heRcules: um repositório com scripts para o aprendizado da análise de dados em R

Abstract

A análise de dados é uma etapa crucial no desenvolvimento de projetos científicos, desempenhando um papel central na validação e interpretação dos resultados obtidos. Antes de iniciar a coleta de dados, o pesquisador deve planejar seus experimentos e análises de maneira meticulosa e estruturada, garantindo uma abordagem robusta que minimiza a influência de vieses que possam comprometer a validade dos resultados. O presente documento relata a criação do repositório "heRcules", um recurso de acesso público que oferece modelos de scripts em linguagem R para a análise de dados científicos, com foco especial nas disciplinas das Ciências Biológicas e da Saúde. Este repositório é projetado para ser uma ferramenta valiosa para pesquisadores, fornecendo scripts prontos para executar tarefas essenciais como planejamento experimental, análise de dados, visualização de resultados e testes de hipóteses. O modelo inicial, descrito neste documento, inclui scripts para uma ampla gama de funções: cálculo de tamanho amostral, cálculo de poder estatístico, importação de planilhas, criação de vetores e data frames, estatísticas descritivas, exportação de arquivos, criação de gráficos (tanto com base R quanto com ggplot2), testes de outliers, testes de normalidade, e criação de notebooks com o R Markdown. O repositório está hospedado na plataforma GitHub (https://github.com/drhrf/heRcules.git), assegurando que os recursos estejam disponíveis de forma eficiente, gratuita e colaborativa para a comunidade científica. Esse repositório tem como objetivo não apenas facilitar o trabalho de pesquisadores individuais, mas também promover a transparência e a reprodutibilidade da pesquisa científica, oferecendo uma base sólida para a condução de análises de dados rigorosas e bem fundamentadas, tais como aquelas exemplificadas no presente modelo.El análisis de datos es una etapa crucial en el desarrollo de proyectos científicos, desempeñando un papel central en la validación e interpretación de los resultados obtenidos. Antes de comenzar la recopilación de datos, el investigador debe planificar sus experimentos y análisis de manera meticulosa y estructurada, garantizando que el enfoque sea robusto y minimizando la influencia de sesgos que puedan comprometer la validez de los resultados. El presente documento informa sobre la creación del repositorio "heRcules", un recurso de acceso público que ofrece modelos de scripts en lenguaje R para el análisis de datos científicos, con un enfoque especial en las disciplinas de Ciencias Biológicas y de la Salud. Este repositorio está diseñado para ser una herramienta valiosa para los investigadores, proporcionando scripts listos para ejecutar tareas esenciales como la planificación experimental, el análisis de datos, la visualización de resultados y las pruebas de hipótesis. El modelo inicial, descrito en este documento, incluye scripts para una amplia gama de funciones: cálculo del tamaño de la muestra, cálculo del poder estadístico, importación de hojas de cálculo, creación de vectores y data frames, estadísticas descriptivas, exportación de archivos, creación de gráficos (tanto con base R como con ggplot2), pruebas de valores atípicos, pruebas de normalidad y creación de cuadernos con R Markdown. El repositorio está alojado en la plataforma GitHub (https://github.com/drhrf/heRcules.git), lo que garantiza que los recursos estén disponibles de manera eficiente, gratuita y colaborativa para la comunidad científica. Este repositorio tiene como objetivo no solo facilitar el trabajo de los investigadores individuales, sino también promover la transparencia y la reproducibilidad de la investigación científica, proporcionando una base sólida para la realización de análisis de datos rigurosos y bien fundamentados, como los ejemplificados en el modelo actual.Data analysis is a crucial step in the development of scientific projects, playing a central role in the validation and interpretation of study results. Before data collection begins, the researcher must meticulously and systematically plan their experiments and analyses, ensuring a robust approach that minimizes the influence of biases that could compromise the validity of the results. This document reports the creation of the "heRcules" repository, a public resource offering script models in the R language for scientific data analysis, with a particular focus on the Biological and Health Sciences. This repository is designed to be a valuable tool for researchers, providing ready-to-use scripts for executing essential tasks such as experimental planning, data analysis, result visualization, and hypothesis testing. The initial model, described in this document, includes scripts for a wide range of functions: sample size calculation, statistical power calculation, spreadsheet import, creation of vectors and data frames, descriptive statistics, file export, graph creation (using both base R and ggplot2), outlier tests, normality tests, and notebook creation with R Markdown. The repository is hosted on the GitHub platform (https://github.com/drhrf/heRcules.git), ensuring that the resources are available efficiently, free of charge, and collaboratively to the scientific community. This repository aims not only to facilitate the work of individual researchers but also to promote transparency and reproducibility in scientific research, providing a solid foundation for conducting rigorous and well-founded data analyses, such as those exemplified in the current model.