¿Por qué aprender R?

Veremos cinco razones principales por las que deberías aprender R.

Si estás en el área de las ciencias biológicas y aún no usas R, esperamos que esta entrada te convenza. Vamos allá.

R es un lenguaje de programación diseñado para la estadística y la visualización de datos.

Tal vez te hayas dado cuenta que, a lo largo de los años, en cada vez más y más publicaciones usan R como principal método para realizar los análisis.

O quizás, eres estudiante y tus profesores te han sugerido aprender a programar en R lo más pronto posible.

Incluso tal vez tengas disponible cursos de R en la universidad.

Hay muchos programas y software estadísticos en el mercado. Pero ¿por qué tanto alboroto por R?

Aquí te van 5 razones:

1. Es gratis

No hay pagos ni suscripciones ni nada de eso. Lo descargas y lo usas. Para siempre.

Muchas personas piensan que como es gratis, los resultados que arroja son menos confiables.

Pero NO es así.

Si comparas exactamente los mismos procedimientos entre R y, digamos, SPSS, obtendrás los mismos resultados. Mismos p-values, mismos residuales, mismos parámetros, etc.

Todos los métodos contenidos en R, ya sean de paquetes de terceros o de R por defecto, vienen con la documentación adecuada y la cita a las publicaciones en las que están basados.

Otros aseguran que R tiene menos métodos disponibles que otros programas. Si bien es cierto para R por sí mismo, al instalar paquetes de terceros, hoy en día prácticamente cualquier análisis que puedas imaginar puede (o podrá) realizarse en R.

2. Es código abierto

El llamado open source se refiere a que los usuarios tienen la capacidad de ver, modificar y redistribuir el código que construye a R.

Esto tal vez no le sea muy útil al usuario promedio. Sin embargo, gracias a esta cualidad, es que cualquier persona puede programar su propio paquete de R, su propia librería con funciones únicas.

ggplot2, dplyr, vegan, rgdal, todos son paquetes desarrollados por terceros, ajenos al equipo de la R Foundation. Y todos son gratis.

3. Es multiplataforma

¿Usas Windows? Muy bien. ¿Tienes Mac? No hay problema. ¿Eres puro Linux? No pasa nada.

R está disponible y funcionando en todos estos sistemas operativos.

4. Es colaborativo

Esto es parecido al punto 2. Pero más bien nos referimos a la automatización de procesos y el poder compartir tu flujo de trabajo.

Cuando tienes un proceso fijo de 1. importar datos, 2. limpiar datos, 3. analizar y 4. producir gráficos; puedes automatizarlo todo en uno (o varios) scripts.

De esta manera, la próxima vez que tengas que hacerlo con otros datos, no tienes que empezar desde cero.

Además, es muy práctico compartirlo. Ya sea con tus estudiantes, con tus tutores, tus colegas, tus revisores o quien sea.

Así sabrán exactamente lo que hiciste, sin tener que explicar a qué menú le diste click o en qué ventana del programa te metiste.

5. Es popular

La verdad es que mientras más personas usen R es mejor. Ya que esto significa que habrá más paquetes especializados en más áreas.

Ya tenemos vegan para Ecología, ape, geiger, etc. para Sistemática, cluster, nlme, corrr para Estadística, rgeos, rgdal, etc. para SIG y mucho más para el área a la que te dediques.

Solo es cuestión de buscar... y aprender a usar. Lo que nos lleva a la última parte.

Aprender R no es fácil. Menos si nunca has programado.

Pero no es imposible.

Debes tomarte tu tiempo. Explorar R con calma. Experimentar por tu cuenta con funciones y tus datos.

Si te sientes con bloqueos, no te preocupes. Toma un descanso y vuelve después de un momento. Mucho es ansiedad y miedo a lo desconocido, pero también parte del problema es falta de iniciativa. Si quieres aprender, tienes que poner el esfuerzo.

Comentarios finales

Todo lo que aquí presentamos no es un llamado absoluto a que te cambies de programa (si es que utilizas otro), sino una recomendación. Mucha gente usa R en conjunto con otros programas. Al final, la mejor opción es la que se adapte a tus necesidades.

Si ya te has decidido por aprender R, te sugerimos darte una vuelta por las demás entradas del blog.

Eso es todo, ¡gracias por leer!