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Datos, estadística, y estudiantes de Biología

2012/11/10

Con el desarrollo de las prácticas de Ecología (Grado en Biología, UniOvi) de este curso 2012/2013, vuelvo a escuchar algunos comentarios tipo “es que yo eso de excel no lo controlo, no me gusta; no se me da bien”; o tipo “estadística… buff, si, hace tiempo, ¿no? Siguiente pregunta…”.

No deja de ser paradójico que estudiantes de Biología, muchos capaces de tuitear con coherencia desde un teclado de 4 por 4 cm, a las 6.30 am y de vuelta de fiesta, digan luego cosas tipo “excel uh, no lo controlo”. Paradójico, y poco recomendable. No se me ocurre disciplina de la Biología que, en el S XXI, no requiera tratamiento y análisis de datos.

En cualquier caso, usar una hoja de cálculo con cierta solvencia está al alcance de todos, sin más ayuda que la incluida en el software, sea MS Excel, LibreOffice / OpenOffice Calc etc. Recomiendo no esperar más.

La cura de la aversión al análisis de datos vendrá seguramente despacio, a medida que el desarrollo profesional vaya pidiéndolo. Para muchos de los biólogos que conozco y ejercen como tales, ese fue el caso. Más que estudiar estadística en la carrera, la esquivamos. Pero después, en la práctica y al ritmo adecuado, se revela como una de las muchas técnicas que uno debe usar.

No tiene por qué seguir siendo así, se puede y debe dejar los clichés atrás. Por eso y para aquellos que quieran ir haciendo un poco de mano con el análisis de datos, dejo un enlace a un mini-tutorial.

Contiene los pasos para la instalación de R, un software de análisis y representación de datos gratuito, y un ejemplo de un análisis de la varianza sencillo, a partir de datos recogidos por estudiantes en las prácticas de Eco3 2011/2012, en el mismo castañar de Campo Caso de las prácticas de 2012/2013.

Puede servir de disculpa para arrancar con el análisis de datos. Sin datos, sólo tenemos opinión; sin análisis, sólo recopilación. En el futuro, lo malo no será tener que analizar datos; lo malo será no tener datos para analizar.

Aprendiendo a usar R tendréis a vuestro alcance buena parte de las herramientas de análisis de datos necesarias como profesionales, independientemente de la orientación o nivel de estudio elegido. Existen muchas extensiones de este software que añaden funciones específicas. El espectro es amplio, desde genómica a patrones de movimiento en animales. Hay además múltiples recursos disponibles en Internet para arrancar y profundizar en cualquiera de los componentes de este software. Por ejemplo, Quick R.

PS 2013.11.08: añadir a lo anterior la recomendación de usar R desde la interfaz proporcionada por otro software de coste = 0, R-Studio. La instalación de este último no tiene misterio alguno:

rstudio

From → Entradas, Recursos

2 comentarios
  1. Dani M.R. permalink

    “Sin datos, sólo tenemos opinión; sin análisis, sólo recopilación.” ¡Qué gran verdad Mario!
    Esto sí que es enseñar ciencia.
    D

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  1. Y si dominar los números era importante, el idioma más « Mario Quevedo : web personal

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