Edición de «Guía de campo de R»

=PROLOGO=


	Con esta guía buscamos aportar los fundamentos básicos para utilizar R de la manera más eficiente. R es un programa con grandes capacidades, sin embargo, en esta guía nos enfocamos en el manejo básico de bases de datos y análisis básicos. En particular, como somos biólogos esta guía está sesgada al contexto de análisis de datos biológicos seguiendo la lógica de una guía de campo la cual, idealmente, debe ser concisa, liviana y bien ilustrada. 

	Para aquellos que comienzan a usar R, el manejo de bases de datos, modificar columnas y/o filas o la obtención de estadísticas básicas son uno de los principales retos. Lo anterior hace que muchas veces los principiantes se vean tentados a regresar a los viejos programas y dejan R para el momento de hacer análisis "sofisticados". Esta práctica es en realidad muy poco eficiente y cortoplacista ya que obtienes lo necesario en el momento pero dejas de lado el proceso de aprendizaje de un lenguaje que, a largo plazo, impactará en tu capacidad de análisis y creatividad. Otra ventaja importante, es que de la misma manera en la que uno comunica ideas al escribir un libro o un artículo, uno puede escribir los análisis usando R. Esto permite dejar un registro completo de los procedimientos que se siguieron, permitiendo repetir los análisis meses o años después, además de poder compartirlos con otras personas. 

	Esta guía está dirigida a aquellas personas que quieren comenzar a utilizar R o a aquellas personas que, como nosotros, siempre olvidan algunas funciones y quisieran tener una ayuda a mano. En especial pensamos en estudiantes de licenciatura y en aquellos que comienzan su posgrado pero también estamos seguros que hay varios investigadores consagrados que quisieran comenzar a usar este lenguaje.
	
	La guía está estructurada siguiendo las etapas generales del análisis de datos tales como: ingreso de datos, modificación de bases de datos, estadísticos básicos, gráficos y modelos lineales. No pretendemos cubrir exhaustivamente diferentes análisis estadísticos sino brindar una guía básica para el proceso de análisis usando R.

	Finalmente, R es un software libre que puede ser copiado, distribuido y modificado a voluntad, lo que permite generar nuevas rutinas y paquetes de análisis. Esto te convierte en participante del desarrollo científico y no en un simple cliente que condiciona su creatividad a la paga de una licencia de un software cerrado, el cual evoluciona independientemente de las necesidades del usuario. La utilización de programas como R es una oportunidad que instituciones de caracter público y en especial de países en desarrollo, no deben dejar pasar.