Perfil de la o del participante

Alumnado de Doctorado de la UPV/EHU

Fechas

Campus Álava: Mayo 2025

Duración / Horario

15 horas (5 sesiones de 3 horas cada una)

Horario: 10:00 – 13:00

Asistencia

100% de asistencia obligatoria y entregar en su caso, todos los trabajos prácticos solicitados. (Ver puntos 3 y 5 de la Normativa básica para la participación en actividades de formativas transversales organizadas por la Escuela de Doctorado).

Idioma

Castellano

Modalidad

Presencial

Requisitos previos

No es necesario ningún conocimiento previo en particular, si bien ayuda un entendimiento básico de los test estadísticos de contraste de hipótesis clásicos (t de Student, u de Mann-Whitney, Chi2, Anova y Regresión lineal).

Imprescindible traer un ordenador portátil.

Lugar y días de celebración

Ponente, formador y perfil

Jabi Zabala Albizua Licenciado en Ciencias, sección Biológicas y doctor en Zoología /Ecología animal. Su trabajo investigador incluye la auto-ecología animal con un enfoque hacia la gestión de la fauna y la influencia de las actividades humanas, particularmente la modificación de su hábitat, el estrés directo por molestias humanas y la influencia de contaminantes en las poblaciones naturales. Profesionalmente, ha trabajado como investigador postdoctoral en biodiversidad para la Administración Pública y también (>6 años) como Responsable de área e Investigador postdoctoral en centros del extranjero, incluyendo un año en la Charles Darwin Research Station, en las Islas Galápagos, 2 años en University of Aberdeen con una beca Marie Sklodowska Curie, y 3 años como asociado postdoctoral en la University of Florida. En 2021 se incorporó a la UPV/EHU como profesor adjunto del departamento de Zoología y Dinámica Celular Animal en el grado de Ciencias Ambientales en la Facultad de Farmacia.

Número de participantes

16 personas

Inscripción

Objetivos

• Conocer el entorno de R studio y sus principales paneles.
• Conocer y comprender las funciones y gramática básica de R, y los objetos básicos de R, en especial vectores y Data frames.
• Ser capaz de importar y exportar datos de R desde archivos de Excel y compatibles.
• Ser capaz de llevar a cabo los test estadísticos clásicos en R e interpretar sus resultados.
• Desarrollar y editar gráficos sencillos para la exploración de los datos e interpretación de resultados.

Competencias que adquirirá la doctoranda o el doctorando

• Comprensión sistemática de un ámbito de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho ámbito.
• Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.
• Capacidad de realizar un análisis crítico y de evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.

Contenido del curso

El curso está pensado para personas con poca (o ninguna) experiencia en R. El objetivo es romper el hielo con el programa y tener una introducción que facilite los siguientes pasos hasta la autosuficiencia en R. Haremos una introducción a R y un repaso a la estadística clásica usando R. Aprenderemos mediante la práctica desde lo más básico (comenzamos instalando R) y con el código facilitado veremos las bases del funcionamiento de R, los rudimentos de su gramática, y cómo llevar a cabo los análisis clásicos usando este programa.

El temario incluye:

• Instalación de R y R studio
• Presentación del panel de R Studio
• R. funciones básicas y operadores lógicos
• Tipos de variables en R
• Vectores (y operaciones con vectores)
• Estadísticos descriptivos
• Matrices, Factores (variables categóricas), Data frames y Listas
• Test clásicos con R (Correlación, Mann Whitney / U Wilcoxon, t-test, Chi 2, Anova y Regresión lineal)
• Cargar datos a R
• Loops, Loops for; Loops while; Condiciones dentro de un loop; Loops dentro de loops
• Bases de visualización de datos y resultados utilizando ggplot2
• Loops para profundizar en conceptos básicos de los resultados de los tests (el valor p, la R2 y el tamaño del efecto)
• Análisis de datos de casos reales