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Duración: 8 horas
Modalidad: Online
Horario:
El entorno de programación R, nos permite explorar, analizar y modelar datos. Su aplicación para realizar análisis de estadística descriptiva, inferencial y bayesiana continúa creciendo dentro de la comunidad científica a nivel mundial. Lo anterior, se debe en parte a su gran versatilidad (nos permite generar análisis y gráficos que no se encuentran disponibles en otros paquetes estadísticos) y al hecho de que es un software libre (completamente gratuito) que fomenta el trabajo colaborativo.
A pesar de las múltiples ventajas que presentan aquellas personas que manejan esta valiosa herramienta, aprender R junto con estadística puede resultar intimidante y en algunos casos frustrante. Lo anterior se debe en parte a que desarrollar análisis estadísticos con R, requiere que conozcamos y manejemos muy bien conocimientos básicos sobre modelos matemáticos, lo cual, al principio, puede ser un tema difícil de comprender. Es por ello, que este curso está diseñado para introducir a los participantes de una forma sencilla y didáctica tanto al universo de posibilidades que R ofrece, como al análisis de datos y modelación tanto en biología pesquera como en acuicultura. Lo anterior se realizará por medio de clases teóricas y sesiones prácticas de laboratorio de datos con R y con una introducción al uso de Tableau para visualizar datos y crear dashboards online interactivos, enfocados en ejemplos correspondientes a las áreas de biología pesquera y acuicultura.
Este curso es una introducción al análisis de datos en ambas áreas (biología pesquera y acuicultura), por lo cual, si nunca has utilizado R o incluso si eres un usuario de nivel intermedio, que desea mejorar su flujo de trabajo con esta herramienta, este curso es para ti.
Tema 1: Lo que necesitas conocer sobre R. ¿Cómo puedo mejorar mi flujo de trabajo dentro de R? Aprendiendo cómo el tidyverso puede facilitar nuestro trabajo. Bases de datos online gratuitas. Una herramienta: FishStatJ (FAO). Gráficos con paquete base de R vs. gráficos mejorados con el paquete ggplot2. Laboratorio de datos con R.
Tema 2: Introducción a la biología pesquera. Conceptos e ideas que fundamentan las investigaciones en biología pesquera. Evaluación de recursos pesqueros: ¿En qué consiste y cuál es su importancia? Introducción al diseño experimental en acuicultura: variables, factores, tratamientos, hipótesis, importancia de las réplicas, pseudoréplicas. Introducción a los análisis de estructura de tallas. Laboratorio de datos con R.
Tema 3: Introducción a los modelos matemáticos: Aspectos fundamentales. Estimación de parámetros. Ejemplos de modelos básicos. Estudiemos un modelo de regresión para poner en práctica lo aprendido. Tableau para visualización de datos y creación de dashboards. Laboratorio de datos con R.
Tema 4: Estadística inferencial: supuestos principales de estadística paramétrica (normalidad y homocedasticidad), pruebas de estadística paramétrica (T-Student, ANOVA, pruebas a posteriori paramétricas). Correlaciones múltiples paramétricas y no paramétricas. Pruebas de estadística no paramétrica (Prueba U de Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, pruebas a posteriori no paramétricas). Laboratorio de datos con R.
Tema 5: Modelo para evaluar la relación talla-peso. Estimación del factor de condición y pruebas de hipótesis asociadas. Dinámica reproductiva: estimación de índice gonadosomático (IGS/GSI), cómo presentar resultados del cronograma de madurez, modelo frecuentista y bayesiano de ojiva de madurez para estimación del L50 con intervalos de confianza. Diseñemos nuestro primer dashboard (tablero de gráficos) interactivo online con la herramienta computacional “Tableau”. Laboratorio de datos con R y Tableau.
