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Este manual proporciona una revisión accesible, pero rigurosa, de técnicas de análisis de datos para abordar problemas de investigación habituales en ciencias del comportamiento, sociales y de la salud, utilizando el lenguaje de programación R. Cada capítulo aborda un escenario distinto de investigación aplicada en el que: a) se repasa de forma breve, pero completa, la técnica de análisis pertinente; b) se muestra cómo hacer el preprocesamiento y la descripción con unos datos de ejemplo; c) se realiza la prueba estadística, tanto haciendo los cálculos paso a paso como mediante funciones incluidas en librerías públicas de R. En todos los casos, se busca la vía más ágil, con menos (y más legibles) líneas de código, y obteniendo los resultados más cómodos e interpretables. La prioridad es ayudar a interpretar los resultados y a tomar decisiones con ellos. Adicionalmente, se incluye un compendio de avances recientes para realizar estudios de potencia, de sensibilidad y de precisión de la estimación. Estas técnicas permiten decidir, por ejemplo, qué tamaño muestral es recomendable para un determinado estudio, o cómo disponer puntos de corte para tomar decisiones. En resumen, esta obra amplía y actualiza el arsenal metodológico del analista aplicado de datos y proporciona un amplio abanico de herramientas en R, útiles en multitud de situaciones.
