Actualidades Investigativas en Educación ISSN electrónico: 1409-4703

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/aie/oai
R Project: su aplicación como software libre para análisis en componentes principales
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Como Citar

Bolaños Guerrero, F. (2011). R Project: su aplicación como software libre para análisis en componentes principales. Actualidades Investigativas En Educación, 11(4). https://doi.org/10.15517/aie.v11i4.10231

Resumo

Este artículo es producto de un proyecto de investigación realizado en colaboración con profesores de la Escuela de Matemáticas de la Universidad de Costa Rica (UCR), para dar a conocer una opción de software estadístico llamado R Project®. Con este paquete es posible hacer Análisis en Componentes Principales (ACP) y representar los resultados usando el Plano Principal y el Círculo de Correlaciones, como herramientas para poder realizar una mejor interpretación de los datos de la tabla (individuos y variables). El software R es de distribución libre, su implementación es sencilla y no requiere de mayores recursos informáticos. Dentro de sus diversas aplicaciones está el ACP, que es una herramienta que se utiliza para la interpretación de la información presentada en una tabla de datos cuantitativos; por lo tanto, las personas investigadoras de diferentes áreas tienen una opción económica y sencilla para realizar Análisis de Datos. Se llevan a cabo dos ejemplos de ACP, donde se muestra un posible uso de la herramienta y se dan las instrucciones sobre cómo realizarlo paso a paso.

 

This article is a product of a research project made in collaboration with teachers of the Mathematics School of the University of Costa Rica, in order to show an option of statistical software called “R Project®”. With this software, it is possible to do an Analysis in the Principal Components (PCA) and to represent the results using the “principal plane” and the “circle of correlations”, as tools to have a better interpretation of the data in the chart (individuals and variables). The software R is for free distribution, its implementation is simple and it does not require great computer resources. Among its diverse applications there is the PCA, which is a tool used to interpret the information showed in a chart with quantitative data; therefore, the researchers of different areas have a cheap and simple option to do a Data Analysis. There are two examples of PCA carried out, where it is showed a possible use of the tool and there are given the instructions of how to do it step by step.

 

R Project
https://doi.org/10.15517/aie.v11i4.10231
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