One Way Manova
Dinar Olivia
2024-10-28
data1 <- read.csv("~/Tugas Kuliah/accelerometer.csv")
data1## wconfid pctid x y z
## 1 1 20 1.004 0.090 -0.125
## 2 1 20 1.004 -0.043 -0.125
## 3 1 20 0.969 0.090 -0.121
## 4 1 20 0.973 -0.012 -0.137
## 5 1 20 1.000 -0.016 -0.121
## 6 1 20 0.961 0.082 -0.121
## 7 1 20 0.973 -0.055 -0.109
## 8 1 20 1.000 0.012 -0.133
## 9 1 20 0.969 -0.102 -0.141
## 10 1 20 0.973 -0.059 -0.125
## 11 1 20 1.012 0.043 -0.133
## 12 1 20 0.996 -0.109 -0.148
## 13 1 20 0.988 -0.020 -0.125
## 14 1 20 1.012 0.043 -0.129
## 15 1 20 0.996 -0.090 -0.152
## 16 1 20 0.965 -0.102 -0.117
## 17 1 20 1.004 0.055 -0.121
## 18 1 20 0.988 -0.059 -0.141
## 19 1 20 0.969 -0.086 -0.117
## 20 1 20 1.039 0.094 -0.117
## 21 1 20 0.984 0.113 -0.148
## 22 1 20 1.008 0.012 -0.141
## 23 1 20 0.996 0.035 -0.141
## 24 1 20 0.988 -0.066 -0.125
## 25 1 20 0.965 -0.156 -0.113
## 26 1 20 0.992 0.059 -0.129
## 27 1 20 0.992 -0.031 -0.125
## 28 1 20 0.973 -0.133 -0.148
## 29 1 20 1.031 0.102 -0.145
## 30 1 20 0.984 -0.035 -0.125
## 31 1 25 1.016 0.027 -0.125
## 32 1 25 0.984 -0.090 -0.152
## 33 1 25 0.953 -0.055 -0.113
## 34 1 25 1.047 0.051 -0.121
## 35 1 25 0.973 -0.098 -0.160
## 36 1 25 0.957 -0.047 -0.113
## 37 1 25 1.035 0.074 -0.117
## 38 1 25 0.965 0.129 -0.160
## 39 1 25 1.047 0.094 -0.117
## 40 1 25 0.988 0.008 -0.148
## 41 1 25 0.992 -0.063 -0.125
## 42 1 25 0.961 -0.137 -0.117
## 43 1 25 0.992 0.055 -0.137
## 44 1 25 1.000 -0.035 -0.121
## 45 1 25 0.980 -0.129 -0.148
## 46 1 25 0.988 0.082 -0.137
## 47 1 25 1.004 -0.039 -0.125
## 48 1 25 0.977 -0.086 -0.145
## 49 1 25 0.984 0.094 -0.133
## 50 1 25 1.039 -0.020 -0.113
## 51 1 25 0.973 -0.141 -0.152
## 52 1 25 0.984 0.082 -0.133
## 53 1 25 1.035 0.012 -0.113
## 54 1 25 0.973 0.152 -0.160
## 55 1 25 1.031 0.066 -0.125
## 56 1 25 0.977 -0.051 -0.145
## 57 1 25 0.973 -0.070 -0.117
## 58 1 25 1.039 0.090 -0.125
## 59 1 25 0.980 -0.035 -0.137
## 60 1 25 0.984 -0.055 -0.121
## 61 1 30 0.973 0.027 -0.145
## 62 1 30 0.996 0.066 -0.137
## 63 1 30 1.012 -0.008 -0.117
## 64 1 30 0.945 0.008 -0.145
## 65 1 30 0.949 -0.004 -0.102
## 66 1 30 1.016 0.016 -0.113
## 67 1 30 1.008 -0.043 -0.148
## 68 1 30 0.965 -0.020 -0.117
## 69 1 30 1.012 0.020 -0.121
## 70 1 30 0.984 -0.059 -0.137
## 71 1 30 0.965 -0.047 -0.113
## 72 1 30 1.027 0.043 -0.117
## 73 1 30 0.965 -0.059 -0.148
## 74 1 30 0.953 -0.047 -0.113
## 75 1 30 1.039 0.066 -0.109
## 76 1 30 0.977 -0.055 -0.152
## 77 1 30 0.953 -0.055 -0.109
## 78 1 30 1.020 0.070 -0.125
## 79 1 30 0.965 -0.035 -0.141
## 80 1 30 0.988 -0.074 -0.113
## 81 1 30 0.941 0.051 -0.113
## 82 1 30 0.977 0.074 -0.145
## 83 1 30 1.039 0.090 -0.117
## 84 1 30 1.023 0.012 -0.125
## 85 1 30 1.012 -0.027 -0.109
## 86 1 30 0.973 -0.152 -0.164
## 87 1 30 1.008 0.055 -0.148
## 88 1 30 1.004 0.000 -0.113
## 89 1 30 0.969 0.129 -0.156
## 90 1 30 1.031 0.023 -0.121
## 91 1 35 1.004 0.055 -0.117
## 92 1 35 0.965 -0.020 -0.148
## 93 1 35 0.969 -0.051 -0.137
## 94 1 35 1.035 -0.023 -0.117
## 95 1 35 1.008 -0.039 -0.121
## 96 1 35 0.977 0.027 -0.133
## 97 1 35 1.035 0.059 -0.098
## 98 1 35 0.984 -0.027 -0.145
## 99 1 35 0.957 -0.023 -0.117
## 100 1 35 0.992 0.055 -0.098
## 101 1 35 1.000 0.004 -0.148
## 102 1 35 1.031 0.066 -0.117
## 103 1 35 0.961 0.047 -0.121
## 104 1 35 1.020 0.004 -0.133
## 105 1 35 1.047 -0.004 -0.148
## 106 1 35 0.938 0.000 -0.121
## 107 1 35 1.039 0.000 -0.117
## 108 1 35 0.977 0.070 -0.133
## 109 1 35 0.973 0.043 -0.109
## 110 1 35 0.977 0.074 -0.145
## 111 1 35 1.031 0.074 -0.113
## 112 1 35 0.973 0.000 -0.141
## 113 1 35 0.965 -0.023 -0.121
## 114 1 35 0.973 -0.023 -0.129
## 115 1 35 1.000 0.016 -0.160
## 116 1 35 1.020 -0.008 -0.125
## 117 1 35 1.023 -0.102 -0.141
## 118 1 35 1.012 0.020 -0.141
## 119 1 35 1.039 -0.027 -0.129
## 120 1 35 0.988 -0.105 -0.141
## 121 1 40 0.953 0.082 -0.176
## 122 1 40 0.949 -0.063 -0.164
## 123 1 40 1.023 0.082 -0.117
## 124 1 40 0.969 0.012 -0.113
## 125 1 40 1.020 -0.078 -0.105
## 126 1 40 1.031 0.012 -0.129
## 127 1 40 0.996 -0.008 -0.105
## 128 1 40 0.977 -0.082 -0.141
## 129 1 40 0.965 0.051 -0.164
## 130 1 40 1.004 -0.020 -0.113
## 131 1 40 0.980 -0.023 -0.125
## 132 1 40 0.977 0.012 -0.125
## 133 1 40 1.000 -0.008 -0.102
## 134 1 40 0.996 -0.094 -0.141
## 135 1 40 0.988 -0.047 -0.156
## 136 1 40 1.012 0.027 -0.152
## 137 1 40 0.961 0.000 -0.129
## 138 1 40 1.016 0.027 -0.105
## 139 1 40 1.051 0.008 -0.121
## 140 1 40 0.980 -0.004 -0.105
## 141 1 40 0.988 -0.074 -0.078
## 142 1 40 0.992 0.012 -0.117
## 143 1 40 0.977 -0.047 -0.164
## 144 1 40 0.996 -0.043 -0.148
## 145 1 40 0.988 0.027 -0.137
## 146 1 40 1.008 0.090 -0.117
## 147 1 40 0.980 0.055 -0.078
## 148 1 40 1.004 0.035 -0.098
## 149 1 40 1.051 -0.078 -0.117
## 150 1 40 1.051 0.090 -0.129
## 151 2 20 0.992 -0.008 -0.129
## 152 2 20 1.012 0.051 -0.109
## 153 2 20 0.980 -0.086 -0.141
## 154 2 20 0.973 -0.043 -0.125
## 155 2 20 1.012 0.000 -0.113
## 156 2 20 0.977 -0.059 -0.141
## 157 2 20 0.984 -0.039 -0.121
## 158 2 20 1.023 0.074 -0.117
## 159 2 20 0.988 0.004 -0.121
## 160 2 20 1.031 0.074 -0.121
## 161 2 20 0.969 0.004 -0.148
## 162 2 20 0.996 -0.039 -0.133
## 163 2 20 1.008 0.023 -0.113
## 164 2 20 0.953 0.066 -0.137
## 165 2 20 1.043 0.078 -0.078
## 166 2 20 0.965 0.078 -0.141
## 167 2 20 1.012 0.016 -0.129
## 168 2 20 0.965 0.098 -0.109
## 169 2 20 1.023 0.031 -0.129
## 170 2 20 0.980 -0.109 -0.133
## 171 2 20 0.973 0.020 -0.105
## 172 2 20 1.027 -0.008 -0.074
## 173 2 20 0.980 -0.102 -0.141
## 174 2 20 0.965 -0.031 -0.129
## 175 2 20 0.996 0.051 -0.117
## 176 2 20 0.969 -0.082 -0.133
## 177 2 20 0.969 -0.031 -0.125
## 178 2 20 1.020 0.051 -0.121
## 179 2 20 0.996 -0.016 -0.121
## 180 2 20 0.969 -0.027 -0.129
## 181 2 25 1.012 -0.074 -0.117
## 182 2 25 0.977 0.047 -0.129
## 183 2 25 1.023 -0.008 -0.129
## 184 2 25 1.004 -0.074 -0.117
## 185 2 25 0.973 0.066 -0.137
## 186 2 25 1.039 0.000 -0.137
## 187 2 25 0.965 0.059 -0.113
## 188 2 25 1.004 0.035 -0.121
## 189 2 25 0.992 -0.090 -0.145
## 190 2 25 0.988 -0.023 -0.109
## 191 2 25 0.996 0.039 -0.117
## 192 2 25 0.980 -0.086 -0.145
## 193 2 25 1.004 -0.035 -0.117
## 194 2 25 1.008 0.043 -0.121
## 195 2 25 0.980 -0.074 -0.141
## 196 2 25 1.012 -0.035 -0.117
## 197 2 25 1.016 0.055 -0.129
## 198 2 25 0.980 -0.070 -0.141
## 199 2 25 0.984 -0.004 -0.117
## 200 2 25 1.012 0.063 -0.117
## 201 2 25 0.953 -0.063 -0.145
## 202 2 25 1.004 0.000 -0.117
## 203 2 25 1.023 -0.043 -0.094
## 204 2 25 0.957 -0.055 -0.145
## 205 2 25 0.988 -0.020 -0.125
## 206 2 25 1.012 0.066 -0.129
## 207 2 25 0.961 0.094 -0.145
## 208 2 25 1.016 0.063 -0.105
## 209 2 25 0.973 0.016 -0.137
## 210 2 25 1.000 -0.031 -0.129
## 211 2 30 1.000 -0.082 -0.098
## 212 2 30 0.973 -0.016 -0.141
## 213 2 30 0.996 -0.016 -0.113
## 214 2 30 1.039 0.086 -0.105
## 215 2 30 0.977 -0.012 -0.137
## 216 2 30 0.984 -0.012 -0.109
## 217 2 30 1.031 0.078 -0.105
## 218 2 30 0.992 -0.012 -0.121
## 219 2 30 0.992 -0.020 -0.121
## 220 2 30 1.027 0.082 -0.102
## 221 2 30 1.004 0.031 -0.133
## 222 2 30 1.035 0.070 -0.121
## 223 2 30 0.957 0.047 -0.141
## 224 2 30 0.996 -0.004 -0.105
## 225 2 30 1.012 0.066 -0.098
## 226 2 30 0.949 0.027 -0.105
## 227 2 30 1.031 0.023 -0.102
## 228 2 30 0.957 0.070 -0.141
## 229 2 30 1.035 0.031 -0.125
## 230 2 30 0.953 0.066 -0.113
## 231 2 30 1.020 0.059 -0.129
## 232 2 30 0.988 -0.055 -0.137
## 233 2 30 0.977 -0.023 -0.121
## 234 2 30 1.031 0.070 -0.117
## 235 2 30 1.020 -0.012 -0.125
## 236 2 30 0.965 -0.020 -0.109
## 237 2 30 1.031 0.070 -0.113
## 238 2 30 0.984 -0.027 -0.133
## 239 2 30 0.984 -0.020 -0.129
## 240 2 30 1.027 0.063 -0.121
## 241 2 35 0.977 -0.008 -0.145
## 242 2 35 1.023 0.070 -0.109
## 243 2 35 1.004 -0.074 -0.102
## 244 2 35 0.992 -0.020 -0.121
## 245 2 35 0.977 -0.008 -0.105
## 246 2 35 1.031 0.078 -0.098
## 247 2 35 0.961 -0.008 -0.121
## 248 2 35 0.992 0.000 -0.117
## 249 2 35 0.992 -0.035 -0.098
## 250 2 35 0.973 0.008 -0.137
## 251 2 35 1.008 0.004 -0.121
## 252 2 35 0.961 0.047 -0.129
## 253 2 35 0.984 0.020 -0.117
## 254 2 35 1.004 -0.074 -0.113
## 255 2 35 0.953 0.023 -0.141
## 256 2 35 1.020 0.012 -0.090
## 257 2 35 0.949 0.074 -0.133
## 258 2 35 0.996 0.023 -0.125
## 259 2 35 0.953 0.082 -0.125
## 260 2 35 0.980 0.012 -0.125
## 261 2 35 0.977 -0.035 -0.129
## 262 2 35 0.965 0.039 -0.113
## 263 2 35 1.016 -0.047 -0.098
## 264 2 35 0.992 -0.035 -0.141
## 265 2 35 0.957 0.000 -0.105
## 266 2 35 1.012 -0.055 -0.094
## 267 2 35 0.984 -0.012 -0.125
## 268 2 35 0.984 -0.023 -0.121
## 269 2 35 1.035 0.047 -0.125
## 270 2 35 0.984 -0.035 -0.137
## 271 2 40 0.969 0.020 -0.117
## 272 2 40 0.965 0.035 -0.141
## 273 2 40 0.984 0.035 -0.094
## 274 2 40 1.008 -0.016 -0.125
## 275 2 40 1.059 0.031 -0.086
## 276 2 40 0.969 0.031 -0.125
## 277 2 40 1.043 -0.012 -0.125
## 278 2 40 0.980 -0.063 -0.098
## 279 2 40 0.949 -0.027 -0.129
## 280 2 40 1.031 0.047 -0.129
## 281 2 40 1.000 -0.027 -0.117
## 282 2 40 0.938 0.055 -0.141
## 283 2 40 1.051 -0.012 -0.070
## 284 2 40 0.980 -0.066 -0.105
## 285 2 40 0.938 0.047 -0.121
## 286 2 40 1.047 0.039 -0.098
## 287 2 40 0.973 0.055 -0.148
## 288 2 40 1.008 -0.027 -0.129
## 289 2 40 0.973 -0.094 -0.121
## 290 2 40 0.945 0.051 -0.141
## 291 2 40 1.031 0.043 -0.117
## 292 2 40 0.941 0.066 -0.105
## 293 2 40 1.027 0.082 -0.117
## 294 2 40 1.000 -0.055 -0.137
## 295 2 40 0.988 0.027 -0.141
## 296 2 40 1.020 -0.055 -0.074
## 297 2 40 0.957 -0.063 -0.121
## 298 2 40 0.957 0.020 -0.117
## 299 2 40 1.020 -0.039 -0.074
## 300 2 40 1.043 0.004 -0.141
## 301 3 20 0.996 0.098 -0.113
## 302 3 20 0.980 -0.098 -0.105
## 303 3 20 0.977 -0.012 -0.160
## 304 3 20 1.000 0.094 -0.098
## 305 3 20 0.984 -0.070 -0.113
## 306 3 20 0.977 -0.027 -0.152
## 307 3 20 0.996 -0.078 -0.105
## 308 3 20 0.973 0.043 -0.117
## 309 3 20 0.977 -0.023 -0.152
## 310 3 20 0.992 -0.078 -0.105
## 311 3 20 1.023 0.109 -0.109
## 312 3 20 0.965 0.004 -0.129
## 313 3 20 1.023 -0.063 -0.125
## 314 3 20 0.984 -0.090 -0.109
## 315 3 20 0.977 -0.043 -0.148
## 316 3 20 0.996 -0.023 -0.117
## 317 3 20 1.023 0.094 -0.109
## 318 3 20 0.988 -0.051 -0.156
## 319 3 20 0.992 -0.066 -0.121
## 320 3 20 1.016 0.070 -0.113
## 321 3 20 0.984 -0.055 -0.156
## 322 3 20 0.992 -0.082 -0.117
## 323 3 20 0.965 0.063 -0.129
## 324 3 20 0.984 0.105 -0.152
## 325 3 20 1.023 0.113 -0.098
## 326 3 20 0.977 0.000 -0.156
## 327 3 20 0.984 -0.027 -0.125
## 328 3 20 0.984 -0.105 -0.117
## 329 3 20 0.980 -0.008 -0.145
## 330 3 20 0.988 0.133 -0.098
## 331 3 25 0.973 -0.070 -0.160
## 332 3 25 1.000 -0.051 -0.121
## 333 3 25 1.012 0.059 -0.109
## 334 3 25 0.973 -0.066 -0.160
## 335 3 25 1.000 -0.055 -0.113
## 336 3 25 0.992 -0.004 -0.117
## 337 3 25 0.980 -0.063 -0.152
## 338 3 25 0.969 0.156 -0.113
## 339 3 25 1.016 0.066 -0.129
## 340 3 25 0.977 0.086 -0.133
## 341 3 25 1.020 0.098 -0.113
## 342 3 25 0.977 -0.031 -0.148
## 343 3 25 1.000 0.051 -0.113
## 344 3 25 1.004 -0.086 -0.117
## 345 3 25 0.977 -0.035 -0.160
## 346 3 25 1.000 -0.059 -0.102
## 347 3 25 1.023 0.043 -0.117
## 348 3 25 0.973 -0.039 -0.152
## 349 3 25 1.008 -0.063 -0.105
## 350 3 25 0.996 0.066 -0.129
## 351 3 25 0.977 -0.035 -0.145
## 352 3 25 1.000 -0.059 -0.117
## 353 3 25 1.016 0.090 -0.109
## 354 3 25 0.961 -0.016 -0.133
## 355 3 25 1.004 -0.055 -0.117
## 356 3 25 1.027 0.098 -0.113
## 357 3 25 0.977 -0.047 -0.133
## 358 3 25 0.996 -0.043 -0.121
## 359 3 25 1.027 0.082 -0.121
## 360 3 25 0.973 -0.063 -0.152
## 361 3 30 0.996 -0.031 -0.121
## 362 3 30 1.023 0.004 -0.109
## 363 3 30 0.969 -0.063 -0.145
## 364 3 30 1.000 -0.035 -0.113
## 365 3 30 1.008 0.000 -0.109
## 366 3 30 0.980 -0.063 -0.141
## 367 3 30 0.992 -0.035 -0.109
## 368 3 30 1.000 -0.020 -0.113
## 369 3 30 0.980 -0.070 -0.098
## 370 3 30 0.965 0.137 -0.121
## 371 3 30 1.012 -0.012 -0.113
## 372 3 30 0.973 -0.074 -0.094
## 373 3 30 0.969 0.133 -0.121
## 374 3 30 1.027 -0.023 -0.113
## 375 3 30 0.973 -0.074 -0.094
## 376 3 30 0.961 0.129 -0.121
## 377 3 30 1.012 -0.008 -0.117
## 378 3 30 0.980 -0.078 -0.148
## 379 3 30 0.969 0.125 -0.133
## 380 3 30 0.984 0.000 -0.109
## 381 3 30 0.973 0.117 -0.137
## 382 3 30 1.031 0.082 -0.117
## 383 3 30 0.984 -0.008 -0.125
## 384 3 30 0.996 0.121 -0.113
## 385 3 30 1.008 -0.090 -0.109
## 386 3 30 0.980 -0.012 -0.141
## 387 3 30 1.000 -0.023 -0.113
## 388 3 30 1.023 0.082 -0.113
## 389 3 30 0.973 -0.020 -0.133
## 390 3 30 1.000 -0.031 -0.121
## 391 3 35 0.988 -0.086 -0.145
## 392 3 35 0.980 0.094 -0.125
## 393 3 35 1.016 -0.043 -0.105
## 394 3 35 0.992 -0.070 -0.137
## 395 3 35 0.992 0.117 -0.125
## 396 3 35 1.000 -0.020 -0.113
## 397 3 35 0.969 -0.094 -0.141
## 398 3 35 0.977 0.027 -0.129
## 399 3 35 1.004 -0.027 -0.090
## 400 3 35 0.961 -0.043 -0.125
## 401 3 35 0.977 -0.004 -0.137
## 402 3 35 1.016 -0.004 -0.113
## 403 3 35 0.988 0.023 -0.105
## 404 3 35 1.027 -0.031 -0.113
## 405 3 35 1.031 0.043 -0.125
## 406 3 35 0.973 -0.004 -0.137
## 407 3 35 0.992 0.008 -0.113
## 408 3 35 1.016 0.012 -0.105
## 409 3 35 0.961 0.105 -0.121
## 410 3 35 1.004 0.063 -0.109
## 411 3 35 0.965 0.094 -0.113
## 412 3 35 1.027 0.078 -0.098
## 413 3 35 0.957 -0.035 -0.133
## 414 3 35 0.992 -0.016 -0.117
## 415 3 35 1.031 0.055 -0.105
## 416 3 35 0.980 -0.039 -0.148
## 417 3 35 0.992 -0.004 -0.117
## 418 3 35 1.039 0.082 -0.109
## 419 3 35 0.957 -0.035 -0.148
## 420 3 35 1.000 -0.023 -0.121
## 421 3 40 1.004 0.008 -0.098
## 422 3 40 0.969 0.074 -0.137
## 423 3 40 1.016 0.086 -0.129
## 424 3 40 0.980 0.090 -0.152
## 425 3 40 0.980 0.074 -0.113
## 426 3 40 0.953 -0.055 -0.145
## 427 3 40 1.035 -0.023 -0.129
## 428 3 40 1.062 0.082 -0.109
## 429 3 40 0.965 -0.016 -0.145
## 430 3 40 0.980 0.004 -0.121
## 431 3 40 1.000 -0.059 -0.113
## 432 3 40 0.973 -0.059 -0.148
## 433 3 40 0.992 0.020 -0.125
## 434 3 40 1.008 -0.074 -0.121
## 435 3 40 0.969 -0.051 -0.141
## 436 3 40 0.992 0.012 -0.125
## 437 3 40 1.004 -0.066 -0.125
## 438 3 40 1.031 0.016 -0.129
## 439 3 40 1.043 0.066 -0.109
## 440 3 40 0.980 0.016 -0.141
## 441 3 40 0.992 0.012 -0.125
## 442 3 40 1.004 -0.094 -0.121
## 443 3 40 0.961 0.078 -0.113
## 444 3 40 1.004 0.039 -0.078
## 445 3 40 0.973 0.031 -0.141
## 446 3 40 1.027 0.031 -0.117
## 447 3 40 0.988 0.059 -0.137
## 448 3 40 1.012 0.047 -0.113
## 449 3 40 1.027 -0.070 -0.105
## 450 3 40 0.977 0.027 -0.133head(data1)## wconfid pctid x y z
## 1 1 20 1.004 0.090 -0.125
## 2 1 20 1.004 -0.043 -0.125
## 3 1 20 0.969 0.090 -0.121
## 4 1 20 0.973 -0.012 -0.137
## 5 1 20 1.000 -0.016 -0.121
## 6 1 20 0.961 0.082 -0.121str(data1)## 'data.frame': 450 obs. of 5 variables:
## $ wconfid: int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ pctid : int 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ...
## $ x : num 1.004 1.004 0.969 0.973 1 ...
## $ y : num 0.09 -0.043 0.09 -0.012 -0.016 0.082 -0.055 0.012 -0.102 -0.059 ...
## $ z : num -0.125 -0.125 -0.121 -0.137 -0.121 -0.121 -0.109 -0.133 -0.141 -0.125 ...Karena data masih berupa integer maka perlu diubah menjadi numerik
data1$wconfid <- as.numeric(data1$wconfid)
data1$pctid <- as.numeric(data1$pctid)
str(data1)## 'data.frame': 450 obs. of 5 variables:
## $ wconfid: num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ pctid : num 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ...
## $ x : num 1.004 1.004 0.969 0.973 1 ...
## $ y : num 0.09 -0.043 0.09 -0.012 -0.016 0.082 -0.055 0.012 -0.102 -0.059 ...
## $ z : num -0.125 -0.125 -0.121 -0.137 -0.121 -0.121 -0.109 -0.133 -0.141 -0.125 ...Uji Normalitas Multivariat
Hipotesis
H0 : Data berdistribusi normal multivariat
H1 : Data tidak berdistribusi normal multivariat
Taraf Signifikansi
alpha = 5% = 0,05
## Uji Normalitas
library(MVN)## Warning: package 'MVN' was built under R version 4.3.3data1_fix <- data1[ c(4:5)]
data1_fix## y z
## 1 0.090 -0.125
## 2 -0.043 -0.125
## 3 0.090 -0.121
## 4 -0.012 -0.137
## 5 -0.016 -0.121
## 6 0.082 -0.121
## 7 -0.055 -0.109
## 8 0.012 -0.133
## 9 -0.102 -0.141
## 10 -0.059 -0.125
## 11 0.043 -0.133
## 12 -0.109 -0.148
## 13 -0.020 -0.125
## 14 0.043 -0.129
## 15 -0.090 -0.152
## 16 -0.102 -0.117
## 17 0.055 -0.121
## 18 -0.059 -0.141
## 19 -0.086 -0.117
## 20 0.094 -0.117
## 21 0.113 -0.148
## 22 0.012 -0.141
## 23 0.035 -0.141
## 24 -0.066 -0.125
## 25 -0.156 -0.113
## 26 0.059 -0.129
## 27 -0.031 -0.125
## 28 -0.133 -0.148
## 29 0.102 -0.145
## 30 -0.035 -0.125
## 31 0.027 -0.125
## 32 -0.090 -0.152
## 33 -0.055 -0.113
## 34 0.051 -0.121
## 35 -0.098 -0.160
## 36 -0.047 -0.113
## 37 0.074 -0.117
## 38 0.129 -0.160
## 39 0.094 -0.117
## 40 0.008 -0.148
## 41 -0.063 -0.125
## 42 -0.137 -0.117
## 43 0.055 -0.137
## 44 -0.035 -0.121
## 45 -0.129 -0.148
## 46 0.082 -0.137
## 47 -0.039 -0.125
## 48 -0.086 -0.145
## 49 0.094 -0.133
## 50 -0.020 -0.113
## 51 -0.141 -0.152
## 52 0.082 -0.133
## 53 0.012 -0.113
## 54 0.152 -0.160
## 55 0.066 -0.125
## 56 -0.051 -0.145
## 57 -0.070 -0.117
## 58 0.090 -0.125
## 59 -0.035 -0.137
## 60 -0.055 -0.121
## 61 0.027 -0.145
## 62 0.066 -0.137
## 63 -0.008 -0.117
## 64 0.008 -0.145
## 65 -0.004 -0.102
## 66 0.016 -0.113
## 67 -0.043 -0.148
## 68 -0.020 -0.117
## 69 0.020 -0.121
## 70 -0.059 -0.137
## 71 -0.047 -0.113
## 72 0.043 -0.117
## 73 -0.059 -0.148
## 74 -0.047 -0.113
## 75 0.066 -0.109
## 76 -0.055 -0.152
## 77 -0.055 -0.109
## 78 0.070 -0.125
## 79 -0.035 -0.141
## 80 -0.074 -0.113
## 81 0.051 -0.113
## 82 0.074 -0.145
## 83 0.090 -0.117
## 84 0.012 -0.125
## 85 -0.027 -0.109
## 86 -0.152 -0.164
## 87 0.055 -0.148
## 88 0.000 -0.113
## 89 0.129 -0.156
## 90 0.023 -0.121
## 91 0.055 -0.117
## 92 -0.020 -0.148
## 93 -0.051 -0.137
## 94 -0.023 -0.117
## 95 -0.039 -0.121
## 96 0.027 -0.133
## 97 0.059 -0.098
## 98 -0.027 -0.145
## 99 -0.023 -0.117
## 100 0.055 -0.098
## 101 0.004 -0.148
## 102 0.066 -0.117
## 103 0.047 -0.121
## 104 0.004 -0.133
## 105 -0.004 -0.148
## 106 0.000 -0.121
## 107 0.000 -0.117
## 108 0.070 -0.133
## 109 0.043 -0.109
## 110 0.074 -0.145
## 111 0.074 -0.113
## 112 0.000 -0.141
## 113 -0.023 -0.121
## 114 -0.023 -0.129
## 115 0.016 -0.160
## 116 -0.008 -0.125
## 117 -0.102 -0.141
## 118 0.020 -0.141
## 119 -0.027 -0.129
## 120 -0.105 -0.141
## 121 0.082 -0.176
## 122 -0.063 -0.164
## 123 0.082 -0.117
## 124 0.012 -0.113
## 125 -0.078 -0.105
## 126 0.012 -0.129
## 127 -0.008 -0.105
## 128 -0.082 -0.141
## 129 0.051 -0.164
## 130 -0.020 -0.113
## 131 -0.023 -0.125
## 132 0.012 -0.125
## 133 -0.008 -0.102
## 134 -0.094 -0.141
## 135 -0.047 -0.156
## 136 0.027 -0.152
## 137 0.000 -0.129
## 138 0.027 -0.105
## 139 0.008 -0.121
## 140 -0.004 -0.105
## 141 -0.074 -0.078
## 142 0.012 -0.117
## 143 -0.047 -0.164
## 144 -0.043 -0.148
## 145 0.027 -0.137
## 146 0.090 -0.117
## 147 0.055 -0.078
## 148 0.035 -0.098
## 149 -0.078 -0.117
## 150 0.090 -0.129
## 151 -0.008 -0.129
## 152 0.051 -0.109
## 153 -0.086 -0.141
## 154 -0.043 -0.125
## 155 0.000 -0.113
## 156 -0.059 -0.141
## 157 -0.039 -0.121
## 158 0.074 -0.117
## 159 0.004 -0.121
## 160 0.074 -0.121
## 161 0.004 -0.148
## 162 -0.039 -0.133
## 163 0.023 -0.113
## 164 0.066 -0.137
## 165 0.078 -0.078
## 166 0.078 -0.141
## 167 0.016 -0.129
## 168 0.098 -0.109
## 169 0.031 -0.129
## 170 -0.109 -0.133
## 171 0.020 -0.105
## 172 -0.008 -0.074
## 173 -0.102 -0.141
## 174 -0.031 -0.129
## 175 0.051 -0.117
## 176 -0.082 -0.133
## 177 -0.031 -0.125
## 178 0.051 -0.121
## 179 -0.016 -0.121
## 180 -0.027 -0.129
## 181 -0.074 -0.117
## 182 0.047 -0.129
## 183 -0.008 -0.129
## 184 -0.074 -0.117
## 185 0.066 -0.137
## 186 0.000 -0.137
## 187 0.059 -0.113
## 188 0.035 -0.121
## 189 -0.090 -0.145
## 190 -0.023 -0.109
## 191 0.039 -0.117
## 192 -0.086 -0.145
## 193 -0.035 -0.117
## 194 0.043 -0.121
## 195 -0.074 -0.141
## 196 -0.035 -0.117
## 197 0.055 -0.129
## 198 -0.070 -0.141
## 199 -0.004 -0.117
## 200 0.063 -0.117
## 201 -0.063 -0.145
## 202 0.000 -0.117
## 203 -0.043 -0.094
## 204 -0.055 -0.145
## 205 -0.020 -0.125
## 206 0.066 -0.129
## 207 0.094 -0.145
## 208 0.063 -0.105
## 209 0.016 -0.137
## 210 -0.031 -0.129
## 211 -0.082 -0.098
## 212 -0.016 -0.141
## 213 -0.016 -0.113
## 214 0.086 -0.105
## 215 -0.012 -0.137
## 216 -0.012 -0.109
## 217 0.078 -0.105
## 218 -0.012 -0.121
## 219 -0.020 -0.121
## 220 0.082 -0.102
## 221 0.031 -0.133
## 222 0.070 -0.121
## 223 0.047 -0.141
## 224 -0.004 -0.105
## 225 0.066 -0.098
## 226 0.027 -0.105
## 227 0.023 -0.102
## 228 0.070 -0.141
## 229 0.031 -0.125
## 230 0.066 -0.113
## 231 0.059 -0.129
## 232 -0.055 -0.137
## 233 -0.023 -0.121
## 234 0.070 -0.117
## 235 -0.012 -0.125
## 236 -0.020 -0.109
## 237 0.070 -0.113
## 238 -0.027 -0.133
## 239 -0.020 -0.129
## 240 0.063 -0.121
## 241 -0.008 -0.145
## 242 0.070 -0.109
## 243 -0.074 -0.102
## 244 -0.020 -0.121
## 245 -0.008 -0.105
## 246 0.078 -0.098
## 247 -0.008 -0.121
## 248 0.000 -0.117
## 249 -0.035 -0.098
## 250 0.008 -0.137
## 251 0.004 -0.121
## 252 0.047 -0.129
## 253 0.020 -0.117
## 254 -0.074 -0.113
## 255 0.023 -0.141
## 256 0.012 -0.090
## 257 0.074 -0.133
## 258 0.023 -0.125
## 259 0.082 -0.125
## 260 0.012 -0.125
## 261 -0.035 -0.129
## 262 0.039 -0.113
## 263 -0.047 -0.098
## 264 -0.035 -0.141
## 265 0.000 -0.105
## 266 -0.055 -0.094
## 267 -0.012 -0.125
## 268 -0.023 -0.121
## 269 0.047 -0.125
## 270 -0.035 -0.137
## 271 0.020 -0.117
## 272 0.035 -0.141
## 273 0.035 -0.094
## 274 -0.016 -0.125
## 275 0.031 -0.086
## 276 0.031 -0.125
## 277 -0.012 -0.125
## 278 -0.063 -0.098
## 279 -0.027 -0.129
## 280 0.047 -0.129
## 281 -0.027 -0.117
## 282 0.055 -0.141
## 283 -0.012 -0.070
## 284 -0.066 -0.105
## 285 0.047 -0.121
## 286 0.039 -0.098
## 287 0.055 -0.148
## 288 -0.027 -0.129
## 289 -0.094 -0.121
## 290 0.051 -0.141
## 291 0.043 -0.117
## 292 0.066 -0.105
## 293 0.082 -0.117
## 294 -0.055 -0.137
## 295 0.027 -0.141
## 296 -0.055 -0.074
## 297 -0.063 -0.121
## 298 0.020 -0.117
## 299 -0.039 -0.074
## 300 0.004 -0.141
## 301 0.098 -0.113
## 302 -0.098 -0.105
## 303 -0.012 -0.160
## 304 0.094 -0.098
## 305 -0.070 -0.113
## 306 -0.027 -0.152
## 307 -0.078 -0.105
## 308 0.043 -0.117
## 309 -0.023 -0.152
## 310 -0.078 -0.105
## 311 0.109 -0.109
## 312 0.004 -0.129
## 313 -0.063 -0.125
## 314 -0.090 -0.109
## 315 -0.043 -0.148
## 316 -0.023 -0.117
## 317 0.094 -0.109
## 318 -0.051 -0.156
## 319 -0.066 -0.121
## 320 0.070 -0.113
## 321 -0.055 -0.156
## 322 -0.082 -0.117
## 323 0.063 -0.129
## 324 0.105 -0.152
## 325 0.113 -0.098
## 326 0.000 -0.156
## 327 -0.027 -0.125
## 328 -0.105 -0.117
## 329 -0.008 -0.145
## 330 0.133 -0.098
## 331 -0.070 -0.160
## 332 -0.051 -0.121
## 333 0.059 -0.109
## 334 -0.066 -0.160
## 335 -0.055 -0.113
## 336 -0.004 -0.117
## 337 -0.063 -0.152
## 338 0.156 -0.113
## 339 0.066 -0.129
## 340 0.086 -0.133
## 341 0.098 -0.113
## 342 -0.031 -0.148
## 343 0.051 -0.113
## 344 -0.086 -0.117
## 345 -0.035 -0.160
## 346 -0.059 -0.102
## 347 0.043 -0.117
## 348 -0.039 -0.152
## 349 -0.063 -0.105
## 350 0.066 -0.129
## 351 -0.035 -0.145
## 352 -0.059 -0.117
## 353 0.090 -0.109
## 354 -0.016 -0.133
## 355 -0.055 -0.117
## 356 0.098 -0.113
## 357 -0.047 -0.133
## 358 -0.043 -0.121
## 359 0.082 -0.121
## 360 -0.063 -0.152
## 361 -0.031 -0.121
## 362 0.004 -0.109
## 363 -0.063 -0.145
## 364 -0.035 -0.113
## 365 0.000 -0.109
## 366 -0.063 -0.141
## 367 -0.035 -0.109
## 368 -0.020 -0.113
## 369 -0.070 -0.098
## 370 0.137 -0.121
## 371 -0.012 -0.113
## 372 -0.074 -0.094
## 373 0.133 -0.121
## 374 -0.023 -0.113
## 375 -0.074 -0.094
## 376 0.129 -0.121
## 377 -0.008 -0.117
## 378 -0.078 -0.148
## 379 0.125 -0.133
## 380 0.000 -0.109
## 381 0.117 -0.137
## 382 0.082 -0.117
## 383 -0.008 -0.125
## 384 0.121 -0.113
## 385 -0.090 -0.109
## 386 -0.012 -0.141
## 387 -0.023 -0.113
## 388 0.082 -0.113
## 389 -0.020 -0.133
## 390 -0.031 -0.121
## 391 -0.086 -0.145
## 392 0.094 -0.125
## 393 -0.043 -0.105
## 394 -0.070 -0.137
## 395 0.117 -0.125
## 396 -0.020 -0.113
## 397 -0.094 -0.141
## 398 0.027 -0.129
## 399 -0.027 -0.090
## 400 -0.043 -0.125
## 401 -0.004 -0.137
## 402 -0.004 -0.113
## 403 0.023 -0.105
## 404 -0.031 -0.113
## 405 0.043 -0.125
## 406 -0.004 -0.137
## 407 0.008 -0.113
## 408 0.012 -0.105
## 409 0.105 -0.121
## 410 0.063 -0.109
## 411 0.094 -0.113
## 412 0.078 -0.098
## 413 -0.035 -0.133
## 414 -0.016 -0.117
## 415 0.055 -0.105
## 416 -0.039 -0.148
## 417 -0.004 -0.117
## 418 0.082 -0.109
## 419 -0.035 -0.148
## 420 -0.023 -0.121
## 421 0.008 -0.098
## 422 0.074 -0.137
## 423 0.086 -0.129
## 424 0.090 -0.152
## 425 0.074 -0.113
## 426 -0.055 -0.145
## 427 -0.023 -0.129
## 428 0.082 -0.109
## 429 -0.016 -0.145
## 430 0.004 -0.121
## 431 -0.059 -0.113
## 432 -0.059 -0.148
## 433 0.020 -0.125
## 434 -0.074 -0.121
## 435 -0.051 -0.141
## 436 0.012 -0.125
## 437 -0.066 -0.125
## 438 0.016 -0.129
## 439 0.066 -0.109
## 440 0.016 -0.141
## 441 0.012 -0.125
## 442 -0.094 -0.121
## 443 0.078 -0.113
## 444 0.039 -0.078
## 445 0.031 -0.141
## 446 0.031 -0.117
## 447 0.059 -0.137
## 448 0.047 -0.113
## 449 -0.070 -0.105
## 450 0.027 -0.133Statistik Uji
test = mvn(data1_fix, mvnTest = "mardia", univariateTest = "SW", multivariatePlot = "qq")
test## $multivariateNormality
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 7.24911494515987 0.123294831497378 YES
## 2 Mardia Kurtosis 0.016512972890787 0.986825152629312 YES
## 3 MVN <NA> <NA> YES
##
## $univariateNormality
## Test Variable Statistic p value Normality
## 1 Shapiro-Wilk y 0.9875 7e-04 NO
## 2 Shapiro-Wilk z 0.9848 1e-04 NO
##
## $Descriptives
## n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th Skew
## y 450 0.002128889 0.06053600 -0.004 -0.156 0.156 -0.043 0.051 0.08705018
## z 450 -0.124271111 0.01724402 -0.121 -0.176 -0.070 -0.137 -0.113 0.03309031
## Kurtosis
## y -0.6600291
## z 0.1534523Kriteria Uji
Pada Mardia’s Test Skewness, tolak H0 jika p-value < alpha
Pada Mardia’s Test Kurtosis, tolak H0 jika p-value < alpha
Keputusan
Karena p-value untuk mardia kurtosis (0.123294831497378) > dari alpha (0.05), maka H0 diterima.
Karena p-value untuk mardia skewness (0.986825152629312) > dari alpha (0.05), maka H0 diterima.
Kesimpulan
Dengan taraf signifikansi sebesar 5% didapat kesimpulan bahwa data berdistribusi normal secara multivariate.
Uji Homogenitas Multivariat
Hipotesis
H0 : s1 = s2 = s3, matriks kovarians grup adalah sama H1 : Minimal ada satu matriks kovarians grup (sk ) yang berbeda
Taraf Signifikansi
alpha = 5 % = 0,05
library(biotools)## Warning: package 'biotools' was built under R version 4.3.3## Loading required package: MASS## ---
## biotools version 4.2grup <- data1$wconfid
head(grup)## [1] 1 1 1 1 1 1Statistik Uji
boxM(data = data1_fix, grouping = grup)##
## Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices
##
## data: data1_fix
## Chi-Sq (approx.) = 14.513, df = 6, p-value = 0.0244Kriteria Uji
Tolak H0 jika p-value < alpha, terima dalam hal lainnya
Keputusan
Karena nilai p-value (0,0244) < alpha (0,05), maka H0 ditolak
Kesimpulan
Dengan taraf signifikansi 5% didapat kesimpulan bahwa Weight Configuration ID tiap level pada nilai Accelerometer y dan nilai Accelerometer z tidak homogen. Walaupun asumsi homogenitas tidak terpenuhi, namun untuk kepentingan pembelajaran data ini diasumsikan memiliki data yang homogen.
One Way Manova
Hipotesis
H0 : (miu) i = (miu) j (Tidak terdapat perbedaan signifikan antara nilai Accelerometer y dengan nilai Accelerometer z) H1 : (miu) i =/ (miu) j (Terdapat perbedaan signifikan antara nilai Accelerometer y dengan nilai Accelerometer z)
Taraf Signifikansi
alpha = 5 % = 0,05
Statistik Uji
owm = manova(cbind(data1$x, data1$y)~data1$wconfid)
summary(owm)## Df Pillai approx F num Df den Df Pr(>F)
## data1$wconfid 1 0.001794 0.40169 2 447 0.6694
## Residuals 448Kriteria Uji
Tolak H0 jika p-value < alpha, terima dalam hal lainnya
Keputusan
Karena nilai p-value (0.6694) > alpha (0,05), maka H0 diterima
Kesimpulan
Dengan taraf signifikansi 5%, didapat kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara nilai Accelerometer y dengan nilai Accelerometer z