StatSuite

StatSuite es una colección de aplicaciones interactivas diseñadas para apoyar el aprendizaje y la aplicación de la estadística y el diseño de estudios, sin necesidad de conocimientos previos en programación ni en análisis de datos formal. Todas las aplicaciones están desarrolladas en R — el lenguaje de referencia en estadística y ciencia de datos — y exponen el código R reproducible de cada análisis, para quienes quieran profundizar o replicar los resultados en su propio entorno. Cada aplicación aborda una etapa clave del proceso de investigación cuantitativa: desde la planificación del estudio y la selección del diseño de muestreo, hasta el análisis de tendencias y la exploración espacial de los datos. Las aplicaciones fueron desarrolladas con una interfaz guiada, paso a paso, para que cualquier persona pueda tomar decisiones estadísticas informadas con solo responder preguntas sencillas sobre su contexto de investigación. StatSuite está orientada a estudiantes, profesionales y tomadores de decisiones de cualquier disciplina que necesiten herramientas estadísticas accesibles y rigurosas, sin que la programación sea una barrera para el análisis y la toma de decisiones basada en datos.

Aplicaciones disponibles

General

StatBasics — Introducción a los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial, con simulaciones interactivas para construir intuición. Incluye medidas de tendencia central y dispersión, distribuciones de probabilidad, error estándar, intervalos de confianza, correlación y probabilidad básica. Abrir StatBasics

StatDesign — Apoya la selección del diseño de estudio y el esquema de muestreo más adecuado según los objetivos de la investigación. Abrir StatDesign

StatPlot — Exploración visual interactiva de datos mediante gráficos estadísticos. Permite crear, personalizar y combinar gráficos con ggplot2 y tidyplots sin necesidad de programación. Incluye una amplia variedad de geometrías, capas, paletas de color accesibles y exportación del código R reproducible. Los gráficos pueden combinarse en composiciones multipanel mediante patchwork. Abrir StatPlot

StatFlow — Permite explorar y visualizar datos, comparar medias y proporciones, como introducción al análisis estadístico. Abrir StatFlow

StatModels — Permite ajustar, interpretar y comparar modelos estadísticos. Incluye modelos lineales (LM), modelos lineales generalizados (GLM), modelos aditivos generalizados (GAM), modelos lineales mixtos (LMM) y modelos generalizados mixtos (GLMM). Para cada modelo ofrece tabla de parámetros, efectos marginales, contrastes, métricas de ajuste y diagnóstico de supuestos. Abrir StatModels

StatBayes — Permite ajustar, interpretar y diagnosticar modelos estadísticos bayesianos de forma interactiva. Incluye regresión lineal bayesiana (LM), modelos lineales generalizados bayesianos (GLM) con familias extendidas (Beta, zero-inflated), modelos aditivos generalizados bayesianos (GAM), modelos mixtos bayesianos (LMM y GLMM), diagnóstico MCMC y Factor de Bayes. Para cada modelo ofrece especificación de priors, diagnóstico de convergencia (R̂, ESS, traceplots), distribución posterior de parámetros, efectos marginales, posterior predictive check y comparación de modelos mediante LOO y WAIC. Abrir StatBayes

StatML — Introducción al aprendizaje automático aplicado al análisis de datos. Permite explorar, ajustar e interpretar modelos de machine learning de forma interactiva, sin necesidad de programación. Abrir StatML

StatGeo — Permite visualizar y analizar datos espaciales vectoriales y raster de forma interactiva, sin necesidad de software SIG de escritorio. Abrir StatGeo

Ecología Aplicada

StatMonitor — Permite diseñar y analizar programas de monitoreo biológico, estimar tendencias poblacionales y explorar técnicas de análisis para fauna y flora silvestre. Abrir StatMonitor

StatOccu — Permite ajustar modelos jerárquicos de ocupación para estimar la probabilidad de ocupación de una especie (ψ) y su probabilidad de detección (p), corrigiendo el sesgo asociado a la detectabilidad imperfecta. Abrir StatOccu

StatAbundance — Permite ajustar modelos jerárquicos de abundancia para estimar el número real de individuos de una especie (N) en cada sitio, corrigiendo el sesgo asociado a la detectabilidad imperfecta. Incluye modelos N-mixture frecuentistas con distribuciones Poisson, binomial negativa y ZIP, y modelos de abundancia espacial con estructura espacial explícita e inferencia bayesiana. Abrir StatAbundance

StatH3sdm — Modelado de distribución de especies basado en el paquete h3sdm. Utiliza grillas hexagonales H3 como unidad de análisis para integrar registros de ocurrencia de múltiples fuentes (GBIF, iNaturalist, BiodataCR), variables ambientales y métricas del paisaje. Incluye algoritmos de machine learning (regresión logística, Random Forest, XGBoost, GAM) con validación cruzada espacial, mapas de idoneidad de hábitat para escenarios presentes y futuros, e interpretación del modelo mediante importancia de variables y gráficos de dependencia parcial. Abrir StatH3sdm

StatComm — Análisis multivariado de comunidades biológicas bajo un marco probabilístico. Permite ajustar Modelos Lineales Generalizados con Variables Latentes (GLLVM) y modelos de aprendizaje automático multirrespuesta (mrIML) para explorar la estructura de comunidades, estimar gradientes latentes, modelar el efecto de variables ambientales sobre múltiples especies y analizar asociaciones entre especies mediante correlaciones residuales. Abrir StatComm

Ciencias Sociales

StatText — Permite explorar y analizar texto libre, respuestas abiertas y datos textuales de encuestas mediante técnicas de minería de texto. Incluye preprocesamiento del corpus, análisis de frecuencias, nubes de palabras, coocurrencias, n-gramas, concordancias, TF-IDF y modelado de tópicos con Latent Dirichlet Allocation (LDA). Orientado a investigadores en ciencias sociales sin necesidad de programación. Abrir StatText

Modo de uso

Las aplicaciones están disponibles en línea a través de los enlaces indicados. También pueden instalarse y ejecutarse localmente desde RStudio, lo que permite trabajar sin límites de memoria ni de tamaño de archivos:

Por ejemplo para StatModels (si quieres otra app reemplaza StatModels por el nombre de la app que quieras usar)

Con pak (recomendado)

install.packages(“pak”)
pak::pak(“ManuelSpinola/StatModels”)
StatModels::run_app()

Con remotes

install.packages(“remotes”). remotes::install_github(“ManuelSpinola/StatModels”)
StatModels::run_app()