En este post vamos a pensar qué preguntas de investigación podemos generar a partir de un determinado dataset y qué tipos de gráficos podemos realizar para explorarlas.
En este post hacemos una exploración de la prueba T de Student: aprendé a verificar supuestos, a usar los gráficos qq y el test de Shapiro-Wilk para normalidad, el test de Levene para evaluar varianzas, y a realizar la prueba T. Además, te muestro cómo reportar resultados en artículos académicos.
Este post es un tutorial sobre cómo realizar un análisis ANOVA utilizando R. ANOVA, una extensión de la prueba t de dos muestras, examina las diferencias entre las medias de múltiples grupos. Utilizando el conjunto de datos iris, el tutorial cubre los supuestos, pruebas de normalidad y homogeneidad de varianzas, análisis ANOVA con funciones básicas de R, pruebas post hoc como HSD de Tukey, correcciones de Bonferroni y Holm, y el paquete rstatix para un análisis simplificado.
El tema de este post es la creación de funciones para reducir el código repetitivo y mejorar la eficiencia. Les muestro cómo transformar un código repetido en una función concisa, utilizando parámetros y argumentos. Ejemplifico con la creación de gráficos basados en fechas específicas.
En esta segunda parte de la Guía hiper-básica a RMarkdown vamos a trabajar otras funcionalidades para ajustar el resultado del RMarkdown a lo que necesitamos.