El programa R (www.r-project.org) es al mismo tiempo un paquete estadístico y gráfico, y un lenguaje de programación de código abierto y gratuito, que funciona en Mac, Windows y Unix. No es muy difícil aprenderlo a usar, y tiene grandes ventajas sobre otros paquetes, entre ellas: 1) Es gratuito, 2) Se actualiza continuamente, 3) Es altamente configurable a las necesidades del usuario, 4) Permite adelantar prácticamente cualquier procedimiento estadístico o gráfico, ya que el usuario puede definir sus propias funciones. R funciona gracias a la colaboración de muchos usuarios. Los usuarios pueden crear nuevos módulos o paquetes y los pueden publicar en el repositorio oficial (http://cran.r-project.org/web/packages/). Hay más de 18000 paquetes y cada mes se añaden nuevos.  

R funciona mediante una línea de comandos. Es decir, su uso implica iniciar el programa y luego escribir directamente en la línea de comandos ubicada en la "consola", o ventana principal, usando para ello el lenguaje R. El interpretador recibe este comando, lo interpreta y evalúa y luego devuelve al usuario el resultado. También se pueden enviar bloques de líneas de comandos a la consola desde un editor de textos de código, o "scripts".  Un script es un archivo de texto que contiene líneas con comandos en código R para ser ejecutados en cierto orden. Los resultados del código ejecutado aparecerán en la consola, en la misma ventana de la línea de comandos, bajo el cursor (>_) o en ventanas adicionales para datos y gráficos. Todos los comandos ejecutados, y el texto de resultados de una sesión de trabajo, se van acumulando sobre la línea de comandos, y están disponibles para ser reutilizados. Se puede repetir un comando ejecutado buscándolo con las teclas  ↑  o  ↓ . R tiene su propio editor de scripts y desde este se puede enviar líneas de código al interpretador, usando la combinación de teclas Ctrl-R (en Windows) o ⌘-Intro (en Mac). Se pueden usar otros editores de código, que además tienen resaltado de sintaxis y otras mejoras, como "Tinn-R" y "Notepad++". Aunque no está diseñado originalmente para trabajar con menús y botones, sí existen paquetes que permiten que R trabaje como cualquier otro software de ventanas, botones y selección de opciones mediante el ratón. Un paquete muy popular de "interfaz gráfico en modo ventana" es R-commander. Otra interfaz bastante popular es R-Studio.

El manual oficial de R se puede descargar en: https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf.

El profesor David Carlston de la Univ. de Texas A&M ha preparado instrucciones detalladas para implementar en R los ejercicios del libro "Statistics fos Archaeologists" de Robert Drennan, que es la versión en inglés del texto guía  (http://sites.google.com/a/tamu.edu/dlcarlson/home).

Para entender mejor cómo funciona R, es necesario un ejemplo. El código en la línea siguiente sirve para ingresar a R los datos del lote "Huellas de Poste" (ver libro guía, Capítulo 9) creando un vector llamado "Huellas" :

Huellas <- c(10.4, 10.7, 11.1, 11.5, 11.6, 11.7, 12.2, 12.6, 12.9, 13.2, 13.7, 14.0, 14.3, 15.0, 16.4, 18.4, 20.3)

Acá se usa el operador de asignación de R "<-" para crear un objeto llamado "Huellas" y a este objeto se le asigna el resultado del uso de la función "c()" que combina los elementos que se incluyan entre los paréntesis, separados por comas. A lo que se incluya entre paréntesis para pasarle a una función de R se le denomina "argumentos".  En R, un objeto como este (formado por uno o más elementos del mismo tipo) es un "vector" y en este caso es un vector del tipo "numérico".  Los vectores pueden ser también lógicos, enteros, caracteres, etc. 

El código en la línea siguiente sirve para calcular n  (la "longitud" del vector "Huellas") y R responde con "17".

length(Huellas)

[1] 17

El código en la línea siguiente sirve para calcular la media del vector  "Huellas" y R responde con "13.53" (El valor 1 entre corchetes, "[1]" significa que los resultados, en una línea de texto comienzan con el elemento "1").

mean(Huellas)

[1] 13.52941

El código en la línea siguiente sirve para calcular la desviación estándar del vector "Huellas" y R responde con "2.72529" .

sd(Huellas)

[1] 2.72529

El código en la línea siguiente sirve para dibujar un histograma del vector "Huellas" y R responde abriendo una nueva ventana con la gráfica.

hist(Huellas)

Ud puede instalar R y ejecutar este código, para familiarizarse con el programa. Incluso puede ejecutarlo "en línea" en las páginas "http://www.r-fiddle.org/#/embed?id=jsgUbGxW" "http://www.compileonline.com/execute_r_online.php", "http://ceadserv1.nku.edu/longa//Rweb/", "http://rextester.com/l/r_online_compiler" y en este mismos sitio web, en la página "http://sites.google.com/site/arqueocuant/r-en-linea", entre otras. R permite acceder a archivos almacenados en la nube (por ejemplo Dropbox)

Existen también páginas Web que contienen módulos de interfaz modo ventana, como la página del profesor Patrick Wessa (http://www.wessa.net/) en donde se pueden escoger los procedimientos estadísticos a usar, y luego pegar los datos (desde Excel, por ejemplo) en las ventanas diseñadas para ello, para poder ejecutar en pocos pasos los análisis estadísticos en R, sin necesidad de conocer el lenguaje R.

Si quiere aprender a usar R con un curso en línea, trate con los tutoriales en Datacamp o Coursera, o "http://tryr.codeschool.com/".

Anexo a esta página, encontrará varias presentaciones (.PPT), guías (.PDF) y archivos de texto (.TXT) con código R que presentan instrucciones y ejemplos sobre las varias funciones de R. Vea las presentaciones relevantes, comenzando por  "Introducción a R" y luego de instalar y practicar con las herramientas básicas, seleccione el archivo de instrucciones (.TXT) que le interese y copie el texto del código a la ventana "Rscript" del paquete R-Commander, o a un nuevo "script" creado desde la consola de R, para correrlo allí. Al correrlo, aparecerán instrucciones y comentarios (separados del código con el símbolo #).

Una vez esté familiarizado con la herramienta, remplace los ejemplos proporcionados con sus propios datos.

¡Suerte con R!