🚨 ¿Sabías que puedes utilizar R de forma interactiva sin escribir código? 🚨

¡SÍ! Los Addins de RStudio son como tener un ayudante en tu IDE. 💥 Imagina ejecutar órdenes en R con solo un par de clics, ¡sin siquiera escribir una línea de código! 🎯

#stats #rstats #DataScience 💻 Solo abre el menú Addins y BOOM 💣, puedes hacer un montón de cosas sin complicarte. Aquí te dejo mi lista top de 10 addins imprescindibles que te animarán a comenzar con R sin agobios. 😎👇

#Addins #RStudio #Estadística #Programación #analytics

😱📊 ¿Sigues usando gráficos de barras (o puntos+líneas) para representar datos continuos?
Es hora de soltar el barbarplot

📸 Mira la imagen: 5 conjuntos de datos muy diferentes dan lugar al mismo gráfico de barras. ¿Cómo puede ser? Te lo cuento en este post 👇🧵

#stats ❌ 8 razones para dejar de usar barplots para datos continuos

1️⃣ Ocultan la distribución de los datos
Diferentes distribuciones pueden dar lugar al mismo gráfico de barras.
Se pierde información clave como la simetría, la presencia de outliers o patrones multimodales.

🔥 Errores que cometes en tus análisis de datos, y que (casi) nadie te ha contado. Excepto @AdrianOlszewski. Mi resumen:

🚨 13 Errores de Comprensión de Conceptos Estadísticos.

#stats #analytics #datascience #rstats #python #research #phd #thesis #pvalue @AdrianOlszewski 1. "La regresión logística no es una regresión". Error! Existe un malentendido del término "regresión" en estadística, que realmente incluye modelos como la regresión logística.

🎯 ¿Quieres que tus clusters realmente representen la estructura de tus datos? Entonces no te olvides de escalar.

💡 Escalar bien tus datos puede cambiar radicalmente los resultados que obtienes. Aquí te explico por qué y cómo hacerlo mejor. 👇

#MachineLearning #DataScience 🧠 En el análisis de datos, hay decisiones que parecen “detalles técnicos” pero que cambian radicalmente los resultados. El escalado de características (feature scaling) es una de ellas. ¿Por qué es tan crucial cuando usamos algoritmos como el k-means?

#clustering #ML #KMeans

📊 Errores comunes al analizar e interpretar datos (y cómo evitarlos)
En plena era de los datos, cometer errores al analizarlos puede salir muy caro.

👇🧵 Aquí tienes un repaso de los errores más comunes.

#stats #datascience #analytics #rstats 🔍 1. No tener claro el objetivo del estudio
¿Estás describiendo, explicando o prediciendo? No es lo mismo.
Ese objetivo define qué datos necesitas, cómo analizarlos y cómo interpretar los resultados.

+Info: x.com/RosanaFerrero/…
science.org/doi/10.1126/sc…

🚨 ¿Todavía haces análisis complejos en hojas de cálculo? ¡🚨
Las hojas de cálculo son omnipresentes, versátiles y familiares, pero cuando se trata de análisis de datos complejos o decisiones críticas… se transforman en una bomba de relojería.💣👇🧵

#rstats #excel #spss #stats 💥 La cruda realidad: los errores son la norma, no la excepción
Estudios sistemáticos han demostrado que los errores en hojas de cálculo son tan comunes como invisibles. No hablamos solo de equivocarse al teclear un número. Hablamos de Errores lógicos, Fórmulas, Cambios, etc.!

🔍 ¿Qué es la ordenación restringida?
👀 Es una técnica de análisis multivariante que sirve para explorar cómo se relacionan múltiples variables de respuesta (e.g. abundancia de especies) con múltiples variables explicativas (e.g. condiciones ambientales).

Te cuento más 👇🧵 💡A diferencia de la ordenación no restringida (e.g. PCA/CA), aquí forzamos la representación de los datos a que esté condicionada por variables externas. Buscamos los ejes que mejor explican la variación, pero solo dentro del espacio definido por las variables explicativas.

📊 ¿Cómo evalúas y diagnosticas tu modelo de regresión?
💡 Comprender cómo se comportan los residuos es clave para interpretar si el modelo se ajusta correctamente a los datos.👇🧵

#stats #analytics #RStats #ModelDiagnostics #Estadística #DataScience #easystats #performance Y aquí es donde entra el paquete 📦 {performance} de #RStats, que te permite realizar un diagnóstico completo, visual y eficiente en cuestión de segundos. 👇

🧪 Diagnóstico gráfico: lo que todo analista debería revisar:

🎯 ¿CUÁNTO ES SUFICIENTE? El tamaño de muestra ideal explicado fácil y rápido 🚀
Cuando diseñas un experimento o estudio, surge la GRAN PREGUNTA: ¿Cuántos sujetos o muestras necesito? 🤔

🔍En este post veremos por qué y cómo calcular el tamaño de muestra👇🧵

#DataScience #stats 📉 Demasiado pequeño: Podrías pasar por alto un efecto importante. Resultados poco confiables o "ruido".
💸 Demasiado grande: Desperdicias recursos y esfuerzo
🏆 El tamaño justo (como Ricitos de oro): Para detectar efectos relevantes sin malgastar recursos.

👀 ¿Te has preguntado qué estadísticos y gráficos usar para cada tipo de variable y estudio?
✨ Tanto la variación como la covariación son esenciales en el análisis de datos.
Aquí te lo resumo de forma sencilla 👇🧵

#stats #dataviz #statistics #analytics #datascience La VARIACIÓN se ocupa de la dispersión dentro de una variable
La COVARIACIÓN se centra en las relaciones entre múltiples variables
Utilizar correctamente estas herramientas estadísticas puede enriquecer cualquier análisis de datos y ayudar a obtener conclusiones más robustas.📈🔍

🔥 Las pruebas estadísticas más comunes son TODAS modelos lineales. 🔥

🧠 Por lo tanto, en lugar de utilizar cientos de pruebas diferentes, ¿por qué no usar un modelo que realiza todas tus pruebas en una sola estructura flexible y robusta?

Te lo resumo en este post:👇🧵 🤔 Cuando piensas en ANOVA, t-tests, test de Mann-Whitney o test Chi-cuadrado, crees que estás aplicando métodos diferentes, pero la realidad es que todos son casos especiales del Modelo Lineal.
🌟 3 razones por las que los modelos de regresión lineal deben ser tu primera opción:

🚨Los datos ausentes están por todas partes🚨
👉Los NA pueden invalidar los resultados de tu estudio
👉Muchas funciones automáticas pueden no ser las más óptimas para manejarlos
👉El tratamiento incorrecto de los NA puede llevar a conclusiones erróneas o sesgadas
¿Qué hacer?👇🧵 👀 ¿Qué hacer con los NA? 🤔
1️⃣ Identifica los datos ausentes y comprende por qué faltan:
👉 Errores humanos
👉 Interrupciones en el flujo de datos (como meses sin registro)
👉 Problemas de privacidad
👉 Sesgo: Como cuando ciertos participantes del estudio tienen más NA que otros

🌟👀 ¿Qué hacer cuando un resultado NO es estadísticamente significativo?
¡No entres en pánico! 🧘‍♀️🧠 Un p > 0.05 no es el fin del análisis, sino el inicio de una buena reflexión.

Hoja de ruta🧵👇🏻

#stats #datascience #analytics #inference #pvalue #rstats #research #thesis 🔥 1. Evita conclusiones simplistas
No estadísticamente significativo (discernible o detectable) ≠ No hay efecto
👉 El p-valor NO te dice si la hipótesis nula es verdadera. Solo indica la compatibilidad de los datos con esa hipótesis, asumiendo que sea cierta.

🔥 ¿QUÉ MODELO DE REGRESIÓN DEBERÍAS ELEGIR? (UNA GUÍA SENCILLA) 🔥
¿Te suena a conjuro estadístico esto de LM, GLM, GAMM, GLMM...?
🧙‍♂️ Tranquilidad. Vamos paso a paso. Te prometo solo necesitas realizar unos simples pasos para elegir el modelo más adecuado para tu problema:👇🧵 📢 PASO 1: ¿Tu variable respuesta es continua?
✅ Sí → Modelo Lineal (LM)
(Si se cumplen sus supuestos: linealidad, homocedasticidad, normalidad, independencia…)
🚫 No → ¡Sigue leyendo!

💡Una de las mejores herramientas que conozco (y de las que más recomiendo) es R Markdown… o su evolución, Quarto.
Siempre que puedo, la incluyo en los cursos/Másters que doy.👌
🧵👇 Hoy un hilo de experiencias y recursos en el que espero que participes con tus aportes.

#rstats ¿Por qué? Porque permite integrar código, resultados y explicaciones en un solo documento.
Eso ahorra tiempo, evita errores y, sobre todo, mejora la reproducibilidad y la comunicación de los análisis.

En mis clases suelo proponer a los estudiantes que reflexionen sobre:

👀 ¿Cómo evoluciona el análisis desde una comparación de medias simple (ANOVA / t-test), a un análisis de covarianza (ANCOVA) y finalmente a un modelo lineal general con interacción?

Vamos paso a paso, leyendo cada viñeta del gráfico de Adrian Olszewski 🙌:

#stats #datascience 1️⃣ ANOVA/t-test: Efecto principal no ajustado
Se comparan las medias de dos grupos (líneas horizontales morada y verde), ignorando cualquier otra covariable.
Comparación cruda, no se ajusta por covariables (e.g. eje X).
❗Puede haber confusión si esa covariable está relacionada.

🚨 Una crítica válida y urgente a prácticas comunes de análisis de datos en la Ciencia🚨

🏆 La causalidad es el Santo Grial del análisis de datos: saber qué realmente causa qué. Pero, ¡cuidado! No es tan fácil como parece. 🧠 La causalidad (especialmente en medicina y salud pública) NO es como un interruptor de luz. 🔦 Prendes, se enciende. Apagas, se apaga. Fácil. La causalidad aquí es clara debido a mecanismos conocidos, resultados inmediatos y repetibles.

🤯 Por piensas que con solo mirar coeficientes y R² tienes todo bajo control en tu modelo de regresión... 🤨

🔥 El Cuarteto de Anscombe: Cuatro datasets, un mismo modelo… pero con realidades completamente distintas. 🔥

🧵Soluciones...👇

#stats #analytics #datascience #DataViz Estos cuatro conjuntos de datos tienen:
✅ Misma media en X e Y
✅ Misma varianza
✅ Misma correlación
✅ Mismos coeficientes de regresión
✅ Mismo R²

📉 Pero cuando los graficas… descubres el desastre 🤯

💡 Errores clave en un modelo de regresión:

🔥 ¿QUÉ MODELO DE REGRESIÓN DEBERÍAS ELEGIR? (UNA GUÍA SENCILLA) 🔥

¿No sabes qué modelo de regresión usar? ¿Te confunden los términos LM, GLM, GAMM y demás siglas raras? 🌀 LO INTENTARÉ EXPLICAR RÁPIDAMENTE ⏳💥👇🧵

#stats #analytics #datascience 📢 PASO 1: ¿Tu variable respuesta es continua?
✅ Sí → Modelo Lineal (LM) (SI SE CUMPLEN SUS SUPUESTOS).
🚫 No → ¡Sigue leyendo! 👇

🚨📊 ¿Por qué deberías dejar de usar barplots? 🌧️🌈

Si sigues usando gráficos de barras con error para representar datos cuantitativos, estás perdiendo información valiosa. Aquí te explico por qué:👇🧵

#DataViz #RaincloudPlots #Analytics #RStats #DataScience #stats 1️⃣🔥 Ocultan la variabilidad → ¡Pueden hacer que datos diferentes se vean iguales!😵
👉📊 Los barplots NO te muestran la forma real de los datos, solo la media y el error o la incertidumbre.
🚨Datos con distribuciones totalmente diferentes pueden parecer idénticos en un barplot.

🔥 Crear gráficos con pruebas estadísticas suele requerir varios pasos, pero {ggstatsplot} lo hace todo en una sola línea de código. 👇🧵

✅ No necesitas copiar/pegar números en un informe: los gráficos ya contienen toda la información.

#rstats #stats #dataviz #datascience 🎯 #stats + #dataviz en 1 solo paso
✅ Gráficos con pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas
✅ Formato APA listo para publicar 📑
✅ Muestra automáticamente N 📊
✅ Mezcla caja + violín para mejor visualización 🎻
✅ Incluye tamaños de efecto, IC y pruebas bayesianas