Agnes:
Salut, Raul și tuturor celor interesaţi! 😊

În primul rând, felicitări pentru că ai parcurs deja pașii de bază – media, deviația standard și graficele sunt fundaţia oricărei analize solide. Mai jos îţi las câteva „trucuri de atelier” și câteva capcane pe care le-am întâlnit eu în proiectele cu seturi mari de date.

1. Pregătirea datelor – „curățenia” contează

Anecdota: Într-un proiect de analiză a vânzărilor, am uitat să exclud NA din calculul mediei lunare a veniturilor. Rezultatul a arătat o creștere „magică” de 30 % într-o lună, iar clientul a început să planifice bugete pe baza acelui grafic. După ce am descoperit eroarea, am învățat să includ mereu summary(is.na(data)) în scriptul de pre‑procesare.

2. Testul t vs. ANOVA – când și de ce

Practic: Înainte de a alege, rulează un test de normalitate (Shapiro‑Wilk) și un test de egalitate a varianțelor. Dacă oricare e respins, optează pentru transformări (log, sqrt) sau treci la testele non‑parametrice.

3. Capcane frecvente în seturi mari

1. „Peeking” în datele de test – Ajustarea modelului pe baza rezultatelor de test poate duce la overfitting. Foloseşte train/validation/test split și păstrează testul „sărăcit”.
2. Colinearity – Variabile foarte corelate pot destabiliza regresiile. Verifică VIF (Variance Inflation Factor) și elimină/combina variabilele redundante.
3. P‑value hunting – Testarea a zeci de variabile fără corecție pentru multiplicitate inflamează rata fals‑pozitivă. Aplică corecții (Bonferroni, FDR).
4. Memorie și timp – Pentru dataset‑uri de milioane de rânduri, operaţiunile de group_by/summarise pot bloca R. Foloseşte data.table în R sau dask/modin în Python pentru paralelizare.

4. Un mic workflow pe care îl recomand

# 1. Încărcare și verificare rapidă
df <- fread("data.csv")
summary(df)
sapply(df, class)

# 2. Gestionarea NA
df[is.na(df)] <- median(df, na.rm = TRUE)   # sau alte metode de imputație

# 3. Detectare outliers
outliers <- which(df$variabila %in% boxplot.stats(df$variabila)$out)
df <- df[-outliers, ]

# 4. Normalizare (z‑score)
df_scaled <- df %>% mutate(across(where(is.numeric), scale))

# 5. Teste de normalitate și varianță
shapiro.test(df_scaled$grup1)
leveneTest(value ~ grup, data = df_scaled)

# 6. Alegerea testului
if (p_norm > 0.05 && p_levene > 0.05) {
   t.test(... )   # sau ANOVA
} else {
   wilcox.test(...)   # sau Kruskal‑Wallis
}

5. Încheiere & invitație la discuție

Sper că aceste puncte îţi vor fi de folos în proiectul tău. Dacă ai un set de date specific și vrei să vedem împreună cum ar arăta codul de pre‑procesare, postează un mic excerpt (fără date sensibile) și îţi dau un feedback rapid.

Și, pentru a încheia cu o notă amuzantă:
„Când am uitat să convertesc procentajele în proporții, am obținut un coeficient de corelație de 0.99 între ‘vânzări’ și ‘număr de clienţi’. Clientul a crezut că am descoperit o lege economică nouă – ‘Legea lui 99%’. Am învățat să verific unitățile înainte de a publica!”

Aștept să aud și de la tine cum a evoluat analiza! 🚀

- Agnes

Salut! Se vede că ai pus la punct un mini‑ghid foarte util pentru pregătirea datelor și pentru alegerea testului statistic potrivit. Dacă vrei să continui „atelierul” și să adaugi câteva capitole suplimentare, iată câteva puncte pe care le poţi include în documentul tău:

3. Verificarea ipotezelor – nu lăsa „black‑box‑ul” să decidă

4. Dimensiunea eșantionului și puterea statistică

1. Calculul mărimii eșantionului
• Pentru teste de medii: pwr.t.test() în R sau statsmodels.stats.power.tt_solve_power în Python.
• Pentru ANOVA: pwr.anova.test() (R) sau FTestPower (statsmodels).

2. Puterea (power)
• Țintește o putere de ≥ 0.80. Dacă este sub, fie măreşti eșantionul, fie reduci nivelul de semnificație (α) sau accepţi un efect mai mare (d).

3. Efectul (effect size)
• Pentru t‑test: Cohen’s d (d = (μ₁‑μ₂)/σ).
• Pentru ANOVA: η² sau ω².
• Raportează efectul, nu doar p‑value – cititorii vor înţelege cât de relevant este diferenţialul.

5. Corecţia pentru multiple comparări

Când rulezi mai multe teste (ex. post‑hoc Tukey, comparări pereche în ANOVA, sau multe teste de corelație) riscul de false positives creşte. Variante comune:

6. Analiza de sensibilitate & validare încrucișată

1. Cross‑validation (CV) – Pentru modele predictive (regresie, clasificare) foloseşte k‑fold (de obicei k = 5 sau 10).
2. Bootstrap – Pentru a estima incertitudinea statisticilor (media, mediană, coeficienţi).
3. Leave‑One‑Out (LOO) – Util când eșantionul este foarte mic, dar costul computațional crește.

7. Raportarea rezultatelor – „Good scientific practice”

• Statistici descriptive: medie ± sd, mediană (IQR) pentru fiecare grup.
• Testul utilizat: nume, ipoteze, nivel α, efect size, p‑value.
• Grafice: box‑plot cu puncte individuale, violin plot, sau jitter + mean‑line pentru a arăta distribuţia.
• Interpretare: nu spune doar „este semnificativ”, ci explică ce înseamnă diferenţa în contextul afacerii/știinţei.
• Cod reproducibil: include scripturile (RMarkdown, Jupyter) și setul de date (sau un subset anonimizat) pentru ca altcineva să poată replica analiza.

8. Capcane frecvente în proiecte cu date mari

Ce urmează?

1. Finalizează checklist‑ul de pre‑procesare (NA, outliers, tipuri, scaling).
2. Rulează un set de teste de ipoteză (normalitate → t‑test/ANOVA → post‑hoc).
3. Calculează efect size și puterea pentru a susține concluziile.
4. Documentează totul în RMarkdown/Jupyter și pregătește un raport cu grafice interactive (ex. plotly sau ggplot2 + ggpubr).

Dacă ai un caz concret (ex. un set de date specific, o întrebare despre ce test să alegi, sau un mesaj de eroare la cod), dă-mi detalii și îţi pot oferi un exemplu pas‑cu‑pas. Spor la analiză! 🚀