RStudio

En las entradas precedentes del blog  he usado, hasta ahora, R-Commander como interfaz que simplifica nuestra relación con R, especialmente al principio. Y sigo pensando que es un buen programa para principiantes, y continuaré explicando las opciones que ofrece.  Tengo además una deuda de gratitud con ese programa, porque mis primeros pasos con R habrían sido mucho más difíciles si no hubiera descubierto R-Commander (y el paquete R-UCA de la Universidad de Cádiz).

Sin embargo, en los últimos tiempos me he dejado convencer por otra interfaz gráfica de R, que se llama R-Studio (el enlace es la página principal del proyecto). Para presentarlo, aquí tenemos una captura de pantalla de RStudio, en una sesión de trabajo con el código de la entrada sobre ANOVA para diseños factoriales (con tres factores en este caso).

RStudio001

RStudio ofrece muchas herramientas para el usuario avezado de R, convirtiéndose en un entorno de trabajo muy productivo. Esa es la mayor diferencia con R-Commander, que tal vez está más orientado a proporcionar al usuario una experiencia  similar a la de los programas comerciales clásicos, donde los análisis están disponibles mediante un sistema de menús y cuadros de diálogo, como este:

Rcmdr-UnMenu

En RStudio no encontraremos nada de eso. No hay un menú que nos diga cómo hacer un contraste de hipótesis, un intervalo de confianza. Para eso está R. En ese sentido, RStudio da por sentado que nosotros sabemos pedirle a R que haga esos análisis. Y por eso, para un principiante, puede resultar algo más intimidatorio.

Para el usuario con algo más de experiencia, como decíamos, la situación se invierte, y RStudio se muestra como una de las mejores opciones para el trabajo diario con R. Entre otras, quiero destacar estas características:

  • la posibilidad de trabajar con varios ficheros de comandos R simultáneamente, agrupados por pestañas (en la ventana superior izquierda, en la anterior captura de pantalla).
  • el editor de comandos es, en si mismo, una de las grandes virtudes de RStudio. Es realmente un editor pensado por y para programar en R. No echaremos en falta un editor externo, al que en general teníamos que recurrir con R-Commander.
  • autocompletado de comandos. Si no recordamos la sintaxis exacta de un comando de R, basta con escribir las primeras letras, pulsar la tecla Tab, y RStudio nos ofrece información sobre ese comando. Pero también sobre las variables, ficheros y demás objetos que hayamos creado.
  • gestión de los gráficos de R mucho más eficaz que, por ejemplo, en R-Commander.
  • facilidad de gestión para, por ejemplo, instalar paquetes, consultar ayuda, etcétera.
  • si se dispone de varias versiones de R instaladas en la máquina, es fácil seleccionar la que utilizará en cada sesión.

Pero además, RStudio ofrece la posibilidad de instalación en un servidor (bajo Linux), para posteriormente acceder al programa a través de una interfaz web, desde cualquier máquina, aunque no esté instalado R. Esa interfaz web es esencialmente idéntica a la que hemos mostrado más arriba, como puede verse en esta figura:

RStudio002-InterfazWeb

Esto hace posible (aunque desde luego, no muy cómodo) acceder a RStudio desde un teléfono móvil. Y desde luego es especialmente interesante para usuarios de tablets, (tanto Ipads como Android).

Para finalizar esta primera visita, en la página del proyecto RStudio se puede ver otro producto, Shiny, del que hablaremos en una futura entrada y que permite convertir los análisis que hacemos con R en páginas web interactivas, para que cualquier pueda experimentar con esos análisis, y modificar los parámetros utilizando deslizadores, cajas de diálogo, etc.  Una muestra, en este enlace.

Shiny  es una forma de avanzar en la idea de mostrar a los demás nuestro trabajo, cada vez de forma más trasparente. Una idea que está en la base del movimiento hacia lo que se ha llamado Investigación reproducible (Reproducible Research, página en la Wikipedia). En esencia, la idea es que los trabajos de investigación, a la hora de publicar sus resultados, debería acompañar la publicación tradicional con el conjunto completo de datos experimentales y los ficheros de código del software que se haya utilizado para el análisis de esos datos.

R tiene una herramienta muy poderosa para contribuir a esta idea, llamada SWeave. Y en esta entrada no puedo dejar de mencionar que RStudio (a diferencia de R-Commander) ofrece mucha ayuda para el trabajo con SWeave. Pero ese un tema que merece ser tratado con mucho más detenimiento. En una próxima entrada volveremos sobre la investigación reproducible (y sus conexiones con la política y la economía, nada menos), sobre SWeave, y sobre la noción de Programación Literaria, que hizo posible todas estas ideas. Y (spoiler alert para profesores) sobre la forma de conectar todo esto con Moodle y usarlo en nuestras clases.

Gracias por la atención.

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