1 Notas editoriales y técnicas
En esta página describimos la filosofía, el estilo y las decisiones editoriales elegidas para la elaboración de este manual.
1.1 Enfoque y estilo
El público potencial de este libro es amplio. Seguramente será utilizado tanto por personas muy noveles con R, como por usuarios experimentados buscando los mejores consejos y prácticas. Por lo tanto, este debe ser accesible y conciso a la vez. Por ello, nuestro enfoque fue proporcionar la información suficiente para que alguien muy nuevo en R pueda aplicar y seguir el código.
Otros puntos:
- Se trata de un libro de referencia de códigos acompañado de ejemplos relativamente breves, no de un libro de texto completo sobre R o ciencia de datos
- Este es un manual de R para su uso dentro de la epidemiología aplicada - no un manual sobre los métodos o ciencia de la epidemiología aplicada
- Se trata de un documento vivo: los paquetes de R óptimos para una tarea determinada cambian a menudo, por lo que agradecemos que exista debate sobre cuáles son los más empleados en el manual
Paquetes de R
Muchas opciones
Uno de los aspectos más difíciles de aprender en R es saber qué paquete utilizar para una tarea determinada. Es muy común pelearse con una tarea para luego darse cuenta de que ¡hay un paquete de R que hace todo eso en una línea de código!.
En este manual, tratamos de ofrecerte al menos dos maneras de completar cada tarea: un método probado y comprobado (probablemente en R base o tidyverse) y un paquete especial de R que está hecho a medida para ese propósito. Queremos que tengas un par de opciones en caso de que no puedas descargar un paquete determinado o de que éste no te funcione.
A la hora de elegir los paquetes a utilizar, hemos dado prioridad a los paquetes y enfoques de R que han sido probados y aprobados por la comunidad, que minimizan el número de paquetes utilizados en una sesión de trabajo típica, que son estables (no cambian con frecuencia) y que realizan la tarea de forma sencilla y limpia.
En general, este manual da prioridad a los paquetes y funciones de R de tidyverse. Tidyverse es una colección de paquetes de R diseñados para ciencia de datos que comparten la gramática y estructuras de datos subyacentes. Todos los paquetes tidyverse pueden instalarse o cargarse a través del paquete tidyverse. Más información en el sitio web de tidyverse.
Cuando es aplicable, también ofrecemos opciones de código usando R base - los paquetes y funciones que vienen con R en la instalación. Esto se debe a que somos conscientes de que parte de la audiencia de este libro podría no tener una buena conexión a internet para descargar paquetes adicionales.
Vinculación explícita de las funciones a los paquetes
Es frustrante cuando en algunos tutoriales de R, se muestra una función (en código), pero no se sabe bien de qué paquete es. En este libro intentamos evitar esta situación.
En el texto explicativo, los nombres de los paquetes se escriben en negrita (por ejemplo, dplyr) y las funciones se escriben así: mutate(). Nos esforzaremos en dejar claro el paquete del que proviene una función, ya sea haciendo referencia al paquete en el texto o especificando el paquete en el código mediante esta sintaxis: dplyr::mutate(). Puede parecer redundante, pero lo hacemos a propósito.
Consulta la página sobre fundamentos de R para saber más sobre los paquetes y las funciones.
Código de estilo
En el manual, utilizamos con frecuencia “líneas nuevas”, haciendo que nuestro código parezca “largo”. Lo hacemos por varias razones:
- De esta forma se pueden escribir comentarios explicativos con
#, los cuales están situados adyacentes a cada línea de código - En general, el código más largo (en vertical) es más fácil de leer
- Es más fácil de leer en una pantalla estrecha (no es necesario desplazarse lateralmente)
- Con las sangrías, puede ser más fácil saber qué argumentos pertenecen a cada función
Como resultado, el código que podría estar escrito:
linelist %>%
group_by(hospital) %>% # filas agrupadas por hospital
slice_max(date, n = 1, with_ties = F) # si hay un empate (de fecha), tomar la primera fila…pero se escribe así:
linelist %>%
group_by(hospital) %>% # filas agrupadas por hospital
slice_max(
date, # mantener la fila por grupo con el valor máximo de la fecha
n = 1, # mantener sólo la fila más alta
with_ties = F) # si hay un empate (de fecha), tomar la primera filaEl código de R generalmente no se ve afectado por nuevas líneas o sangrías. Al escribir el código, si se inicia una nueva línea después de una coma, se aplicarán patrones de sangría automáticos.
También utilizamos muchos espacios (por ejemplo, n = 1 en lugar de n=1) porque es más fácil de leer. ¡Sé amable con la gente que lee tu código!
Nomenclatura
En este manual, generalmente hacemos referencia a “columnas” y “filas” en lugar de “variables” y “observaciones”. Como se explica en este manual sobre “datos ordenados”, la mayoría de los conjuntos de datos estadísticos epidemiológicos se componen estructuralmente de filas, columnas y valores.
Las variables contienen los valores que miden el mismo atributo subyacente (como el grupo de edad, el resultado o la fecha de inicio). Las observaciones contienen todos los valores medidos en la misma unidad (por ejemplo, una persona, un lugar o una muestra de laboratorio). Por lo tanto, estos aspectos pueden ser más difíciles de definir de forma tangible.
En los conjuntos de datos “ordenados”, cada columna es una variable, cada fila es una observación y cada celda es un único valor. Sin embargo, algunos conjuntos de datos que se encuentran no se ajustan a este molde: unos datos de formato “amplio” puede tener una variable dividida en varias columnas (véase un ejemplo en la página Pivotar datos). Del mismo modo, las observaciones pueden estar divididas en varias filas.
La mayor parte de este manual trata sobre la gestión y la transformación de datos, por lo que las referencias a las estructuras de datos concretas de filas y columnas son más relevantes que las observaciones y las variables más abstractas. Las excepciones se dan sobre todo en las páginas sobre análisis de datos, en las que verás más referencias a las variables y las observaciones.
1.2 Decisiones editoriales
A continuación, hacemos un seguimiento de las decisiones editoriales importantes en torno a la elección de paquetes y funciones. Si no estás de acuerdo o quieres ofrecer una nueva herramienta para que la consideremos, únete o inicia una conversación en nuestra página de Github.
Tabla de paquetes, funciones y otras decisiones editoriales
| Asunto | Considerado | Resultado | Breve explicación |
|---|---|---|---|
| Enfoque general de codificación | tidyverse, data.table, base | tidyverse, con una página sobre data.table, y menciones de alternativas de R base para los lectores sin internet | legibilidad de tidyverse, universalidad, más enseñado |
| Carga de paquetes |
library(),install.packages(), require(), pacman
|
pacman | Acorta y simplifica el código para la mayoría de los casos de instalación/carga de paquetes múltiples |
| Importación y exportación | rio, muchos otros paquetes | rio | Facilidad para muchos tipos de archivos |
| Agrupación para las estadísticas de síntesis |
dplyr group_by(), stats aggregate()
|
dplyr group_by()
|
Consecuente con el énfasis en tidyverse |
| Pivotar tablas | tidyr (funciones de pivote), reshape2 (melt/cast), tidyr (spread/gather) | tidyr (funciones de pivote) | reshape2 se ha retirado, tidyr utiliza funciones pivot a partir de la v1.0.0 |
| Limpiar los nombres de las columnas | linelist, janitor | janitor | Se hace hincapié en la consolidación de los paquetes |
| Semanas epidemiológicas. Epiweeks | lubridate, aweek, tsibble, zoo | Normalmente lubridate, los otros para casos específicos | La flexibilidad, la coherencia y las perspectivas de mantenimiento de los paquetes de lubridate |
| Etiquetas ggplot |
labs(), ggtitle()/ylab()/xlab()
|
labs() |
Todas las etiquetas en un solo lugar, la simplicidad |
| Convertir en factor |
factor(), forcats
|
forcats | Sus diversas funciones también se convierten en factor en el mismo comando |
| Curvas epidémicas | incidence, ggplot2, EpiCurve |
incidence2 por rapidez, **ggplot2** para tareas detalladas|fiabilidad Concatenación|paste(),paste0(),str_glue(),glue()|str_glue()` |
Sintaxis más sencilla que las funciones de pegado; dentro de stringr |
1.4 Información de la sesión (R, RStudio, paquetes)
A continuación se presenta la información sobre las versiones de R, RStudio y los paquetes de R utilizados en esta versión del Manual.
sessioninfo::session_info()## ─ Session info ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
## setting value
## version R version 4.2.2 Patched (2022-11-10 r83330)
## os Ubuntu 20.04.5 LTS
## system x86_64, linux-gnu
## ui RStudio
## language (EN)
## collate es_ES.UTF-8
## ctype es_ES.UTF-8
## tz Europe/Madrid
## date 2023-01-09
## rstudio 2022.07.2+576 Spotted Wakerobin (desktop)
## pandoc 2.19.2 @ /usr/lib/rstudio/bin/quarto/bin/tools/ (via rmarkdown)
##
## ─ Packages ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
## package * version date (UTC) lib source
## abind * 1.4-5 2016-07-21 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ada 2.0-5 2016-05-13 [1] CRAN (R 4.2.2)
## adagio 0.8.5 2022-10-03 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ade4 1.7-20 2022-11-01 [1] CRAN (R 4.2.2)
## anytime 0.3.9 2020-08-27 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ape * 5.6-2 2022-03-02 [1] CRAN (R 4.2.2)
## aplot 0.1.9 2022-11-24 [1] CRAN (R 4.2.2)
## apyramid * 0.1.2 2022-11-04 [1] Github (R4EPI/apyramid@c4114cc)
## assertive.base 0.0-9 2021-02-08 [1] CRAN (R 4.2.2)
## assertive.properties 0.0-5 2022-04-21 [1] CRAN (R 4.2.2)
## assertive.types 0.0-3 2016-12-30 [1] CRAN (R 4.2.2)
## assertthat 0.2.1 2019-03-21 [1] CRAN (R 4.2.1)
## aweek * 1.0.3 2022-10-06 [1] CRAN (R 4.2.1)
## backports 1.4.1 2021-12-13 [1] CRAN (R 4.2.1)
## base64enc 0.1-3 2015-07-28 [1] CRAN (R 4.2.1)
## bayestestR * 0.13.0 2022-09-18 [1] CRAN (R 4.2.2)
## BiocManager 1.30.19 2022-10-25 [1] CRAN (R 4.2.2)
## bit * 4.0.5 2022-11-15 [1] CRAN (R 4.2.2)
## bit64 4.0.5 2020-08-30 [1] CRAN (R 4.2.1)
## blob 1.2.3 2022-04-10 [1] CRAN (R 4.2.1)
## bookdown 0.30 2022-11-09 [1] CRAN (R 4.2.2)
## boot * 1.3-28.1 2022-11-22 [1] CRAN (R 4.2.2)
## broom * 1.0.1 2022-08-29 [1] CRAN (R 4.2.1)
## broom.helpers 1.9.0 2022-09-23 [1] CRAN (R 4.2.1)
## bslib 0.4.1 2022-11-02 [1] CRAN (R 4.2.1)
## cachem 1.0.6 2021-08-19 [1] CRAN (R 4.2.1)
## callr 3.7.3 2022-11-02 [1] CRAN (R 4.2.1)
## car 3.1-1 2022-10-19 [1] CRAN (R 4.2.2)
## carData 3.0-5 2022-01-06 [1] CRAN (R 4.2.1)
## cellranger 1.1.0 2016-07-27 [1] CRAN (R 4.2.1)
## class 7.3-20 2022-01-13 [4] CRAN (R 4.1.2)
## classInt 0.4-8 2022-09-29 [1] CRAN (R 4.2.1)
## cli 3.4.1 2022-09-23 [1] CRAN (R 4.2.1)
## clipr 0.8.0 2022-02-22 [1] CRAN (R 4.2.1)
## clock 0.6.1 2022-07-18 [1] CRAN (R 4.2.1)
## cmprsk 2.2-11 2022-01-06 [1] CRAN (R 4.2.2)
## coarseDataTools 0.6-6 2021-12-09 [1] CRAN (R 4.2.2)
## coda 0.19-4 2020-09-30 [1] CRAN (R 4.2.1)
## codetools 0.2-18 2020-11-04 [4] CRAN (R 4.0.3)
## colorspace 2.0-3 2022-02-21 [1] CRAN (R 4.2.1)
## commonmark 1.8.1 2022-10-14 [1] CRAN (R 4.2.1)
## correlation * 0.8.3 2022-10-09 [1] CRAN (R 4.2.2)
## corrr * 0.4.4 2022-08-16 [1] CRAN (R 4.2.2)
## cowplot * 1.1.1 2020-12-30 [1] CRAN (R 4.2.1)
## crayon 1.5.2 2022-09-29 [1] CRAN (R 4.2.1)
## crosstalk 1.2.0 2021-11-04 [1] CRAN (R 4.2.1)
## curl 4.3.3 2022-10-06 [1] CRAN (R 4.2.1)
## data.table * 1.14.6 2022-11-16 [1] CRAN (R 4.2.2)
## datawizard * 0.6.4 2022-11-19 [1] CRAN (R 4.2.2)
## DBI * 1.1.3 2022-06-18 [1] CRAN (R 4.2.1)
## dbplyr 2.2.1 2022-06-27 [1] CRAN (R 4.2.1)
## deldir 1.0-6 2021-10-23 [1] CRAN (R 4.2.2)
## Deriv 4.1.3 2021-02-24 [1] CRAN (R 4.2.2)
## devtools 2.4.5 2022-10-11 [1] CRAN (R 4.2.2)
## DiagrammeR * 1.0.9 2022-03-05 [1] CRAN (R 4.2.2)
## dichromat 2.0-0.1 2022-05-02 [1] CRAN (R 4.2.2)
## digest 0.6.30 2022-10-18 [1] CRAN (R 4.2.1)
## distcrete * 1.0.3 2017-11-23 [1] CRAN (R 4.2.1)
## distributional 0.3.1 2022-09-02 [1] CRAN (R 4.2.2)
## doBy * 4.6.14 2022-10-17 [1] CRAN (R 4.2.2)
## doParallel 1.0.17 2022-02-07 [1] CRAN (R 4.2.1)
## downlit 0.4.2 2022-07-05 [1] CRAN (R 4.2.2)
## dplyr * 1.0.10 2022-09-01 [1] CRAN (R 4.2.1)
## dsr * 0.2.2 2019-08-23 [1] CRAN (R 4.2.2)
## DT * 0.26 2022-10-19 [1] CRAN (R 4.2.2)
## e1071 1.7-12 2022-10-24 [1] CRAN (R 4.2.1)
## easystats * 0.5.2 2022-08-30 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ecmwfr * 1.4.0 2022-08-17 [1] CRAN (R 4.2.2)
## effectsize * 0.8.2 2022-10-31 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ellipsis 0.3.2 2021-04-29 [1] CRAN (R 4.2.1)
## Epi * 2.47 2022-06-26 [1] CRAN (R 4.2.2)
## epicontacts * 1.2.0 2022-12-29 [1] Github (reconhub/epicontacts@c5cd648)
## epidict 0.0.0.9001 2022-11-04 [1] Github (R4EPI/epidict@9cf5a53)
## EpiEstim * 2.2-4 2021-01-07 [1] CRAN (R 4.2.2)
## epikit * 0.1.4 2022-11-04 [1] Github (R4EPI/epikit@f2f6c6c)
## EpiNow2 * 1.3.2 2020-12-14 [1] CRAN (R 4.2.2)
## epitabulate 0.0.0.9007 2022-11-04 [1] Github (R4EPI/epitabulate@fa6338c)
## epitrix * 0.2.2 2019-01-15 [1] CRAN (R 4.2.1)
## etm 1.1.1 2020-09-08 [1] CRAN (R 4.2.2)
## evaluate 0.18 2022-11-07 [1] CRAN (R 4.2.2)
## evd 2.3-6.1 2022-07-04 [1] CRAN (R 4.2.2)
## fabletools * 0.3.2 2021-11-29 [1] CRAN (R 4.2.2)
## FactoClass 1.2.7 2018-10-01 [1] CRAN (R 4.2.1)
## fansi 1.0.3 2022-03-24 [1] CRAN (R 4.2.1)
## farver 2.1.1 2022-07-06 [1] CRAN (R 4.2.1)
## fastLink * 0.6.0 2020-04-29 [1] CRAN (R 4.2.1)
## fastmap 1.1.0 2021-01-25 [1] CRAN (R 4.2.1)
## feasts * 0.3.0 2022-09-01 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ff * 4.0.7 2022-05-06 [1] CRAN (R 4.2.2)
## fitdistrplus 1.1-8 2022-03-10 [1] CRAN (R 4.2.2)
## flexdashboard * 0.6.0 2022-08-05 [1] CRAN (R 4.2.2)
## flextable * 0.8.3 2022-11-06 [1] CRAN (R 4.2.2)
## forcats * 0.5.2 2022-08-19 [1] CRAN (R 4.2.1)
## foreach 1.5.2 2022-02-02 [1] CRAN (R 4.2.1)
## forecast * 8.19 2022-11-20 [1] CRAN (R 4.2.2)
## foreign 0.8-83 2022-09-28 [1] CRAN (R 4.2.2)
## formatR 1.12 2022-03-31 [1] CRAN (R 4.2.2)
## formattable * 0.2.1 2021-01-07 [1] CRAN (R 4.2.1)
## Formula * 1.2-4 2020-10-16 [1] CRAN (R 4.2.2)
## fracdiff 1.5-2 2022-10-31 [1] CRAN (R 4.2.1)
## frailtypack * 3.5.0 2021-12-20 [1] CRAN (R 4.2.2)
## fs * 1.5.2 2021-12-08 [1] CRAN (R 4.2.1)
## futile.logger 1.4.3 2016-07-10 [1] CRAN (R 4.2.2)
## futile.options 1.0.1 2018-04-20 [1] CRAN (R 4.2.2)
## future 1.29.0 2022-11-06 [1] CRAN (R 4.2.2)
## future.apply 1.10.0 2022-11-05 [1] CRAN (R 4.2.1)
## gargle 1.2.1 2022-09-08 [1] CRAN (R 4.2.1)
## gdtools 0.2.4 2022-02-14 [1] CRAN (R 4.2.1)
## generics 0.1.3 2022-07-05 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ggExtra * 0.10.0 2022-03-23 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ggforce * 0.4.1 2022-10-04 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggfun 0.0.9 2022-11-21 [1] CRAN (R 4.2.2)
## gghighlight * 0.4.0 2022-10-16 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggnewscale * 0.4.8 2022-10-06 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggplot2 * 3.4.0 2022-11-04 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggplotify 0.1.0 2021-09-02 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggpubr * 0.5.0 2022-11-16 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggrepel * 0.9.2 2022-11-06 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ggsignif 0.6.4 2022-10-13 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ggtext 0.1.2 2022-09-16 [1] CRAN (R 4.2.1)
## ggtree * 3.6.2 2022-11-10 [1] Bioconductor
## ggupset * 0.3.0 2020-05-05 [1] CRAN (R 4.2.2)
## globals 0.16.2 2022-11-21 [1] CRAN (R 4.2.2)
## glue 1.6.2 2022-02-24 [1] CRAN (R 4.2.1)
## googledrive 2.0.0 2021-07-08 [1] CRAN (R 4.2.1)
## googlesheets4 1.0.1 2022-08-13 [1] CRAN (R 4.2.1)
## grates 0.3.1 2022-11-10 [1] CRAN (R 4.2.2)
## gridExtra 2.3 2017-09-09 [1] CRAN (R 4.2.1)
## gridGraphics 0.5-1 2020-12-13 [1] CRAN (R 4.2.2)
## gridtext 0.1.5 2022-09-16 [1] CRAN (R 4.2.1)
## gt 0.8.0 2022-11-16 [1] CRAN (R 4.2.2)
## gtable 0.3.1 2022-09-01 [1] CRAN (R 4.2.1)
## gtools 3.9.3 2022-07-11 [1] CRAN (R 4.2.1)
## gtsummary * 1.6.2 2022-09-30 [1] CRAN (R 4.2.1)
## haven 2.5.1 2022-08-22 [1] CRAN (R 4.2.1)
## here * 1.0.1 2020-12-13 [1] CRAN (R 4.2.1)
## highcharter * 0.9.4 2022-01-03 [1] CRAN (R 4.2.2)
## highr 0.9 2021-04-16 [1] CRAN (R 4.2.1)
## hms 1.1.2 2022-08-19 [1] CRAN (R 4.2.1)
## htmltools 0.5.3 2022-07-18 [1] CRAN (R 4.2.1)
## htmlwidgets 1.5.4 2021-09-08 [1] CRAN (R 4.2.1)
## httpuv 1.6.6 2022-09-08 [1] CRAN (R 4.2.1)
## httr 1.4.4 2022-08-17 [1] CRAN (R 4.2.1)
## i2extras * 0.1.2 2021-07-08 [1] CRAN (R 4.2.2)
## igraph 1.3.5 2022-09-22 [1] CRAN (R 4.2.1)
## imputeTS * 3.3 2022-09-09 [1] CRAN (R 4.2.1)
## incidence 1.7.3 2020-11-04 [1] CRAN (R 4.2.1)
## incidence2 * 1.2.3 2021-11-07 [1] CRAN (R 4.2.1)
## inline 0.3.19 2021-05-31 [1] CRAN (R 4.2.2)
## insight * 0.18.8 2022-11-24 [1] CRAN (R 4.2.2)
## ipred 0.9-13 2022-06-02 [1] CRAN (R 4.2.1)
## isoband 0.2.6 2022-10-06 [1] CRAN (R 4.2.1)
## iterators 1.0.14 2022-02-05 [1] CRAN (R 4.2.1)
## janitor * 2.1.0 2021-01-05 [1] CRAN (R 4.2.1)
## jpeg 0.1-9 2021-07-24 [1] CRAN (R 4.2.1)
## jquerylib 0.1.4 2021-04-26 [1] CRAN (R 4.2.1)
## jsonlite 1.8.3 2022-10-21 [1] CRAN (R 4.2.1)
## kableExtra * 1.3.4 2021-02-20 [1] CRAN (R 4.2.1)
## KernSmooth 2.23-20 2021-05-03 [4] CRAN (R 4.0.5)
## km.ci 0.5-6 2022-04-06 [1] CRAN (R 4.2.1)
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