Del 12 al 15 de febrero estuvimos inmersos en la capacitación sobre análisis de datos y diseño experimental en R Studio, ofrecida en el marco de los objetivos del proyecto Clima-LoCa. Participantes de diversas universidades y países se animaron a hacer parte de un breve, pero sustancioso programa de aprendizaje.
En el transcurso de las jornadas se abordaron conceptos fundamentales de análisis de datos y técnicas avanzadas de diseño experimental, así como su implementación práctica utilizando R Studio. Se fomentó la colaboración entre los participantes, quienes compartieron conocimientos y experiencias de sus respectivos campos académicos y culturales.
Entre los participantes se promovió el diálogo permitiendo enriquecer el debate y la comprensión de los temas tratados. La diversidad de perspectivas permitió una visión más amplia y global del análisis de datos, mostrando cómo diferentes contextos pueden influir en la interpretación y aplicación de las técnicas estadísticas.
Además, se contó con la contribución del profesor Aquiles Darghan quien actualmente se desempeña como profesor asociado e investigador senior de La Universidad Nacional de Colombia, y cuyo aporte fue clave en la transmisión de conocimientos relacionados con los datos estadísticos. Su participación permitió a los asistentes explorar nuevas funcionalidades y técnicas avanzadas en R Studio, ampliando así su conjunto de habilidades y conocimientos. También, se trabajaron diseños experimentales en cacao en función del cadmio (Cd), todo en el marco del proyecto «Clima Loca».
Asimismo, se hizo hincapié en la ética del análisis de datos, discutiendo la importancia de la integridad y la transparencia en todas las etapas del proceso de investigación. Se abordaron temas como la manipulación de datos, el uso adecuado de estadísticas y la presentación honesta de resultados, destacando la responsabilidad de los investigadores en la interpretación y comunicación de los hallazgos.
Al finalizar, los asistentes no solo adquirieron bases sólidas en análisis de datos y diseño experimental, sino que también desarrollaron una comprensión más amplia del uso de R Studio como una herramienta poderosa para la investigación científica.
