Descripción de Academia: Fecha: 9 de junio - 6 de julio de 2025 Modalidad: virtual asincrónico Horas contacto: 3 horas Recurso: Cristian R. Perdomo García, MS. Estadística Pre-requisitos: Conocimientos básicos de estadística. Conocimientos básicos de R. Conexión a internet Computadora: 4 GB RAM (o más) 10 GB memoria Privilegios de administrador para instalar R (ver 4.4.2 más reciente). Sistemas operativos: Windows 10/11 64-bit o MacOS 10.15+ Descripción: El taller está diseñado para proporcionar una introducción al análisis de datos categóricos, una habilidad fundamental para quienes trabajan con datos cualitativos en diversas disciplinas, como la estadística, ciencias sociales, marketing, salud y más. A lo largo de este curso, los participantes aprenderán a manejar y analizar datos categóricos de forma efectiva, desde la exploración inicial hasta las pruebas estadísticas. Objetivos específicos: Comprender las diferencias entre variables categóricas nominales y ordinales. Construir gráficos adecuados con R, interpretar correctamente la información visualizada y seleccionar el gráfico más adecuado según el tipo de datos. Crear y analizar tablas de contingencia en R para examinar la relación entre dos o más variables categóricas. Aprender a interpretar y aplicar pruebas de independencia y bondad de ajuste. Conocer otras alternativas para el análisis de datos categóricos (modelos, análisis de correspondencia, entre otros). Referencias: Agresti, A. (2012). Categorical data analysis (Vol. 792). John Wiley & Sons. Bilder, C. R., & Loughin, T. M. (2024). Analysis of categorical data with R. CRC Press. Kassambara, A. (2017). Practical guide to principal component methods in R: PCA, M (CA), FAMD, MFA, HCPC, factoextra (Vol. 2). Sthda.