Herramientas estadísticas para la investigación social con R

En la actualidad, se llama de manera muy amplia ciencia de datos a una disciplina emergente que exige competencias en estadística, programación y metodología cuantitativa de investigación. En cada uno de esos tres dominios hay personas expertas, pero su conocimiento básico e integrado es necesario para quienes se ocupan de la investigación en Ciencias Sociales. Lo es porque el planteo de problemas requiere poder pensar diseños de investigación, decidir el modo en que se usará la evidencia para responder a las preguntas, con qué técnicas se analizará y qué herramientas informáticas serán adecuadas para aplicarlas; aun cuando, para los procedimientos más complejos, se recurrirá a especialistas en cada disciplina. Este manual ofrece una introducción simultánea en esos tres campos: conceptos y procedimientos de la estadística descriptiva e inferencial, su contextualización en problemas concretos de investigación, y elementos para iniciarse en la programación en R, uno de los software de código abierto más versátil y de mayor difusión. La competencia en las tres áreas es necesaria, tanto para desarrollar proyectos de investigación, como para hacer lecturas comprensivas de las publicaciones de investigaciones, cuyos resultados moldean las prácticas académicas y profesionales. Por su diseño, puede usarse como manual para cursos obligatorios en carreras de grado y posgrado, dado que admite apropiarse de conceptos y herramientas, sin considerar fórmulas o procedimientos matemáticos. Y también aporta como manual de consulta para la práctica de la investigación, ya que los fundamentos matemáticos están esbozados y, sobre todo, remiten a referencias donde pueden profundizarse. Tanto el vocabulario, como el modo de aproximación a los conceptos y los ejemplos, están dirigidos a estudiantes de grado y posgrado, tesistas y quienes participan en proyectos de investigación en Ciencias Sociales. El recorrido comienza en la organización básica a partir de los datos brutos, su exploración y descripción, pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas, cálculo de la potencia estadística y llega hasta medidas de tamaño del efecto.