Análisis de Datos Cuantitativos con R aplicado a las Ciencias Sociales

El presente curso, organizado por la Fundación San Marcos para el Desarrollo de la Ciencia y la Cultura en colaboración con el Centro Cultural de San Marcos, tiene como propósito introducir a los participantes en el uso del entorno R y RStudio para el análisis cuantitativo, con énfasis en la aplicación rigurosa de conceptos estadísticos fundamentales desde una perspectiva de las ciencias sociales.

A lo largo de ocho sesiones, se brindarán herramientas para comprender, procesar, visualizar e interpretar datos cuantitativos mediante un enfoque práctico, riguroso y reproducible. Se hará uso de documentos dinámicos que combinan contenido teórico, procesamiento estadístico y presentación de resultados.

El curso está dirigido a estudiantes, docentes e investigadores que deseen incorporar herramientas de análisis cuantitativo a sus investigaciones sociales.

Docente:

Gonzalo Almendariz Villanueva: Bachiller en Ciencia Política por la UNMSM, especializado en análisis estadístico y programación aplicada a las ciencias sociales. Tiene formación en R, Python, SQL y visualización de datos con Tableau, además de capacitación avanzada en DataCamp. Ha participado en proyectos como Voces para el Futuro del PNUD y tiene experiencia docente en cursos de R y análisis cuantitativo en plataformas como Métrica 23 y el Taller TAREP de la UNMSM. En 2025, publicó el libro “R para el análisis de datos”, obra técnica de 550 páginas que combina teoría estadística y práctica aplicada en R.

Temario:

Sesión 1. Fundamentos del análisis cuantitativo en ciencias sociales y primeros pasos en R y RStudio

En esta sesión se introducirá el análisis cuantitativo desde la perspectiva de las ciencias sociales. Se presentarán los objetivos del curso, se explicará el entorno de trabajo con R y RStudio, y se realizará una primera exploración de conjuntos de datos sociales.

Temas:

• Presentación y alcances del análisis cuantitativo en investigación social
• Instalación y configuración de R y RStudio
• Reconocimiento del entorno de trabajo
• Importación y exploración inicial de datos en R
• Presentación del trabajo final

Sesión 2. Gestión, organización y transformación de datos en R

Se abordarán los principios para la limpieza, organización y transformación de bases de datos en el entorno R. Los participantes aplicarán técnicas para filtrar, seleccionar y crear nuevas variables, preparando la información para su análisis estadístico.

Temas:

• Criterios para la limpieza y estructuración de datos
• Selección y filtrado de variables y observaciones
• Creación y transformación de variables
• Manipulación de bases de datos sociales en R
• Práctica guiada sobre conjuntos de datos reales

Sesión 3. Visualización y representación gráfica de datos sociales en R

Se estudiarán los fundamentos de la visualización de datos sociales, con énfasis en la representación gráfica ética y clara. Se explorarán diferentes tipos de gráficos y su pertinencia según la naturaleza de los datos.

Temas:

• Principios de visualización ética y efectiva
• Gráficos descriptivos para variables cualitativas y cuantitativas
• Selección de gráficos según el tipo de variable
• Personalización y exportación de gráficos en R
• Análisis crítico de visualizaciones en ciencias sociales

Sesión 4. Análisis exploratorio: estadística descriptiva y relaciones entre variables

Se profundizará en la estadística descriptiva para el análisis exploratorio de datos sociales. Se abordarán medidas de tendencia central, dispersión, análisis de frecuencias, tablas cruzadas y correlaciones.

Incluye el examen intermedio al final de la clase.

Temas:

• Medidas de tendencia central y dispersión
• Tabulación de frecuencias y análisis de tablas cruzadas
• Análisis de correlación entre variables
• Interpretación de resultados exploratorios en R
• Examen intermedio: organización, transformación y representación gráfica de datos

Sesión 5. Introducción a la inferencia estadística en ciencias sociales

Se revisarán los fundamentos teóricos y prácticos de la inferencia estadística. Los participantes aprenderán a formular hipótesis y a elegir pruebas estadísticas apropiadas, evaluando supuestos previos a su aplicación.

Temas:

• Concepto de población, muestra y parámetros
• Formulación de hipótesis nula y alternativa
• Selección de pruebas estadísticas según tipo de variable
• Evaluación de supuestos para la inferencia
• Aplicación de inferencia básica en R

Sesión 6. Aplicación de pruebas estadísticas básicas en R

Se aplicarán y analizarán pruebas estadísticas fundamentales para comparar grupos y examinar relaciones entre variables, incluyendo pruebas para medias y para independencia en variables categóricas.

Temas:

• Pruebas de comparación de medias (t de Student)
• Pruebas de independencia para variables categóricas (chi-cuadrado)
• Análisis de varianza (ANOVA) para comparación de múltiples grupos
• Ejercicios prácticos en R con datos sociales
• Interpretación de resultados en contexto social

Sesión 7. Modelado y análisis de regresión lineal simple

Se introducirá el modelo de regresión lineal simple y su aplicación en ciencias sociales. Se estudiará la interpretación de coeficientes, evaluación del ajuste y supuestos del modelo.

Incluye el examen final al final de la clase.

Temas:

• Fundamentos y supuestos del modelo de regresión lineal
• Interpretación de coeficientes y capacidad explicativa
• Evaluación y validación del modelo
• Aplicaciones prácticas de regresión en R
• Examen final: inferencia estadística y regresión

Sesión 8. Presentación y defensa de informes de análisis cuantitativo

Los participantes presentarán y defenderán sus trabajos finales. Se fomentará la discusión grupal sobre los hallazgos obtenidos y se brindará retroalimentación sobre el proceso de análisis cuantitativo realizado durante el curso.

Temas:

• Entrega y presentación oral de informes finales
• Discusión crítica de hallazgos y metodologías empleadas
• Reflexión colectiva sobre la experiencia de análisis cuantitativo en R
• Orientaciones finales para la continuidad del aprendizaje

Costo:

• Comunidad Sanmarquina: S./ 160.00
  
• Público General: S/ 230.00

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FORMA DE PAGO

FUNDACIÓN SAN MARCOS PARA EL DESARROLLO DE LA CIENCIA Y LA CULTURA

TITULAR: FUNDACIÓN SAN MARCOS PARA EL DESARROLLO DE LA CIENCIA Y LA CULTURA

BANCO DE CRÉDITO DEL PERÚ

Cuenta Corriente Soles:

CTA. CTE. 193-1315244-0-92
CCI: 00219300131524409214

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