Curso | Introducción al lenguaje de programación R para el análisis estadístico de la movilidad humana

Contenido de las clases:

Clase 1: Introducción a R y su entorno de desarrollo | Martes 19 de septiembre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Conceptos básicos de programación en R
• Instalación de paquetes en R
• Fuentes primarias de consulta con R
• Uso de proyectos para garantizar la reproducibilidad del análisis de datos

Clase 2: Introducción al tidyvese para manejar datos en R: la importancia de los proyectos y la importación de datos. | Jueves 21 de septiembre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Comprendiendo el entorno de desarrollo RStudio con operaciones básicas
• Importación de datos en R desde diferentes fuentes
• Introducción del concepto de operaciones concatenadas con la pipe

Clase 3: La importancia del análisis de datos migratorios (Conceptual) | Sábado 23 de septiembre 

Hora: 10h30 a 12h30

• Conceptos claves sobre la migración (inicial, resaltar el glosario)
• Iniciativas para abordar el tema de la migración (Plataforma R4V, descargar uso potencial, consideraciones metodológicas)
• Otras experiencias sobre el análisis cuantitativo de la migración:
• Evidencia empírica de casos de protección de personas en movilidad (MIDAS)
• Uso de datos no tradicionales (redes sociales) para identificación de movilidad humana por conflictos bélicos.

Clase 4: Principios de estadística | Martes 26 de septiembre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Conceptos estadísticos como variables aleatorias, funciones de distribución
• Análisis de variables numéricas
• Análisis de variables categóricas
• Operaciones entre variables

Clase 5: Uso del tidyverse para la limpieza y transformaciones de datos | Jueves 28 de septiembre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Recodificación de variables y crear nuevas variables a partir de datos existentes
• Limpieza y transformación de datos
• Tratamiento de valores vacíos y duplicados

Clase 6: Exploración y visualización de datos con tidyverse I Sábado 30 de septiembre 

Hora: 10h30 a 12h30

• La gramática de los gráficos ggplot2
• Visualización de variables numéricas
• Visualización de variables categóricas

Clase 7: Pruebas de hipótesis para la media entre grupos | Martes 3 de octubre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Casos de acuerdo a la varianza en los grupos es igual o distinta
• Casos de desbalance en los tamaños de los grupos
• Comparación y validación de estadísticas de grupo

Clase 8: Correlación y el modelo de regresión | Jueves 5 de octubre 

Hora: 18h30 a 20h30

• El modelo de mínimos cuadrados ordinarios con una sola variable
• Interpretación y validación de los parámetros de una regresión
• La relación entre un modelo de regresión y la correlación de los datos

Clase 9: Regresión lineal con múltiples variables | Sábado 7 de octubre 

Hora: 10h30 a 12h30

• Inclusión de variables dicotómicas en el modelo de regresión
• Interpretación de las estadísticas de performance de los modelos de regresión
• Selección y comparación de modelos

Clase 10: Recomendaciones para un gráfico efectivo | Martes 10 de octubre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Métodos y transformaciones de datos para contar una historia
• Paletas de colores y labels para mejorar la interpretación de los datos.
• Apuntes sobre la visualización de categorías divergentes y variables nominales
• Visibilidad de grupos vulnerables no presentes en los datos

Clase 11: Estudios académicos relacionados a la migración | Jueves 12 de octubre

Hora: 18h30 a 20h30

• Revisión de la estructura de una investigación académica relacionada a la movilidad humana.
• Métodos para abordar la movilidad humana desde la visualización y la disponibilidad de datos.
• Lecciones y métodos narrativos para abordar desde la estadística a la migración

Clase 12: Introducción a las series de tiempo con R | Sábado 14 de octubre 

Hora: 10h30 a 12h30

• El manejo del formato de fechas con R
• Introducción a la librería {tsibble} para manejo de series de tiempo
• Las partes de un tsibble key y un index
• Operaciones agregadas en el tiempo y por grupo

Clase 13: Conceptos estadísticos sobre las series de tiempo | Martes 17 de octubre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Uso de los conceptos y técnicas aprendidos en las semanas anteriores para analizar datos de migración en el contexto de las series de tiempo
• La distribución de una variable en el tiempo.
• Identificación de patrones temporales en los datos de migración

Clase 14: Descomposición de series temporales | Jueves 19 de octubre 

Hora: 18h30 a 20h30

• Modelado de los patrones temporales en los datos de migración del caso de estudio
• Visualización de los patrones temporales en los datos de migración del caso de estudio

Clase 15: Escritura de documentos estadísticos con Quarto | Sábado 21 de octubre

Hora: 10h30 a 12h30

• Combinación de narrativa y código en un mismo documento
• Recomendaciones para comunicar con datos
• Recomendaciones preliminares para la evaluación de políticas públicas