Cara Menghitung Uji Normalitas di SPSS

Admin TeknoBgt 2 Desember 2023MENGHITUNG2,692 Views

Selamat datang sobat TeknoBgt! Pada artikel kali ini kita akan membahas tentang cara menghitung uji normalitas di SPSS. Uji normalitas adalah salah satu jenis pengujian yang digunakan untuk menentukan apakah data yang dimiliki mengikuti distribusi normal atau tidak. Hal ini penting dilakukan karena banyak jenis analisis statistik yang hanya dapat dilakukan pada data yang berdistribusi normal.

Daftar Isi tampilkan

Apa itu Distribusi Normal?

Sebelum membahas tentang uji normalitas, ada baiknya kita memahami terlebih dahulu apa yang dimaksud dengan distribusi normal. Distribusi normal adalah distribusi probabilitas yang sering digunakan dalam analisis statistik. Distribusi ini memiliki bentuk seperti lonceng dengan mean (rata-rata) yang berada di tengah dan standar deviasi yang menentukan lebar kurva.

Secara umum, data dikatakan mengikuti distribusi normal jika 68% data berada dalam satu standar deviasi dari mean, 95% data berada dalam dua standar deviasi dari mean, dan 99.7% data berada dalam tiga standar deviasi dari mean.

Setelah memahami apa itu distribusi normal, kita dapat melanjutkan pembahasan tentang cara menghitung uji normalitas di SPSS.

Langkah-langkah Menghitung Uji Normalitas di SPSS

Untuk menghitung uji normalitas di SPSS, sobat TeknoBgt dapat mengikuti langkah-langkah berikut:

Langkah 1:

Buka program SPSS dan masukkan data yang ingin diuji normalitas.

Langkah 2:

Pilih menu ‘Analyze’ > ‘Descriptive Statistics’ > ‘Explore’.

Langkah 3:

Pilih variabel yang ingin diuji dan masukkan ke dalam kotak ‘Dependent List’.

Langkah 4:

Pilih opsi ‘Plots’ dan centang ‘Normality plots with tests’.

Langkah 5:

Klik tombol ‘Continue’ dan ‘OK’ untuk menampilkan hasil uji normalitas.

Hasil Uji Normalitas di SPSS

Setelah mengikuti langkah-langkah di atas, sobat TeknoBgt akan mendapatkan hasil uji normalitas yang terdiri dari tabel dan grafik. Berikut adalah penjelasan mengenai hasil uji normalitas di SPSS:

Tabel Hasil Uji Normalitas

Tabel hasil uji normalitas di SPSS terdiri dari dua bagian. Bagian pertama adalah ‘Tests of Normality’ yang berisi hasil uji normalitas menggunakan beberapa metode seperti Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk. Pada bagian ini, sobat TeknoBgt dapat melihat nilai signifikansi (p-value) untuk masing-masing metode.

Bagian kedua adalah ‘Descriptive Statistics’ yang berisi statistik deskriptif dari data yang diuji seperti mean, standar deviasi, minimum, dan maksimum.

Grafik Hasil Uji Normalitas

Grafik hasil uji normalitas di SPSS berupa histogram dan kurva normal. Pada grafik ini, sobat TeknoBgt dapat melihat seberapa dekat distribusi data dengan kurva normal. Jika distribusi data mencerminkan kurva normal, maka garis kurva normal akan hampir bertepatan dengan histogram. Namun, jika data tidak mengikuti distribusi normal, maka garis kurva normal tidak akan terlalu dekat dengan histogram.

FAQ

1. Apa yang harus dilakukan jika hasil uji normalitas menunjukkan data tidak berdistribusi normal?

Jika hasil uji normalitas menunjukkan data tidak mengikuti distribusi normal, sobat TeknoBgt dapat melakukan transformasi data atau menggunakan metode analisis non-parametrik.

2. Apa itu transformasi data?

Transformasi data adalah teknik untuk mengubah skala data sehingga data tersebut mengikuti distribusi normal. Beberapa metode transformasi data yang sering digunakan adalah transformasi log, akar kuadrat, dan invers.

3. Apa itu analisis non-parametrik?

Analisis non-parametrik adalah metode analisis statistik yang digunakan pada data yang tidak memenuhi asumsi distribusi normal atau memiliki ukuran sampel yang kecil. Beberapa metode analisis non-parametrik yang sering digunakan adalah Uji Mann-Whitney dan Uji Kruskal-Wallis.