R es un lenguaje de programación y un entornopara análisis estadístico y la realización degráficos. Debido a su naturaleza es fácilmenteadaptable a una gran variedad de tareas.

R abarca una amplia gama de técnicasestadísticas que van desde los modelos linealesa las más modernas técnicas de clasificaciónpasando por los test clásicos y el análisis deseries temporales. Proporciona una amplia gamade gráficos de alta calidad, además puede incluirsímbolos y fórmulas matemáticas.

Al arrancar R Commander se presentan las dos ventanas

Ventana de consola del R commander, desde esta ventana

se seleccionan los paquetes para luego ser cargados y

trabajar con la información contenida

Ventana del R-Commander, contiene: barra de menús, barra

de elementos activos, área de instrucciones, área de

resultados y área de mensajes.

Si se desea ejecutar un único comando basta con situarel cursor en cualquier punto del comando y pulsar Submit.

Si se desean ejecutar varios comandos, seleccionar todosy dar Submit. Las opciones son: File: para abrir ficheros con instrucciones a ejecutar, o para

guardar datos, resultados, sintaxis,etc. Edit: las típicas opciones para cortar, pegar, borrar,etc. Statistics: ejecución de procedimientos propiamente

estadísticos. Graphs: gráficos. Models: definición y uso de modelos específicos para el

análisis de datos. Distribution: probabilidades, cuantiles y gráficos de las

distribuciones de probabilidad más habituales (Normal, t deStudent, F de Fisher, binomial, etc.)

Tools: carga de librerías y definición del entorno.

El programa R y el paquete R-Commander no solo permiten

crear y trabajar sobre datos con formato nativo, sino que

permiten también utilizar ficheros provenientes de otros

programas. Los formatos de fichero soportados por R-

Commander son:

texto puro

SPSS

Minitab

STATA

Excel

Access

Para cambiar el conjunto de datos: En R es posible trabajar con

varios conjuntos de datos cargados al mismo tiempo, sin

embargo solo uno estará activo.

Para visualizar todos los conjuntos de datos disponibles, se da

doble click en el recuadro.

Todos los análisis y los estadísticos que se calculan en R-

Commander se realizan sola y exclusivamente sobre la base

de datos activa, así que tenga cuidado cuando maneje varios

conjuntos de datos a la vez: ¡asegúrese de trabajar sobre el

conjunto apropriado!

Este menú contiene los estadísticos básicos para resumir el conjunto de

datos activo.

Conjunto de datos activos Según la naturaleza de la variable son:

mínimo y máximo

media y mediana

primer y tercer cuartil

Es decir, los cinco cuartiles más la media.

Frecuencias absolutas para variables cualitativas

Resúmenes numéricos .- Este comando hace el resumen de

una variable numérica . Frente al resumen descrito

antes, ofrece además la desviación típica.

Distribución de frecuencias.- Se usa para calcular las

frecuencias de los casos observados en una variable

categórica.

Tablas de estadísticos.- Se pueden hacer tablas con los

estadísticos (media, mediana o desviación típica) para

comparar las variables.

Tablas de contingencia.- Permite hallar las frecuencias de

la distribución conjunta de dos variables categóricas, es decir,

el número de casos en que se manifiestan simultáneamente

cada combinación de valores de cada variable.

Tablas de entradas múltiples.- Este menú permite

construir tablas para la distribución conjunta de tres, cuatro

o más variables.

Test t para una muestra.- Sirve para hacer contrastes de

hipótesis para la media de una variable cuantitativa con

distribución normal. En la pantalla de construcción del

contraste se pueden elegir:

tipo de contraste bilateral y unilaterales

valor de la media bajo la hipótesis nula

nivel de confianza para el intervalo de estimación.

Test t para datos emparejados.- Se utiliza para contrastar

dos variables en que los datos se suponen

relacionados, como al comparar dos variables observadas

sobre los mismos individuos.

Unas herramientas muy útiles a la hora de hacer estadística

son sin duda las gráficas. Muchas veces la visualización de

la gráfica adecuada nos ayuda a hacernos una idea

preliminar de la variable que queremos analizar.

https://ocw.uca.es/course/view.php?id=11_y_rcmdr:r-uca

https://ocw.uca.es/mod/resource/view.php?id=243

http://uce.uniovi.es/CURSOICE/Informese4.html

http://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-

RRCmdrv21.pdf