Aprender R para analizar datos: un primer ejercicio para no confundir un valor ausente con cero

Antes de hacer gráficos con R, conviene aprender una diferencia sencilla: un dato que falta no significa cero. Si confundes ambos casos, puedes obtener un promedio que parece correcto, pero responde a otra pregunta. Este ejercicio permite practicar esa decisión sin bases de datos reales ni paquetes adicionales.

R es una herramienta para análisis estadístico y trabajo con datos. La propuesta está pensada para quien prepara informes, estudia análisis de datos o quiere probar esta forma de trabajar antes de pagar por formación. No promete empleo ni sustituye conocimientos de estadística.

Por qué empezar con una tarea pequeña

Posit publicó el 7 de agosto de 2026 el recurso Getting Started with R and the Tidyverse. Su recorrido parte de operaciones, variables, vectores y funciones antes de avanzar hacia transformaciones y gráficos. Es una referencia actual de aprendizaje, no una medida de vacantes disponibles.

En España, la oferta de formación permanente de la UNED también incluye análisis con R. Aquí no anunciamos plazas ni damos por abierta una matrícula: el objetivo es que puedas probar una habilidad concreta antes de elegir un curso más amplio.

Una primera práctica útil debe caber en una pantalla y tener un resultado que puedas revisar a mano. Si necesitas instalar diez paquetes sin entender para qué sirven, probablemente has elegido un punto de entrada demasiado grande.

R y RStudio no son lo mismo

R ejecuta el código. RStudio proporciona un entorno con editor y consola para trabajar con él. La página de descargas de Posit recuerda que RStudio necesita una instalación de R. Descargar solo el editor no completa esa preparación.

La documentación consultada de RStudio Desktop 2026.10.1 ofrece instaladores para Windows 11, macOS 15 o posterior y sistemas Linux indicados en la propia página. Comprueba tu sistema antes de descargar. En un equipo de empresa, utiliza el procedimiento de instalación autorizado.

Elige la edición abierta de escritorio si quieres practicar localmente sin contratar servicios adicionales. El ejemplo no requiere una cuenta de nube, una herramienta de IA ni una suscripción. Tampoco necesita que subas documentos de trabajo a ningún sitio.

Un caso ficticio: minutos de espera registrados

Imagina una lista de cinco observaciones inventadas: 8, 12, un dato sin registrar, 10 y 14 minutos. No son resultados de una empresa ni tiempos de atención medidos por Infinity8flow. Los utilizamos para aprender a leer el resultado de una función.

Crea un archivo de código R y guarda este contenido. Puedes ejecutar las líneas seleccionadas con el botón Run; la guía de ejecución de RStudio explica esa separación entre el editor y la salida de la consola.

minutos = c(8, 12, NA, 10, 14)
minutos
is.na(minutos)
mean(minutos)
mean(minutos, na.rm = TRUE)

La función c() reúne los valores en un vector. El nombre minutos permite reutilizar esa lista sin escribirla otra vez. NA, sin comillas, representa un valor ausente. Escribe las mayúsculas tal como aparecen.

Este es un ejercicio editorial contrastado con la documentación del lenguaje. Los resultados siguientes son los esperados según esas funciones; no presentamos una sesión de RStudio realizada en tu equipo.

Qué debería aparecer y cómo interpretarlo

La documentación de NA explica que is.na() identifica los elementos ausentes. En nuestro caso devuelve FALSE, FALSE, TRUE, FALSE y FALSE. El tercer elemento es el único que falta.

La documentación de mean() establece que el tratamiento de valores ausentes depende de na.rm. Sin cambiarlo, la media del ejemplo devuelve NA. Al usar na.rm = TRUE, el cálculo excluye el valor ausente y devuelve 11.

Puedes comprobar esa cifra: 8 + 12 + 10 + 14 suma 44, y 44 dividido entre cuatro da 11. Hay cinco posiciones en la lista, pero solo cuatro observaciones con un número. Esa es la información que debes acompañar al resultado.

No escribas «la espera media de los cinco casos fue 11». Una descripción más precisa sería «la media de los cuatro tiempos registrados es 11 minutos; falta un tiempo». La frase explica el alcance del cálculo sin ocultar el dato ausente.

Por qué no debes sustituir NA por cero por comodidad

Ahora imagina que alguien cambia el tercer valor por 0. La suma seguiría siendo 44, pero se dividiría entre cinco y daría 8,8. Esa respuesta representa una lista en la que una espera fue realmente cero, no una lista con una espera desconocida.

No hay una regla universal que autorice a rellenar todos los huecos del mismo modo. Antes de cambiar datos de trabajo, pregunta qué significa cada ausencia: una medición olvidada, una pregunta no aplicable o una operación que no se realizó pueden requerir decisiones diferentes.

Conserva siempre el origen y documenta la transformación. En esta práctica basta con mantener el ejemplo inicial y escribir aparte la variante con cero. Así podrás explicar qué cambió y por qué cambió el promedio.

Una segunda comprobación antes de avanzar

Repite el ejercicio con 6, 10, NA y 20. La media de los tres números registrados debe ser 12. Haz primero la cuenta a mano y después revisa el código. Si no coincide, comprueba que ejecutaste la asignación nueva antes de calcular la media.

Trabajar por líneas puede dejar en memoria un valor anterior si solo ejecutas la parte final. Acostúmbrate a leer el vector que estás usando. No cambies funciones al azar hasta obtener el número que esperabas: identifica qué datos entraron realmente.

Cómo convertirlo en una muestra de trabajo honesta

Guarda el archivo, los datos ficticios y una explicación breve de los dos resultados. Indica que se trata de una práctica inicial sobre valores ausentes, no de un análisis profesional implantado para un cliente. Una captura aislada de un número demuestra menos que un razonamiento reproducible.

Si prefieres comparar estilos de programación, nuestra introducción a Python propone otro ejercicio básico. No necesitas aprender ambos lenguajes a la vez. Elige uno, repite casos pequeños y avanza cuando puedas explicar sus límites sin depender de copiar una respuesta.

Documentación consultada el 5 de noviembre de 2026. Portada ilustrativa generada con IA; no representa a una alumna real ni una institución.