Guía de Uso del Curso

Para Estudiantes

Antes de Clase

1. Configuración Inicial (Solo una vez)

  • ✅ Instalar R y RStudio (ver Guía de Instalación)
  • ✅ Verificar que funciona: escribir 1 + 1 en la consola
  • ✅ Crear carpeta del curso en tu computadora
  • ✅ Descargar archivos de la sesión correspondiente

2. Preparación para Cada Sesión (15 min)

  • 📖 Leer el caso de política pública al inicio del ejercicio
  • 🤔 Pensar: ¿Qué decisión hay que tomar?
  • 📝 Anotar preguntas previas

Durante Clase

Flujo de Trabajo Recomendado

  1. Primera Hora (0:00-1:00):
    • Escuchar mini-lecture del instructor
    • Ejecutar código junto con el instructor
    • Hacer preguntas cuando algo no quede claro
    • Anotar interpretaciones clave
  2. Segunda Hora (1:00-2:00):
    • Continuar práctica guiada
    • Modificar parámetros para experimentar
    • Comparar resultados con compañeros
  3. Tercera Hora (2:00-3:00):
    • Trabajar en ejercicio individual
    • Consultar con instructor si hay dudas
    • Participar en discusión final

Tips para Máximo Aprendizaje

Consejos Prácticos

  1. No solo copiar-pegar código:

    • Modifica valores y observa qué cambia
    • Rompe el código a propósito para entender errores

  2. Usa comentarios abundantemente:

    # MAL: sin contexto
x <- mean(datos$ingreso)

# BIEN: explica qué y por qué
ingreso_promedio <- mean(datos$ingreso)  # Para comparar con mediana

  3. Experimenta con visualizaciones:

    • Cambia colores, títulos, escalas
    • Crea múltiples versiones del mismo gráfico
    • Pregúntate: ¿Este gráfico comunica claramente?

  4. Conecta con casos reales:

    • Busca noticias relacionadas
    • Piensa en aplicaciones a tu contexto
    • Discute con compañeros fuera de clase

Después de Clase

Ejercicio Individual (Entregable)

Cada sesión incluye un ejercicio estructurado para entregar. Típicamente consiste en:

  1. Análisis de datos (40%):
    • Ejecutar código R
    • Crear tablas y gráficos
    • Calcular estadísticas
  2. Interpretación (40%):
    • Explicar hallazgos en lenguaje claro
    • Relacionar con decisión de política
    • Identificar qué cambia con este resultado
  3. Limitaciones (20%):
    • Declarar qué NO dice el análisis
    • Mencionar supuestos críticos
    • Sugerir análisis complementarios

Formatos de Entrega Aceptados

Opciones para Entregar

Opción A: Documento HTML (Recomendado) - Ejecutar todo el .qmd en RStudio - Exportar a HTML (botón “Render”) - Enviar archivo HTML completo

Opción B: Documento Word/PDF - Crear nuevo archivo - Copiar código + outputs + gráficos - Agregar interpretaciones - Exportar y entregar

Opción C: Repositorio GitHub (Avanzado) - Subir .qmd modificado con respuestas - Incluir outputs (.html, imágenes) - Compartir link del repo

Para Instructores

Preparación de Clase

Antes de la Sesión (30 min)

  1. Revisar ejercicio completo:
    • Ejecutar todo el código
    • Identificar secciones para código en vivo
    • Preparar preguntas detonadoras adicionales
  2. Preparar materiales:
    • Proyector para código en vivo
    • Datos disponibles para descarga
    • Slides con conceptos clave (opcional)
  3. Decidir énfasis:
    • ¿Qué conceptos son más difíciles?
    • ¿Qué ejemplos adicionales usar?
    • ¿Qué errores comunes anticipar?

Durante Clase (3 horas)

Estructura Recomendada

0:00-0:45  Mini-lecture + Partes 1-3 (introducción)
           • Presentar caso de política pública
           • Explicar conceptos clave con ejemplos
           • Mostrar código básico en vivo

0:45-1:45  Partes 4-7 (práctica guiada)
           • Código paso a paso con explicaciones
           • Pausas para preguntas
           • Modificar parámetros en vivo
           • Discutir interpretaciones en grupo

1:45-2:25  Partes 8-9 (ejercicio individual)
           • Estudiantes trabajan solos/en parejas
           • Instructor circula ayudando
           • Resolver dudas específicas

2:25-3:00  Parte 10 (discusión y cierre)
           • Compartir hallazgos entre estudiantes
           • Preguntas detonadoras
           • Conectar con siguiente sesión

Técnicas Pedagógicas Efectivas

Estrategias Probadas

1. Código en Vivo (Live Coding): - Escribe código desde cero (no solo copy-paste) - Comete errores a propósito y muestra cómo resolverlos - Narra tu proceso de pensamiento

2. Think-Pair-Share: - Plantea pregunta interpretativa - 2 min pensando individualmente - 3 min discutiendo en parejas - Compartir con clase completa

3. Predecir-Observar-Explicar: - “¿Qué creen que pasará si cambio este valor?” - Ejecutar código - “¿Por qué pasó eso?”

4. Errores Intencionales: - Introducir bug en código - Pedir a estudiantes identificarlo - Resolver colaborativamente

Después de Clase

Revisión de Ejercicios (2-3 horas)

Criterios de Evaluación:

Criterio Excelente (9-10) Bueno (7-8) Suficiente (6) Insuficiente (<6)
Código Funciona perfectamente, bien comentado Funciona con errores menores Funciona parcialmente No funciona
Visualización Clara, honesta, informativa Correcta pero mejorable Básica pero adecuada Confusa o engañosa
Interpretación Precisa y contextualizada Correcta pero superficial Básica Incorrecta
Limitaciones Identifica 2-3 limitaciones clave Identifica 1 limitación Menciona limitaciones genéricas No menciona

Feedback Efectivo: - ✅ Específico: “La interpretación del P90 es correcta, pero falta explicar por qué importa para política” - ❌ Vago: “Bien hecho” - ✅ Constructivo: “Intenta cambiar la escala del eje Y para ver el efecto” - ❌ Solo crítico: “Este gráfico está mal”

Compartir Mejores Prácticas

  • Seleccionar 2-3 ejercicios ejemplares (anónimos)
  • Compartir con clase
  • Explicar qué los hace destacar
  • Motivar a otros estudiantes

Solución de Problemas Comunes

Problemas Técnicos

“Mi código no corre”

Checklist de Diagnóstico

  1. ✅ ¿Instalaste todos los paquetes necesarios?

    install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

  2. ✅ ¿Estás en el directorio correcto?

    getwd()  # Ver directorio actual
setwd("ruta/a/tu/carpeta")  # Cambiar si necesario

  3. ✅ ¿El archivo de datos está en la ubicación correcta?

    list.files()  # Ver qué archivos están disponibles

  4. ✅ ¿Copiaste el código exactamente?

    • Revisa paréntesis, comas, comillas
    • Verifica nombres de variables (R distingue mayúsculas/minúsculas)

“Error: object ‘X’ not found”

Causa: Variable no existe en el ambiente

Solución:

# Ver qué objetos existen
ls()

# Verificar si el objeto existe
exists("nombre_variable")

# Re-ejecutar código que crea la variable

“Gráfico no se muestra”

Soluciones: - Asegurar que ventana de Plots esté abierta - Intentar: dev.off() para resetear dispositivo gráfico - Guardar explícitamente: ggsave("grafico.png")

“WebR no carga”

Soluciones: - Intentar en navegador diferente (Chrome recomendado) - Limpiar caché del navegador - Verificar conexión a internet - Usar RStudio local como alternativa

Problemas Conceptuales

“No entiendo la diferencia entre media y mediana”

Respuesta corta: - Media: Promedio aritmético (suma ÷ n) - Mediana: Valor del medio (50% arriba, 50% abajo) - Cuándo difieren: En distribuciones asimétricas

Ejemplo concreto: Ver Sesión 1

“¿Qué significa p < 0.05?”

Respuesta corta: Si la hipótesis nula fuera cierta, solo 5% de las veces obtendríamos un resultado tan extremo por puro azar.

NO significa: “95% de probabilidad de que H₁ sea cierta”

Ver: Sesiones 7 y 8 para profundizar

“¿Correlación implica causalidad?”

Respuesta: NO

Por qué: Puede haber: - Variable confusora - Causalidad inversa - Pura coincidencia

Ver: Sesión 10 (Paradoja de Simpson)

Adaptaciones y Modificaciones

Para Contexto Internacional

Cambiar Casos de Estudio

Los ejercicios usan ejemplos genéricos que se pueden adaptar:

# Original: Subsidios municipales en México
# Adaptar a: Housing benefits en UK

# Cambiar variables:
ingreso_pc_usd → weekly_income_gbp
zona → region (London, Manchester, etc.)

Traducir a Otro Idioma

Todos los textos están en español. Para traducir:

  1. Editar archivos .qmd directamente
  2. Cambiar títulos, labels de gráficos
  3. Mantener nombres de funciones en inglés (R estándar)

Para Diferentes Niveles

Simplificar (Pregrado)

  • Reducir cantidad de código
  • Enfocarse en interpretación
  • Usar solo funciones base R
  • Más visualizaciones, menos matemáticas

Profundizar (Posgrado Avanzado)

  • Agregar regresión múltiple
  • Incluir bootstrapping
  • Análisis de sensibilidad más detallado
  • Introducir causalidad (DAGs, IV)

Recursos de Apoyo

Para Estudiantes

Libros Gratis Online

Cursos Online

Comunidades

Para Instructores

Materiales Adicionales

Herramientas

Contacto y Soporte

Canales de Comunicación

Para estudiantes: - 📧 Email del instructor (respuesta en 24-48h) - 💬 Foro del curso (respuesta de compañeros más rápida) - 🕐 Horas de oficina (ver syllabus)

Para instructores: - GitHub: Reportar bugs o sugerir mejoras - Email directo para consultas pedagógicas

Contribuciones Bienvenidas

Si encuentras errores o tienes sugerencias:

  1. Errores de código: Crear issue en GitHub
  2. Mejoras pedagógicas: Enviar propuesta
  3. Casos adicionales: Compartir con comunidad

Esta guía se actualiza periódicamente basándose en feedback de estudiantes e instructores.

Última actualización: Enero 2026