#Packages
Data
Dari percobaan ini ingin diketahui apakah jenis material dan suhu mempengaruhi daya tahan baterai (dalam jam) ? Apakah jenis material tertentu cocok untuk suhu tertentu? Dari percobaan tersebut diperoleh data daya tahan baterai sebagai berikut:
## Material Suhu DayaTahan
## 1 A 15 130
## 2 A 70 34
## 3 A 125 20
## 4 A 15 74
## 5 A 70 80
## 6 A 125 82
## 7 A 15 155
## 8 A 70 40
## 9 A 125 70
## 10 A 15 180
## 11 A 70 75
## 12 A 125 58
## 13 B 15 150
## 14 B 70 136
## 15 B 125 25
## 16 B 15 159
## 17 B 70 106
## 18 B 125 70
## 19 B 15 188
## 20 B 70 122
## 21 B 125 58
## 22 B 15 126
## 23 B 70 115
## 24 B 125 45
## 25 C 15 138
## 26 C 70 174
## 27 C 125 96
## 28 C 15 168
## 29 C 70 150
## 30 C 125 82
## 31 C 15 110
## 32 C 70 120
## 33 C 125 104
## 34 C 15 160
## 35 C 70 139
## 36 C 125 60
Import data
baterai <- read.table(header = T,stringsAsFactors = T,text =
"Material Suhu DayaTahan
A 15 130
A 70 34
A 125 20
A 15 74
A 70 80
A 125 82
A 15 155
A 70 40
A 125 70
A 15 180
A 70 75
A 125 58
B 15 150
B 70 136
B 125 25
B 15 159
B 70 106
B 125 70
B 15 188
B 70 122
B 125 58
B 15 126
B 70 115
B 125 45
C 15 138
C 70 174
C 125 96
C 15 168
C 70 150
C 125 82
C 15 110
C 70 120
C 125 104
C 15 160
C 70 139
C 125 60
")Melihat data sekilas
## Material Suhu DayaTahan
## 1 A 15 130
## 2 A 70 34
## 3 A 125 20
## 4 A 15 74
## 5 A 70 80
## 6 A 125 82
## 'data.frame': 36 obs. of 3 variables:
## $ Material : Factor w/ 3 levels "A","B","C": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Suhu : int 15 70 125 15 70 125 15 70 125 15 ...
## $ DayaTahan: int 130 34 20 74 80 82 155 40 70 180 ...
Mengubah kolom suhu ke bentuk factor
Menampilkan hasil ANOVA
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Material 2 10684 5342 7.911 0.00198 **
## Suhu 2 39119 19559 28.968 1.91e-07 ***
## Material:Suhu 4 9614 2403 3.560 0.01861 *
## Residuals 27 18231 675
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Catatan: 1. Material:Suhu menandakan interaksi antara suhu dan material
Plot Interaksi
Uji Asumsi ANOVA
Menggunakan Grafik
## [[1]]
##
## [[2]]
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
##
## [[3]]
##
## [[4]]
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
Plot order vs residual
res <- residuals(anova_bat)
res_order <- data.frame(order=seq_along(res),
residual=res
)
plot_scatter(res_order,x = order,y=residual)+geom_hline(yintercept = 0)##
## Title:
## One-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## Test Results:
## STATISTIC:
## D: 0.4878
## P VALUE:
## Alternative Two-Sided: 2.039e-08
## Alternative Less: 1.019e-08
## Alternative Greater: 3.498e-08
##
## Description:
## Mon Nov 23 08:30:44 2020 by user: gtmir
##
## Title:
## Anderson - Darling Normality Test
##
## Test Results:
## STATISTIC:
## A: 0.3403
## P VALUE:
## 0.4778
##
## Description:
## Mon Nov 23 08:30:45 2020 by user: gtmir
##
## Title:
## Shapiro - Wilk Normality Test
##
## Test Results:
## STATISTIC:
## W: 0.9761
## P VALUE:
## 0.6117
##
## Description:
## Mon Nov 23 08:30:45 2020 by user: gtmir
##
## Breusch-Pagan test
##
## data: DayaTahan ~ Material + Suhu + Material:Suhu
## BP = 10.543, df = 8, p-value = 0.229
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 8 0.7996 0.6081
## 27