library(dplyr); library(MVN); library(biotools); library(car); library(psych)
df <- read.csv("/Users/savv/Impact_of_Remote_Work_on_Mental_Health.csv") %>%
dplyr::select(Work_Location, Work_Life_Balance_Rating, Social_Isolation_Rating,
Company_Support_for_Remote_Work, Age, Years_of_Experience, Hours_Worked_Per_Week) %>%
dplyr::mutate(Work_Location = as.factor(Work_Location))
set.seed(42)
dat <- df[sample(nrow(df), 500), ]
Y <- as.matrix(dat[, c("Work_Life_Balance_Rating", "Social_Isolation_Rating",
"Company_Support_for_Remote_Work")])
H0: Data berdistribusi normal multivariat
MVN::mvn(data = Y)
## $multivariate_normality
## Test Statistic p.value Method MVN
## 1 Henze-Zirkler 4.355 <0.001 asymptotic ✗ Not normal
##
## $univariate_normality
## Test Variable Statistic p.value
## 1 Anderson-Darling Work_Life_Balance_Rating 17.498 <0.001
## 2 Anderson-Darling Social_Isolation_Rating 17.262 <0.001
## 3 Anderson-Darling Company_Support_for_Remote_Work 18.808 <0.001
## Normality
## 1 ✗ Not normal
## 2 ✗ Not normal
## 3 ✗ Not normal
##
## $descriptives
## Variable n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th
## 1 Work_Life_Balance_Rating 500 2.888 1.387 3 1 5 2 4
## 2 Social_Isolation_Rating 500 2.952 1.402 3 1 5 2 4
## 3 Company_Support_for_Remote_Work 500 3.054 1.445 3 1 5 2 4
## Skew Kurtosis
## 1 0.115 1.754
## 2 0.042 1.744
## 3 -0.050 1.680
##
## $data
## Work_Life_Balance_Rating Social_Isolation_Rating
## 2609 5 1
## 4069 1 2
## 2369 3 5
## 1098 3 1
## 1252 1 3
## 634 3 1
## 2097 3 2
## 3911 5 1
## 356 1 2
## 4261 2 2
## 3954 1 2
## 1903 5 4
## 899 4 4
## 4697 3 5
## 932 2 4
## 997 3 4
## 2015 2 4
## 4717 1 2
## 4002 4 5
## 860 1 3
## 3944 1 5
## 259 1 1
## 481 2 3
## 2072 2 1
## 299 2 4
## 3983 2 5
## 2454 5 5
## 3720 5 1
## 836 5 3
## 982 3 5
## 1540 5 5
## 2274 3 5
## 2552 5 2
## 3427 4 2
## 3032 1 5
## 727 1 5
## 945 2 3
## 3317 2 4
## 626 1 3
## 4358 4 1
## 4226 3 5
## 1396 4 4
## 4470 5 5
## 2818 2 1
## 1015 2 4
## 4746 1 3
## 517 2 3
## 33 2 5
## 4964 3 2
## 103 4 4
## 2157 3 2
## 1353 3 3
## 1693 5 3
## 4172 5 1
## 3619 4 1
## 2781 1 5
## 16 4 5
## 3804 1 5
## 3320 5 1
## 988 5 2
## 82 4 3
## 914 5 3
## 4421 2 2
## 2344 2 4
## 149 4 3
## 100 2 3
## 2346 3 1
## 2450 5 1
## 91 4 4
## 2336 2 2
## 4816 3 3
## 1309 2 4
## 2897 4 5
## 1877 5 4
## 427 2 2
## 4089 3 3
## 4680 3 1
## 951 4 1
## 1537 4 5
## 1925 1 3
## 4407 4 2
## 2960 2 5
## 4570 5 5
## 2859 3 3
## 1578 2 3
## 4856 4 1
## 1889 2 4
## 1275 2 4
## 3513 3 5
## 4948 4 1
## 4121 3 5
## 1907 5 3
## 703 1 5
## 3616 2 4
## 3921 1 3
## 3310 4 2
## 4719 5 1
## 2310 3 3
## 3576 3 4
## 4395 5 1
## 4005 2 1
## 2417 1 3
## 2560 3 4
## 3441 5 5
## 754 2 3
## 4895 2 1
## 2910 2 3
## 1248 4 4
## 2822 1 4
## 4390 4 4
## 607 5 3
## 2812 4 3
## 2831 4 1
## 546 4 5
## 2474 4 4
## 4567 5 5
## 2236 5 2
## 254 3 3
## 268 4 5
## 4736 3 4
## 3482 4 3
## 2089 5 1
## 664 1 1
## 1122 5 4
## 4444 2 5
## 2155 3 5
## 4413 4 1
## 162 3 4
## 636 2 1
## 2754 5 4
## 1631 4 1
## 3995 1 5
## 3109 3 2
## 1162 3 3
## 3057 3 3
## 2821 3 4
## 4174 1 1
## 4622 1 3
## 3740 5 4
## 3962 2 2
## 3169 3 3
## 2230 1 5
## 3546 2 1
## 1151 3 1
## 3565 2 5
## 3578 5 5
## 3040 2 4
## 4433 1 3
## 4027 4 3
## 4635 5 1
## 3252 2 3
## 2260 2 5
## 1611 4 5
## 4297 1 3
## 4158 1 1
## 1293 1 1
## 4984 3 2
## 1406 3 4
## 3196 3 4
## 5000 1 3
## 4669 3 3
## 4001 1 2
## 4636 3 2
## 2 1 3
## 671 5 1
## 3280 2 2
## 771 4 2
## 741 1 2
## 2317 1 3
## 705 2 1
## 670 2 2
## 4540 2 2
## 1887 5 1
## 3270 3 5
## 4087 3 3
## 3015 3 5
## 1225 3 1
## 1945 5 5
## 4277 2 1
## 751 3 4
## 463 1 1
## 1337 3 4
## 2132 3 4
## 4560 3 2
## 3958 3 3
## 225 1 2
## 3645 3 2
## 1126 1 2
## 2219 2 5
## 4585 5 3
## 3734 4 1
## 3638 5 3
## 3071 1 4
## 1850 3 4
## 1709 5 4
## 3627 2 1
## 1231 3 1
## 1109 4 4
## 1954 5 2
## 4249 2 5
## 3942 5 2
## 49 4 2
## 3211 3 1
## 156 1 4
## 2322 1 3
## 1591 4 4
## 3298 5 3
## 2218 3 2
## 4388 4 1
## 4244 2 4
## 2767 5 3
## 2237 2 1
## 3185 3 4
## 2654 3 1
## 2693 3 1
## 3698 4 5
## 2298 4 4
## 4265 4 1
## 2598 3 4
## 3967 5 5
## 3945 1 3
## 1803 3 1
## 1939 4 4
## 1237 4 5
## 3286 2 1
## 985 4 3
## 2486 1 2
## 4721 3 3
## 542 4 5
## 3631 2 4
## 1975 3 1
## 4494 3 5
## 2867 1 1
## 1625 2 1
## 2085 1 3
## 2094 2 4
## 3359 2 5
## 1488 1 1
## 868 4 2
## 376 3 2
## 2869 5 5
## 280 1 4
## 981 2 2
## 715 5 1
## 1372 2 3
## 1825 2 1
## 605 4 2
## 1828 1 5
## 3373 4 2
## 3936 3 2
## 4032 3 1
## 2813 2 2
## 4743 4 3
## 4255 3 1
## 928 4 3
## 978 4 1
## 2983 1 2
## 3614 5 1
## 1078 2 3
## 2562 2 5
## 1647 1 1
## 3037 3 3
## 3337 5 2
## 4867 5 2
## 3783 5 4
## 2675 2 3
## 4060 5 5
## 3666 4 4
## 1433 4 2
## 4716 1 2
## 2250 4 3
## 2121 2 1
## 3731 1 3
## 335 4 2
## 3118 1 3
## 1271 4 1
## 1174 2 4
## 983 2 1
## 4625 2 2
## 4178 3 1
## 1235 2 4
## 94 4 2
## 2378 3 1
## 2035 1 1
## 3146 1 5
## 2352 2 2
## 473 3 5
## 1370 2 4
## 1255 2 3
## 3188 5 2
## 2707 4 4
## 3820 3 5
## 601 1 3
## 4748 4 2
## 2666 5 5
## 2151 1 5
## 755 1 3
## 3417 1 3
## 1282 2 5
## 4006 2 5
## 1208 5 4
## 1414 2 3
## 1823 4 2
## 197 1 3
## 1678 1 2
## 1216 1 4
## 4771 3 2
## 1217 3 4
## 1930 5 2
## 1073 2 2
## 3841 1 4
## 3819 4 5
## 132 5 2
## 1603 1 5
## 4283 2 3
## 2101 5 2
## 2982 1 2
## 1083 2 1
## 2750 1 4
## 1428 3 2
## 3234 5 2
## 228 2 3
## 2041 2 2
## 1593 1 5
## 1198 2 2
## 3246 3 1
## 4099 4 5
## 4890 1 2
## 2751 4 3
## 4577 1 1
## 1960 5 3
## 3668 2 5
## 821 2 1
## 2717 4 2
## 1774 5 1
## 708 4 3
## 1499 2 1
## 2953 2 1
## 3159 3 3
## 2544 2 2
## 2266 2 3
## 110 5 1
## 1143 3 1
## 619 2 1
## 4965 3 4
## 27 3 4
## 592 3 1
## 1134 5 4
## 1753 5 2
## 4623 2 3
## 2918 4 4
## 3095 1 3
## 1341 2 3
## 4363 4 1
## 3866 4 1
## 3658 3 5
## 2541 1 5
## 3409 4 2
## 2148 1 3
## 1734 1 5
## 3530 2 3
## 1020 4 3
## 1236 2 5
## 4968 1 4
## 4377 1 3
## 1535 5 4
## 1616 5 4
## 3948 3 5
## 3075 2 2
## 1671 3 3
## 925 3 5
## 4752 4 1
## 4254 1 5
## 1251 2 3
## 4194 3 4
## 1333 5 5
## 4523 4 3
## 3098 3 1
## 826 5 4
## 4076 3 2
## 1468 2 4
## 4806 1 1
## 1057 1 4
## 3979 4 4
## 3176 2 4
## 2446 5 4
## 2022 4 4
## 1280 1 3
## 547 3 3
## 1581 1 5
## 3216 1 1
## 237 1 2
## 503 3 3
## 3174 2 4
## 95 5 2
## 3031 4 2
## 2281 1 2
## 2427 3 5
## 1018 5 5
## 331 5 3
## 1185 1 1
## 4367 3 3
## 3140 2 1
## 491 2 4
## 138 4 5
## 712 4 1
## 3036 3 2
## 685 1 2
## 3156 5 5
## 3767 4 5
## 3192 1 4
## 8 3 5
## 864 2 4
## 4201 2 5
## 4272 4 5
## 4237 2 3
## 4199 4 3
## 1895 5 2
## 2591 3 1
## 3175 4 4
## 753 5 3
## 2312 1 4
## 4371 3 5
## 1138 4 1
## 2314 3 4
## 3279 2 3
## 1853 2 5
## 3340 2 4
## 163 1 1
## 1056 1 3
## 3773 5 3
## 566 2 4
## 490 5 2
## 3490 1 2
## 1512 4 3
## 4557 1 5
## 1035 4 2
## 589 5 4
## 4031 5 1
## 3685 3 2
## 2786 1 5
## 2191 3 5
## 4868 1 1
## 4615 4 4
## 2533 4 3
## 346 4 3
## 722 5 5
## 2875 4 1
## 1654 5 3
## 273 4 1
## 39 4 3
## 2029 2 3
## 418 2 2
## 4300 1 5
## 4318 2 5
## 4572 2 1
## 2708 5 3
## 474 2 1
## 4775 2 2
## 668 4 5
## 2999 4 5
## 1390 1 1
## 1720 2 3
## 1582 2 2
## 1365 1 2
## 1010 4 5
## 2232 5 3
## 1634 5 3
## 4414 3 4
## 2117 5 5
## 1450 1 2
## 2316 3 2
## 1283 2 4
## 2066 4 3
## 242 2 3
## 2226 2 1
## 2991 3 1
## 4707 1 5
## 1843 5 3
## 2722 3 2
## 1301 4 4
## 180 2 3
## 4808 4 2
## 3155 4 2
## 747 1 2
## 4733 5 3
## 1816 2 4
## 938 1 1
## 900 4 1
## 3287 1 2
## 3985 1 4
## 236 2 4
## 2423 5 1
## 3732 1 4
## 4391 3 5
## 2569 5 1
## 831 1 3
## 1726 3 2
## 4117 1 3
## 3051 1 2
## Company_Support_for_Remote_Work
## 2609 4
## 4069 1
## 2369 1
## 1098 3
## 1252 4
## 634 1
## 2097 4
## 3911 3
## 356 2
## 4261 1
## 3954 3
## 1903 5
## 899 5
## 4697 5
## 932 3
## 997 5
## 2015 1
## 4717 5
## 4002 1
## 860 2
## 3944 3
## 259 3
## 481 5
## 2072 3
## 299 2
## 3983 2
## 2454 2
## 3720 2
## 836 5
## 982 1
## 1540 3
## 2274 1
## 2552 2
## 3427 3
## 3032 5
## 727 3
## 945 3
## 3317 1
## 626 1
## 4358 5
## 4226 4
## 1396 2
## 4470 4
## 2818 5
## 1015 5
## 4746 4
## 517 3
## 33 5
## 4964 1
## 103 4
## 2157 4
## 1353 2
## 1693 2
## 4172 2
## 3619 1
## 2781 1
## 16 4
## 3804 4
## 3320 3
## 988 1
## 82 2
## 914 3
## 4421 3
## 2344 5
## 149 4
## 100 4
## 2346 5
## 2450 2
## 91 2
## 2336 1
## 4816 2
## 1309 1
## 2897 2
## 1877 1
## 427 3
## 4089 3
## 4680 1
## 951 2
## 1537 3
## 1925 3
## 4407 3
## 2960 3
## 4570 5
## 2859 5
## 1578 3
## 4856 5
## 1889 2
## 1275 3
## 3513 4
## 4948 3
## 4121 3
## 1907 1
## 703 1
## 3616 2
## 3921 4
## 3310 4
## 4719 2
## 2310 5
## 3576 5
## 4395 3
## 4005 1
## 2417 1
## 2560 4
## 3441 3
## 754 4
## 4895 3
## 2910 5
## 1248 1
## 2822 2
## 4390 4
## 607 4
## 2812 4
## 2831 5
## 546 2
## 2474 3
## 4567 2
## 2236 2
## 254 3
## 268 3
## 4736 5
## 3482 5
## 2089 1
## 664 5
## 1122 1
## 4444 4
## 2155 3
## 4413 2
## 162 1
## 636 2
## 2754 1
## 1631 5
## 3995 3
## 3109 3
## 1162 2
## 3057 4
## 2821 1
## 4174 4
## 4622 1
## 3740 5
## 3962 2
## 3169 2
## 2230 4
## 3546 5
## 1151 5
## 3565 3
## 3578 1
## 3040 1
## 4433 3
## 4027 4
## 4635 2
## 3252 4
## 2260 4
## 1611 3
## 4297 1
## 4158 5
## 1293 2
## 4984 5
## 1406 3
## 3196 2
## 5000 5
## 4669 3
## 4001 2
## 4636 2
## 2 2
## 671 4
## 3280 5
## 771 1
## 741 3
## 2317 4
## 705 3
## 670 2
## 4540 1
## 1887 5
## 3270 3
## 4087 1
## 3015 5
## 1225 5
## 1945 5
## 4277 5
## 751 5
## 463 3
## 1337 3
## 2132 4
## 4560 3
## 3958 2
## 225 2
## 3645 1
## 1126 5
## 2219 5
## 4585 3
## 3734 5
## 3638 3
## 3071 4
## 1850 4
## 1709 5
## 3627 2
## 1231 4
## 1109 5
## 1954 4
## 4249 5
## 3942 3
## 49 3
## 3211 3
## 156 1
## 2322 2
## 1591 5
## 3298 1
## 2218 2
## 4388 5
## 4244 2
## 2767 5
## 2237 4
## 3185 1
## 2654 2
## 2693 2
## 3698 2
## 2298 1
## 4265 4
## 2598 5
## 3967 1
## 3945 3
## 1803 1
## 1939 4
## 1237 1
## 3286 5
## 985 3
## 2486 5
## 4721 3
## 542 3
## 3631 4
## 1975 5
## 4494 2
## 2867 5
## 1625 4
## 2085 4
## 2094 4
## 3359 2
## 1488 3
## 868 1
## 376 2
## 2869 4
## 280 5
## 981 4
## 715 5
## 1372 2
## 1825 3
## 605 3
## 1828 1
## 3373 2
## 3936 5
## 4032 2
## 2813 1
## 4743 5
## 4255 4
## 928 4
## 978 2
## 2983 5
## 3614 3
## 1078 5
## 2562 4
## 1647 4
## 3037 5
## 3337 4
## 4867 1
## 3783 3
## 2675 4
## 4060 1
## 3666 2
## 1433 1
## 4716 1
## 2250 2
## 2121 2
## 3731 3
## 335 3
## 3118 3
## 1271 5
## 1174 3
## 983 3
## 4625 1
## 4178 5
## 1235 3
## 94 4
## 2378 3
## 2035 5
## 3146 5
## 2352 5
## 473 1
## 1370 1
## 1255 4
## 3188 5
## 2707 5
## 3820 5
## 601 1
## 4748 3
## 2666 4
## 2151 4
## 755 4
## 3417 3
## 1282 5
## 4006 3
## 1208 2
## 1414 3
## 1823 3
## 197 5
## 1678 4
## 1216 5
## 4771 3
## 1217 4
## 1930 5
## 1073 2
## 3841 5
## 3819 1
## 132 4
## 1603 4
## 4283 1
## 2101 3
## 2982 1
## 1083 4
## 2750 2
## 1428 1
## 3234 1
## 228 3
## 2041 4
## 1593 3
## 1198 3
## 3246 2
## 4099 4
## 4890 5
## 2751 4
## 4577 1
## 1960 4
## 3668 3
## 821 3
## 2717 5
## 1774 3
## 708 1
## 1499 3
## 2953 5
## 3159 3
## 2544 1
## 2266 4
## 110 5
## 1143 5
## 619 4
## 4965 3
## 27 4
## 592 5
## 1134 4
## 1753 3
## 4623 2
## 2918 5
## 3095 3
## 1341 1
## 4363 4
## 3866 1
## 3658 5
## 2541 3
## 3409 1
## 2148 4
## 1734 2
## 3530 2
## 1020 1
## 1236 4
## 4968 3
## 4377 5
## 1535 5
## 1616 5
## 3948 5
## 3075 4
## 1671 5
## 925 5
## 4752 1
## 4254 2
## 1251 4
## 4194 3
## 1333 1
## 4523 1
## 3098 1
## 826 3
## 4076 1
## 1468 2
## 4806 2
## 1057 5
## 3979 1
## 3176 1
## 2446 4
## 2022 3
## 1280 4
## 547 5
## 1581 3
## 3216 3
## 237 1
## 503 2
## 3174 3
## 95 4
## 3031 3
## 2281 5
## 2427 5
## 1018 5
## 331 3
## 1185 1
## 4367 2
## 3140 1
## 491 5
## 138 5
## 712 4
## 3036 5
## 685 2
## 3156 2
## 3767 1
## 3192 5
## 8 4
## 864 1
## 4201 2
## 4272 2
## 4237 1
## 4199 1
## 1895 5
## 2591 1
## 3175 1
## 753 1
## 2312 2
## 4371 1
## 1138 1
## 2314 5
## 3279 1
## 1853 4
## 3340 2
## 163 2
## 1056 1
## 3773 5
## 566 5
## 490 3
## 3490 4
## 1512 3
## 4557 1
## 1035 3
## 589 5
## 4031 3
## 3685 5
## 2786 4
## 2191 1
## 4868 2
## 4615 3
## 2533 1
## 346 5
## 722 1
## 2875 1
## 1654 3
## 273 4
## 39 1
## 2029 5
## 418 5
## 4300 4
## 4318 2
## 4572 3
## 2708 1
## 474 2
## 4775 5
## 668 3
## 2999 1
## 1390 4
## 1720 3
## 1582 1
## 1365 2
## 1010 2
## 2232 4
## 1634 3
## 4414 4
## 2117 2
## 1450 5
## 2316 1
## 1283 2
## 2066 3
## 242 3
## 2226 5
## 2991 5
## 4707 2
## 1843 4
## 2722 5
## 1301 5
## 180 1
## 4808 3
## 3155 1
## 747 5
## 4733 2
## 1816 5
## 938 5
## 900 2
## 3287 1
## 3985 2
## 236 4
## 2423 1
## 3732 4
## 4391 3
## 2569 4
## 831 1
## 1726 4
## 4117 5
## 3051 1
##
## $subset
## NULL
##
## $outlierMethod
## [1] "none"
##
## attr(,"class")
## [1] "mvn"
H0: Matriks kovarians antar grup homogen
biotools::boxM(Y, dat$Work_Location)
##
## Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices
##
## data: Y
## Chi-Sq (approx.) = 8.8733, df = 12, p-value = 0.7137
H0: Varians antar grup homogen
dvs <- c("Work_Life_Balance_Rating", "Social_Isolation_Rating", "Company_Support_for_Remote_Work")
for (v in dvs) {
bt <- bartlett.test(dat[[v]] ~ dat$Work_Location)
ket <- ifelse(bt$p.value > 0.05, "Homogen", "Tidak Homogen")
cat(sprintf("%-40s p=%.4f %s\n", v, bt$p.value, ket))
}
## Work_Life_Balance_Rating p=0.8144 Homogen
## Social_Isolation_Rating p=0.8773 Homogen
## Company_Support_for_Remote_Work p=0.7690 Homogen
H0: Tidak ada korelasi antar variabel dependen
psych::cortest.bartlett(cor(Y), n = nrow(Y))
## $chisq
## [1] 0.5524931
##
## $p.value
## [1] 0.9072165
##
## $df
## [1] 3
H0: Tidak ada multikolinieritas antar kovariat
round(cor(dat[, c("Age", "Years_of_Experience", "Hours_Worked_Per_Week")]), 3)
## Age Years_of_Experience Hours_Worked_Per_Week
## Age 1.000 0.010 -0.058
## Years_of_Experience 0.010 1.000 -0.057
## Hours_Worked_Per_Week -0.058 -0.057 1.000
H0: Tidak ada interaksi antara faktor dan kovariat
drop1(lm(Work_Life_Balance_Rating ~ Work_Location * Age, data = dat), test = "F")
## Single term deletions
##
## Model:
## Work_Life_Balance_Rating ~ Work_Location * Age
## Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(>F)
## <none> 950.25 333.06
## Work_Location:Age 2 1.1215 951.37 329.65 0.2915 0.7473