Curso teórico-práctico:
Fundamentos de R para el análisis estadístico en Ciencias Sociales

Imparten: Dra. Ana Ruth Escoto Castillo (FCPyS) y Dra. Mónica Lara Escalante (IIS)
Modalidad: A distancia sincrónico por Zoom
Fechas: 13 de abril al 18 de junio de 2026
Horario: Lunes y jueves de 18:00 a 20:00
Costo: $3,500.00 pesos mexicanos (Tres mil quinientos pesos 00/100 M.N)
Consideraciones:
Estudiantes: $2,500.00 (Dos mil quinientos pesos 00/100 M.N)*
*Estudiantes con credencial vigente 2026
Público general pronto pago: $3,000.00 (Tres mil pesos 00/100 M.N)**
**Inscripción y pago realizado antes del 20 de marzo de 2026.
Público general: $3,500.00 (Tres mil quinientos pesos 00/100 M.N)
Posibilidad de pago en dos exhibiciones para estudiantes y público general
Informes: educontinua.udir@humanidades.unam.mx

Formulario de inscripción: https://forms.gle/AZ4kSEeaGtr4uJ6r8

Objetivo general

Al finalizar, el estudiantado será capaz de desarrollar un flujo de trabajo reproducible en R para importar, limpiar, transformar y analizar tablas o dataframes, elaborar tabulados y visualizaciones de calidad, e implementar procedimientos básicos de inferencia estadística (en clave de pruebas de hipótesis) en un ejercicio aplicado con fuentes nacionales, tomando la ENIGH 2024 como ejemplo principal.

Objetivos específicos:

1. Conocer el entorno de R para la manipulación de datos y así importar, transformar, explorar y gestionar bases de datos de manera eficiente.
2. Calcular e interpretar medidas estadísticas y tablas de frecuencia para caracterizar variables cuantitativas y cualitativas, incluyendo análisis bivariados y el uso de factores de expansión.
3. Diseñar y crear gráficos efectivos univariados, bivariados y multivariados, así como mapas temáticos, para comunicar visualmente patrones y relaciones en los datos.
4. Aplicar técnicas de inferencia estadística para estimar parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza, realizar pruebas de hipótesis y construir modelos de regresión lineal que permitan generalizar conclusiones a partir de muestras.

Perfil de ingreso

El curso está dirigido principalmente a estudiantes de posgrado (maestría y doctorado) en ciencias sociales y áreas afines, así como a personas investigadoras, docentes y profesionales del sector público, social o académico interesadas en el análisis cuantitativo de información social mediante R. El curso está abierto al público en general, siempre que cuente con formación previa o experiencia equivalente en análisis de datos y estadística descriptiva.

Requisitos técnicos para las y los estudiantes

• Computadora personal o institucional con acceso a internet estable.
• Sistema operativo Windows, macOS o Linux.
• Instalación previa de:
• R (versión 4.2 o superior, recomendable)
• RStudio (recomendable) u otra IDE.
• Capacidad para instalar paquetes en R (permisos de administrador/a o equivalente).
• Espacio de almacenamiento disponible (recomendable: 5 GB libres).
• Acceso a Zoom y a la plataforma de gestión del curso (Classroom u otra que defina la Unidad).

Contenidos:

Módulo 1. Principios de R y manejo de tablas o dataframes
Entorno de trabajo y flujo reproducible en R/RStudio
Tablas o dataframes: estructura, lectura y exportación
Variables en dataframes: creación, recodificación y consistencia
Exploración de dataframes con dplyr + selección por patrones + across()
Uniones (fusión) y reestructuración tidy (wide/long)

Módulo 2. Estadística descriptiva y encuestas (ENIGH 2024 como caso)
Variables cuantitativas: medidas y tabulados en enfoque tidy
Variables cualitativas: frecuencias, porcentajes y presentación en tablas
Análisis bivariado: cruces y resúmenes por grupos
Factores de expansión y diseño muestral (ENIGH 2024 como caso)

Módulo 3. Visualización aplicada con ggplot2, mapas con mxmaps y reportes con Quarto
Principios de ggplot2 y gráficos univariados (cuantitativas)
Gráficos univariados para cualitativas: barras/columnas y ordenamiento de categorías
Gráficos con dos variables (bivariado): cuali–cuali, cuali–cuanti y cuanti–cuanti
Gráficos con más de dos variables: codificación estética y facetas
Mapas temáticos para México con mxmaps (municipal y estatal)
Reportes reproducibles con Quarto (tablas y gráficos)

Módulo 4. Inferencia estadística y reporte de resultados
Marco conceptual + estimación para una muestra (IC)
Pruebas de hipótesis para dos grupos (t y diferencia de proporciones)
Asociación entre variables categóricas y ANOVA
Pruebas no paramétricas y alternativas robustas (sesión ampliada)
Regresión lineal simple y comunicación de resultados en Quarto (sesión simplificada)

Dra. Ana Ruth Escoto Castillo

Doctora en Estudios de Población por El Colegio de México y Profesora Titular “A” de tiempo completo en la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales de la UNAM. Es integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (nivel I) y cuenta con el reconocimiento PRIDE, nivel “C”. Su trabajo combina demografía, estadística aplicada y análisis cuantitativo para el estudio de mercados laborales, desigualdades y la organización social del cuidado. Ha desarrollado e impartido cursos sobre métodos estadísticos, modelos multivariados y análisis con R en licenciatura y posgrado, así como en programas de actualización y formación metodológica. Su investigación reciente aborda las trayectorias laborales, los impactos diferenciados de la pandemia y las transformaciones en el trabajo y los cuidados en México y América Latina. También coordina proyectos orientados al análisis con datos de encuestas de hogares y al fortalecimiento de capacidades estadísticas en las ciencias sociales.

Dra. Mónica Lara Escalante

Investigadora asociada “C” de tiempo completo en el Instituto de Investigaciones Sociales de la UNAM y candidata a investigadora del Sistema Nacional de Investigadores e Investigadoras. Doctora en Ciencia Política por el CIDE México, maestra en Gobierno y Asuntos Públicos por FLACSO México y licenciada en Ciencias Políticas por la Universidad de Costa Rica. Sus líneas de investigación son la economía política y las instituciones políticas, específicamente la democracia, los estudios parlamentarios, partidos políticos en América Latina, desigualdades y política social. Ha publicado artículos en revistas como Revista Mexicana de Derecho Electoral, Revista de Estudios en Derecho a la Información, Estudios Políticos, Perfiles Latinoamericanos, Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, Revista de Gestión y Política Pública. Igualmente ha publicado capítulos de libros editados por FLACSO México, el Colegio de Tamaulipas, CELAEP. Fue directora de la Revista RELACSO, colaboradora del Laboratorio de Métodos de Flacso México y ha impartido clases de ciencia de datos para ciencias sociales, metodología de investigación, análisis cuantitativo y evaluación de políticas públicas para instituciones como el CIDE, COLMEX, Universidad Autónoma de San Luis Potosí, FLACSO México y la UNAM.

Fechas:

Inicia: 2026-04-13 18:00:00 (CDMX)

Termina: 2026-06-18 20:00:00 (CDMX)