Introducción al flujo de investigación reproducible

NotePrerequisitos

0.0.1 Si usa computador personal

  • Descargar Github Desktop

0.0.2 Si es computador del laboratorio

La primera vez que utilicemos Git, tenemos que especificar las credenciales. Si no lo hacemos, probablemente las pida más adelante.

Para esto, hay que usar la Terminal. Para acceder a ella en RStudio:

Tools → Terminal → New Terminal (Alt+Shift+R)

Aquí escribir las credenciales de su cuenta de Github.

---
git config --global user.email "usuario2026@gmail.com" 
git config --global user.name "nombreusuario"
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1 Github

1.1 Descripción

Github es una plataforma de desarrollo colaborativo que permite alojar proyectos utilizando el sistema de control de versiones Git. Se utiliza principalmente para la creación de código fuente de programas (software).

Note

El 4 de junio de 2018 Microsoft compró GitHub por la cantidad de 7500 millones de dólares. Al inicio, el cambio de propietario generó preocupaciones y la salida de algunos proyectos de este sitio; sin embargo, no fueron representativos. GitHub continúa siendo la plataforma más importante de colaboración para proyectos de código abierto.

1.2 Repositorios

Un repositorio contiene todo el código, tus archivos y el historial de revisiones y cambios de cada uno de ellos. Es el elemento más básico de Github.

Los repositorios pueden contar con múltiples colaboradores y pueden ser públicos o privados.

1.3 Principales términos

Término Definición
Branch Una versión paralela del código contenido en el repositorio, pero que no afecta a la rama principal.
Clonar Para descargar una copia completa de los datos de un repositorio de GitHub.com, incluidas todas las versiones de cada archivo y carpeta.
Fork Un nuevo repositorio que comparte la configuración de visibilidad y código con el repositorio «ascendente» original.
Merge Para aplicar los cambios de una rama y en otra.
Pull request Una solicitud para combinar los cambios de una branch en otra.
Remote Un repositorio almacenado en GitHub, no en el equipo.
Upstream La branch de un repositorio original que se ha forkeado o clonado. La branch correspondiente de la branch clonada o forkeada se denomina «descendente».

1.4 Crear cuenta e instalación

  1. Acceder a la página de github

Registrarse ingresando correo electrónico y siguiendo los pasos descritos (crear contraseña y nombre de usuario)

La personalización de la cuenta se puede saltar haciendo click en skip abajo de la selección de opciones

  1. Descargar e instalar Github Desktop

1.5 Crear repositorio

En la página principal de github hacer click en el ícono de usuario de la esquina superior derecha y luego ir a Tus repositorios

Una vez accedemos a Tus repositorios hacemos click en New/Nuevo

Luego le ponemos un nombre a nuestro repositorio, evitando siempre espacios, ñ y tíldes, y apretamos Crear repositorio

Note

Un buen nombre debería intentar resumir las principales características del proyecto de investigación en no más de 3 o 4 conceptos (por ejemplo, movilidad-social-AL para proyecto sobre movilidad social en América Latina)

En esta oportunidad, una recomendación sería generar un repositorio “ejercicios-practicos-RAD” para almacenar los distintos scripts de ejercicios prácticos que realizaremos en el curso R para el Análisis de Datos.

Luego pueden generar un segundo repositorio que sea “Trabajo RAD” para almacenar el desarrollo de sus trabajos de investigación.

1.6 Github desktop

Una vez creado un repositorio, lo que nos interesa es descargarlo. Al abrir la aplicación de Github desktop por primera vez (descargada anteriormente), nos debería aparecer la opción de clonar nuestro repositorio R-data-analisis en la pantalla de inicio. Lo clonamos y seleccionamos una carpeta de nuestro computador para almacenarlo.

Para todas las siguientes veces, las instrucciones son estas:

1- Apretamos Repositorio actual en la esquina superior izquierda

2- Apretamos añadir

3- Apretamos clonar repositorio…

4- Seleccionamos nuestro repositorio

5- seleccionamos la carpeta donde se almacenará. Siempre evitando tener tíldes, ñ y espacios en la dirección de almacenamiento y apretamos ‘clone’.

Note

La aplicación de escritorio de Github es un poco más intuitiva y fácil de usar. Sin embargo, RStudio también tiene una extensión para utilizar github de manera directa dentro de la plataforma.

7- Creamos las carpetas pertenecientes al protocolo IPO (input-procesamiento-output) para organizar nuestro proyecto)

1.7 RStudio Projects

  • File -> New Project

1.8 Abriendo la sesión de RStudio como proyecto

  • identificar en la carpeta respectiva el archivo .Rproj

  • ejecutar y se abre R / RStudio con ese directorio como raíz

1.9 Rutas relativas en código

  • forma de “señalar el camino” para abrir y guardar archivos al interior de una carpeta de proyecto autocontenido (= sin referencias locales)

  • este camino tiene básicamente 3 direcciones:

    • bajar -> hacia subcarpetas

    • subir -> hacia carpetas superiores

    • subir y bajar -> hacia otras subcarpetas

1.9.1 bajando

  • para “bajar” hacia a una subcarpeta, simplemente damos la ruta de la carpeta/archivo

    • ej: si estoy en el archivo paper.Rmd (directorio raíz), y quiero incluir una imagen (directorio input/images/imagen.jpg), entonces la ruta es input/images/imagen.jpg

    • o para señalar la ruta al bib desde paper.Rmd (en raíz): input/bib/referencias.bib

1.9.2 subiendo

  • para subir se utilizan los caracteres ../ por cada nivel.

  • Ej: si quiero guardar una tabla en el directorio raíz generada desde un archivo de código en la subcarpeta proc, entonces la ruta es ../tabla.html

1.9.3 subiendo y bajando

  • combinación de las anteriores

  • Ej: para abrir la base de datos original en la subcarpeta input/data desde el código de procesamiento en la subcarpeta proc, entonces:

../input/data/original.dat

2 Quarto

La escritura en Quarto tiene algunos códigos o funciones, aquí un resumen de su mayoría:

Código Así se ve 
Algo de texto en el párrafo.

Más texto
espacio entre lineas.

Algo de texto.

Algo de texto en el párrafo. Siempre utilizando espacios para dividir párrafos
*Cursivas* Cursivas
**Negrita** Negrita
# Título 1

3 Título 1
## Título 2

3.1 Título 2
### Título 3

3.1.1 Título 3
(puedes llegar hasta un título N° 6 con ######)
[Texto enlace](https://quarto.org/) Texto enlace
![Texto imagen](/path/to/image.png)

Texto imagen
> Citas

Citas

 
1. Una
2. lista
3 ordenada

  1. Una

  2. lista

  3. ordenada

 
- Otro
- tipo
- de lista

  • Otro

  • tipo

  • de lista
  1. Abrimos nuestro Rproject y creamos un nuevo documento de Quarto file –> new file –> Quarto document

Note

YAML: Lenguaje de programación. Es un formato de serialización de datos que proporcionan un mecanismo de intercambio de datos legible por humanos. Dan formato a los datos de manera estandarizada para su intercambio entre aplicaciones de software.

---
title: "Mi Documento"
format:
  html:
  toc: true
  number-sections: true
---

Luego, podemos escribir en el documento, separando por títulos (#) cada sección. La jerarquía de los títulos se establece según la cantidad de ‘#’.

A continuación, en esta guía combinaremos el paso-a-paso de crear un documento dinámico con quarto, a la vez que vamos viendo distintas funciones de este proceso.

Por ejemplo, como hacer una nota al pie1. Para hacerlo, solo debemos escribir [ ^2] pero sin el espacio entre los corchetes. Luego, en otra línea escribimos [^2]: Esta es la nota al pie

4 Código de análisis de ejemplo

Para poder escribir código de análisis en un documento Quarto debemos generar trozo de código llamado ‘Chunk’, que se puede crear con ctrl+alt+i o directamente en el menú de arriba en ‘Code -> Insert Chunk’.

4.1 Cargar paquetes

Code 
pacman::p_load(sjlabelled,
               dplyr, #Manipulacion de datos
              stargazer, #Tablas
              sjmisc, # Tablas
              summarytools, # Tablas
              kableExtra, #Tablas
              sjPlot, #Tablas y gráficos
              corrplot, # Correlaciones
              sessioninfo, # Información de la sesión de trabajo
              ggplot2) # Para la mayoría de los gráficos

4.2 Cargar bases de datos

Cargamos base de datos desde internet

Code 
load(url("https://github.com/Kevin-carrasco/R-data-analisis/raw/main/files/data/latinobarometro_total.RData")) #Cargar base de datos
proc_data$idenpa <- as_factor(proc_data$idenpa)

4.3 Visualizaciones

Podemos establecer referencias cruzadas para las tablas y gráficos dentro del texto, para poder automatizarlo, como ejemplo así, pero dentro del chunk:

#| label: tbl-sjmisc

#| tbl-cap: “Descriptivos con sjmisc”

4.3.1 Descriptivos

El Chunk se debería ver así:

---

#| label: tbl-sjmisc
#| tbl-cap: "Descriptivos con sjmisc"

sjmisc::descr(proc_data,
        show = c("label","range", "mean", "sd", "NA.prc", "n"))%>% # Selecciona estadísticos
        kable(.,"markdown") # Esto es para que se vea bien en quarto
---
Code 
sjmisc::descr(proc_data,
      show = c("label","range", "mean", "sd", "NA.prc", "n"))%>% # Selecciona estadísticos
      kable(.,"markdown") # Esto es para que se vea bien en quarto
Table 1: Descriptivos con sjmisc
var label n NA.prc mean sd range
2 conf_gob Confianza: Gobierno 19748 2.2569788 0.9668321 1.0013733 3 (0-3)
1 conf_cong Confianza: Congreso 19382 4.0685013 0.8193169 0.8761394 3 (0-3)
4 conf_jud Confianza: Poder judicial 19467 3.6477925 0.9404633 0.9232323 3 (0-3)
5 conf_partpol Confianza: Partidos politicos 19653 2.7271827 0.6032158 0.7975983 3 (0-3)
7 educacion Educación 20201 0.0148485 1.8826296 0.7588656 2 (1-3)
9 sexo Sexo 20204 0.0000000 1.5215304 0.4995486 1 (1-2)
6 edad Edad 20204 0.0000000 40.9985151 16.5383434 84 (16-100)
8 idenpa idenpa 20204 0.0000000 365.3783409 260.4932509 830 (32-862)
3 conf_inst Confianza en instituciones 18768 7.1075035 3.3030158 2.8506243 12 (0-12)

Luego de establecer el link y el nombre de la tabla, podemos referenciar acá con un @, así: @ tbl-sjmisc (pero junto), y que se vería así Table 1

4.3.2 Gráficos

Y para los gráficos se hace de la misma forma:

#| label: fig-graph

#| fig-cap: “Plots”

Code 
graph1<-ggplot(proc_data, aes(x = idenpa, y = conf_inst)) +
  geom_boxplot() +
  labs(x = "País", y = "Confianza en instituciones") +
  theme_minimal()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

graph1
Warning: Removed 1436 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_boxplot()`).
Figure 1: confianza en instituciones según país

4.3.3 Guardamos este nuevo gráfico en la carpeta output

Code 
ggsave(graph1, file="output/graphs/graph1.png")
  1. Luego renderizamos

y se debería ver así (igual que esta página):

  1. Ahora que tenemos nuestra investigación podemos subirla a Github Pages a través de Github Desktop.

4.4 Github desktop

4.5 Github pages

Ahora podemos ver los documentos modificados en nuestro repositorio online de github.

  1. Vamos a settings

  1. Dentro de Settings vamos a Pages, luego ‘none’ y seleccionamos ‘main’. Luego apretamos Save

Luego de aproximadamente un minuto se actualiza la página y aparecerá un link en la parte superior, algo así como kevin-carrasco.github.io/ipo que es nuestra página principal de nuestro sitio web de github.

El link para llegar a nuestro documento renderizado de quarto sigue la estructura del repositorio:

kevin-carrasco.github.io/ipo/trabajo.html

Footnotes

  1. Esta es la nota al pie↩︎