R-COMMANDER. GESTIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS. CUADERNOS DE ESTADÍSTICA 40

INDICE
Prólogo
Parte I
1. ¿R?
2. Obtener e instalar R
3. ¿Cómo se trabaja con R?
3.1. Interfaces gráficas. Trabajar con R en un entorno amigable
3.2. Interfaces para programación
4. Paquetes
4.1. Cómo instalar un paquete
4.2. Cómo cargar un paquete
4.3. Explorando en los repositorios
4.4. Clasificación de paquetes
5. R Commander
5.1. Obtener e instalar R Commander
5.2. Descripción de R Commander
5.3. Opciones generales de la barra de menús
5.4. Configuración de R Commander
5.4.1. Directorio de trabajo
5.4.2. Nombrar objetos
5.4.3. Ejecutar directamente R Commander
6. ¿Cómo introduzco datos en R Commander?
6.1. Introducir datos directamente
6.1.1. ¿Puedo editar mis datos y modificar valores?
6.2. Cargar conjunto de datos
6.2.1. Cargar conjuntos de datos generados por nosotros
6.2.2. Cargar conjunto de datos procedentes de paquetes
6.3. Importar datos
6.3.1. Importar fichero de datos IBM-SPSS (.sav)
6.3.2. Lectura de datos en formato ASCII
6.3.3. Lectura de datos en formato Excel, Access o dBase
6.4. ¿Puedo trabajar con varios conjuntos de datos al mismo tiempo?
6.5. ¿Cómo guardo los datos?
6.6. Presentación de los datos del ejemplo
7. Quiero manipular el conjunto de datos
7.1. Seleccionar el conjunto de datos
7.2. Actualizar el conjunto de datos
7.3. Ayuda sobre el conjunto de datos
7.4. Variables del conjunto de datos
7.5. Establecer nombres de casos
7.6. Filtrar (seleccionar) casos
7.7. Borrar filas del conjunto de datos
7.8. Eliminar los casos con valores omitidos
8. Quiero modificar y crear variables
8.1. Recodificar una variable
8.2. Crear una nueva variable
8.3. Añadir número de observaciones al conjunto de datos
8.4. Tipificar una variable
8.5. Convertir una variable numérica en factor
8.6. Segmentar una variable numérica
8.7. Reordenar los niveles de un factor
8.8. Renombrar variables
8.9. Eliminar variables
9. Extensiones de R Commander
9.1. RcmdrPlugin.Export
9.2. RcmdrPlugin.TeachingDemos


Parte II
10. Análisis estadísticos con R Commander
10.1. Resúmenes
10.1.1. Conjunto de datos activo
10.1.2. Resúmenes numéricos
10.1.3. Distribución de frecuencias
10.1.4. Número de observaciones ausentes
10.1.5. Tabla de estadísticas
10.1.6. Matriz de correlaciones
10.1.7. El problema de la significatividad
10.1.8. Test de correlación
10.1.9. Test de normalidad de Shapiro-Wilk
10.2. Tablas de contingencia
10.2.1. Tabla de doble entrada
10.2.2. Tabla de entradas múltiples
10.2.3. Introducir y analizar una tabla de doble entrada
10.3. Medias
10.3.1. Test t para una muestra
10.3.2. Test t para muestras independientes
10.3.3. Test t para datos relacionados
10.3.4. Anova de un factor
10.3.5. Anova de múltiples factores
10.4. Proporciones
10.5. Varianzas
10.6. Test no paramétricos
10.6.1. Test de Wilcoxon (2 muestras independientes)
10.6.2. Test de Wilcoxon para muestras pareadas
10.6.3. Test de Kruskal-Wallis (k muestras independientes) 117
10.6.4. Test de Friedman (k muestras apareadas)
10.7. Análisis Dimensional
10.7.1. Fiabilidad de la escala
10.7.2. Análisis factorial
10.7.3. Análisis de Componentes Principales
10.7.4. Análisis de agrupación
10.8. Ajuste de modelos
10.8.1. Regresión Múltiple
11. Modelos ? Modelo lineal general
11.1. Modelos. Análisis de Regresión
11.2. Modelos. Análisis de la Varianza
12. Gráficas
12.1. Gráfica Secuencial
12.2. Histograma
12.3. Gráfica de tallo y hojas
12.4. Diagrama de cajas
12.5. Gráfica de comparación de cuantiles
12.6. Diagrama de dispersión. Matriz de diagramas de dispersión
12.7. Gráfica XY
12.8. Gráfica de las medias
12.9. Gráfica de barras y de sectores 12.10. Gráficos 3D
13. Distribuciones
13.1. Distribución Normal (continua)
13.1.1. Cuantiles Normales
13.1.2. Cálculo de probabilidades
13.1.3. Gráfica de la Distribución Normal (función de densidad)
13.1.4. Muestra aleatoria de una distribución
13.2. Distribución Binomial (discreta)
13.2.1. Cuantiles Binomiales
13.2.2. Probabilidades binomiales acumuladas
13.2.3. Probabilidades binomiales
13.2.4. Gráfica de la distribución binomial
13.2.5. Muestra de una distribución binomial
14. Teaching Demos. Una herramienta para la enseñanza de la Estadística
14.1. Teorema Central del Límite
14.2. Intervalo de Confianza para la media poblacional
14.3. Potencia del test
14.4. Regresión lineal Simple
14.5. Coeficientes de correlación
Referencias bibliográficas