🔍 AssociationExplorer: explorá asociaciones entre variables sin escribir una sola línea de código#
¿Trabajás con datos y necesitás entender las relaciones entre variables, pero no querés programar? AssociationExplorer es una aplicación Shiny para R, recién publicada en CRAN, que lo hace posible de forma visual e interactiva.
¿Qué hace?#
Siguiendo un flujo guiado y simple:
- 📂 Importa datos en formato CSV o Excel
- 🔢 Seleccioná variables de interés de forma interactiva
- 📊 Calcula automáticamente medidas de asociación según el tipo de variable:
- Correlación de Pearson \(r\) (numérica–numérica)
- V de Cramer (categórica–categórica)
- Ratio de correlación \(\eta\) (numérica–categórica)
- 🎚️ Filtrá asociaciones con umbrales definidos por el usuario
- 🕸️ Visualizá resultados con una red de correlaciones interactiva y gráficos bivariados
¿Para quién es?#
Está pensada para periodistas de datos, docentes, estudiantes, investigadores en fase exploratoria y ciudadanos curiosos que quieran entender datos públicos o encuestas sin necesidad de programar.
Instalación simple desde R:
install.packages("AssociationExplorer2")
library(AssociationExplorer2)
run_associationexplorer()🪄 Explicación en pocas palabras#
Imaginá que tenés una planilla con datos de encuestas y querés saber qué variables están relacionadas entre sí. Normalmente, esto requiere código y conocimientos estadísticos.
AssociationExplorer es como un asistente visual: cargás tus datos, seleccionás columnas, y la app te muestra automáticamente qué variables están conectadas y cuánto.
👉 Sin código. Sin fórmulas. Solo comprensión de los datos.
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