OK

Se debe utilizar la reproducibilidad con el código final de un proyecto. Se supone que el código siguiente es de un análisis final del conjunto de datos birthwt del paquete MASS, (7) y se quiere generar el reporte final.

Se declara el directorio de trabajo con Fichero -> Cambiar directorio de trabajo…

Se carga el paquete MASS con Herramientas -> Cargar paquete(s)… -> MASS -> Aceptar

Se introducen los datos birthwt con Datos -> Con- junto de datos en paquetes -> Leer conjunto de da- tos desde paquete adjunto… -> MASS -> birthwt -> Aceptar

Se enlistan los datos al introducir el código siguiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguido de Ejecutar: birthwt

Se declaran las variables categóricas numéricas como factores con Datos -> Modificar variables del conjunto de datos activo -> Convertir variable numérica en factor. Seleccionar con control click: ht, low, race, smoke, ui. Entonces: Utilizar números -> Aceptar seguido por: Si -> Si -> Si -> Si -> Si.

Se efectúa la estadística descriptiva con Estadísti- cos -> Resúmenes -> Conjunto de datos activo.

Se levanta un histograma de bwt con Gráficas -> Histograma… -> bwt -> Aceptar

Se levanta un diagrama de caja de bwt con Gráfi- cas -> Diagrama de caja… -> bwt -> Aceptar

Se levanta un qqplot de bwt con Gráficas -> Grá- fica de comparación de cuantiles… -> bwt -> Aceptar Se efectúa un modelo lineal de bwt, con respecto a age, smoke y ht, con Estadísticos -> Ajuste de modelos -> Modelo lineal… -> bwt -> age -> smoke -> ht -> Aceptar

Se efectúa un anova simultáneo con: Modelos ->

Test de hipótesis -> Tabla ANOVA… -> Aceptar

Se calculan los límites de confianza de los coeficientes de regresión con Modelos -> Intervalos de confianza… -> Aceptar

Se levantan las gráficas básicas de diagnóstico con Modelos -> Gráficas -> Gráficas básicas de diagnóstico

Se efectúa una prueba de hipótesis de normalidad de los residuos, con el procedimiento Shapiro-Wilk, al introducir el código siguiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguida de Ejectuar: shapiro.test(LinearModel.1$resid)

Se cita R, al introducir el código siguiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguido de Ejecutar: citation()

Se cita el paquete Rcmdr, al introducir el código siguiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguido de Ejecutar: citation(package=”Rcmdr”)

Se cita el paquete MASS, al introducir el código siguiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguido de Ejecutar: citation(package=”MASS”)

Se cita el paquete car, al introducir el código si- guiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguido de Ejecutar: citation(package=”car”)

Se cita el paquete knitr, al introducir el código si- guiente en la ventana R Script de Rcmdr, seguido de Ejecutar: citation(package=”knitr”)

Entonces se selecciona R Markdown, y se mueve el cursor al principio de la ventana.

Se reemplaza Replace with Main Title con el nombre del análisis: birthwt

Se reemplaza Your Name con un nombre: Fulano de tal

Se introduce el código siguiente que define el hardware, sistema operativo, versión de R y los paquetes utilizados en el análisis:

### sistema
‘‘‘{r} print(sessionInfo())

‘‘‘