Hello Sobat TeknoBgt! Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas tentang cara menghitung uji normalitas Shapiro Wilk. Uji normalitas Shapiro Wilk adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengecek apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak. Mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak penting karena banyak teknik statistik yang hanya dapat digunakan apabila data terdistribusi normal.
Apa itu Distribusi Normal?
Distribusi normal adalah distribusi yang sering ditemukan pada data-data yang ada di sekitar kita. Distribusi normal biasanya terlihat seperti lonceng yang simetris dan memiliki nilai rata-rata (mean) dan simpangan baku (standard deviation) tertentu. Banyak teknik statistik yang memerlukan data terdistribusi normal, seperti uji-t, ANOVA, regresi linear, dan sebagainya.
Contoh Distribusi Normal
Misalkan kita mengumpulkan sebuah data tinggi badan 100 orang. Jika kita plot data tersebut dalam bentuk histogram, maka akan terlihat seperti gambar dibawah ini:
Interval Tinggi Badan | Jumlah Orang |
---|---|
150-155 cm | 1 orang |
155-160 cm | 4 orang |
160-165 cm | 10 orang |
165-170 cm | 20 orang |
170-175 cm | 30 orang |
175-180 cm | 20 orang |
180-185 cm | 10 orang |
185-190 cm | 5 orang |
Kita bisa lihat bahwa distribusi tinggi badan tersebut terlihat seperti lonceng yang simetris. Jika kita hitung mean dan standard deviation dari data tersebut, maka akan mendekati nilai 170 cm dan 7.5 cm (asumsi nilai exact dapat berbeda tergantung cara mempersepsikannya).
Kapan Data Dapat Dikatakan Terdistribusi Normal?
Sebelum kita membahas tentang cara menghitung uji normalitas Shapiro Wilk, kita perlu mengetahui terlebih dahulu kapan suatu data dapat dikatakan terdistribusi normal. Berikut adalah beberapa kriteria yang dapat digunakan:
- Ukurannya cukup besar (n > 30)
- Distribusinya simetris
- Tidak ada nilai ekstrem yang signifikan
Meskipun kriteria tersebut bukanlah satu-satunya definisi distribusi normal, namun dalam banyak kasus, ketiga kriteria tersebut sudah cukup menjadi acuan apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak.
Apa Itu Uji Normalitas Shapiro Wilk?
Uji normalitas Shapiro Wilk adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengecek apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas Shapiro Wilk berguna karena dapat digunakan untuk ukuran sampel yang relatif kecil (n < 30). Uji normalitas Shapiro Wilk menggunakan nilai W sebagai pengukuran apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak. Nilai W dimaksudkan agar mendekati 1 (yang artinya data terdistribusi normal).
Cara Menghitung Uji Normalitas Shapiro Wilk
Step 1 – Menyiapkan Data
Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah menyiapkan data yang akan diuji normalitasnya. Data tersebut harus berupa variabel tunggal dan berdistribusi kontinu. Misal kita memiliki data tinggi badan 10 orang seperti berikut:
No | Tinggi Badan (cm) |
---|---|
1 | 156 |
2 | 167 |
3 | 180 |
4 | 172 |
5 | 174 |
6 | 177 |
7 | 169 |
8 | 165 |
9 | 162 |
10 | 159 |
Step 2 – Menjalankan Uji Normalitas Shapiro Wilk
Setelah kita menyiapkan data, selanjutnya kita dapat menjalankan uji normalitas Shapiro Wilk. Berikut adalah langkah-langkahnya:
- Masukkan data ke dalam kolom yang tersedia di Excel atau software statistik lainnya.
- Hitung nilai W dan p-value menggunakan software excel atau software statistik lainnya. Contohnya sebagai berikut:
No | Tinggi Badan (cm) | Rank | Dengan Mean | Dengan SD | Dengan Mean & SD | kuadrat normal | kuadrat sample |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 156 | 4 | -10.6 | -6.24 | -10.6 / 6.05 | 0.026 | 0.026 |
2 | 167 | 8 | 0.4 | 1.56 | 0.4 / 1.37 | 0.204 | 0.231 |
3 | 180 | 10 | 7.4 | 3.16 | 7.4 / 2.99 | 0.974 | 0.990 |
4 | 172 | 9 | 3.4 | 1.16 | 3.4 / 1.13 | 0.435 | 0.435 |
5 | 174 | 6 | 5.4 | 1.56 | 5.4 / 1.37 | 0.743 | 0.821 |
6 | 177 | 7 | 8.4 | 2.56 | 8.4 / 2.31 | 0.947 | 0.976 |
7 | 169 | 5 | 2.4 | 0.56 | 2.4 / 0.92 | 0.221 | 0.221 |
8 | 165 | 3 | -1.6 | -1.44 | -1.6 / 2.30 | 0.025 | 0.026 |
9 | 162 | 2 | -4.6 | -4.24 | -4.6 / 2.81 | 0.006 | 0.006 |
10 | 159 | 1 | -7.6 | -7.24 | -7.6 / 3.51 | 0.000 | 0.000 |
Untuk hasil di atas, nilai W = 0.926 dan p-value = 0.562. Karena p-value > 0.05, maka kita dapat terima H0 yaitu data tersebut terdistribusi normal.
Step 3 – Interprestasi Hasil
Setelah kita melakukan uji normalitas Shapiro Wilk dan mendapatkan nilai W dan p-value, selanjutnya kita perlu menginterpretasikan hasil tersebut. Berikut adalah beberapa interpretasi hasil dari uji normalitas Shapiro Wilk:
- Jika p-value < 0.05, maka kita tolak H0 dan terima Ha. Artinya, data tersebut tidak terdistribusi normal.
- Jika p-value > 0.05, maka kita terima H0 dan tolak Ha. Artinya, data tersebut terdistribusi normal.
FAQ: Pertanyaan Umum Mengenai Uji Normalitas Shapiro Wilk
Q: Apa yang dimaksud dengan distribusi normal?
A: Distribusi normal adalah distribusi yang sering ditemukan pada data-data yang ada di sekitar kita. Distribusi normal biasanya terlihat seperti lonceng yang simetris dan memiliki nilai rata-rata (mean) dan simpangan baku (standard deviation) tertentu.
Q: Kapan suatu data dikatakan terdistribusi normal?
A: Terdapat beberapa kriteria yang dapat digunakan untuk menentukan suatu data terdistribusi normal atau tidak, seperti ukuran sampel yang cukup besar (n > 30), distribusi simetris, dan tidak ada nilai ekstrem yang signifikan.
Q: Apa itu uji normalitas Shapiro Wilk?
A: Uji normalitas Shapiro Wilk adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengecek apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas Shapiro Wilk berguna karena dapat digunakan untuk ukuran sampel yang relatif kecil (n < 30).
Q: Bagaimana cara menghitung uji normalitas Shapiro Wilk?
A: Untuk menghitung uji normalitas Shapiro Wilk, pertama-tama kita perlu menyiapkan data yang akan diuji normalitasnya. Selanjutnya, kita dapat menjalankan uji normalitas Shapiro Wilk menggunakan software excel atau software statistik lainnya. Hasilnya berupa nilai W dan p-value yang perlu kita interpretasikan.
Q: Apa interpretasi dari hasil uji normalitas Shapiro Wilk?
A: Jika p-value < 0.05, maka kita tolak H0 dan terima Ha. Artinya, data tersebut tidak terdistribusi normal. Jika p-value > 0.05, maka kita terima H0 dan tolak Ha. Artinya, data tersebut terdistribusi normal.
Penutup
Terima kasih telah membaca artikel tentang cara menghitung uji normalitas Shapiro Wilk ini. Semoga artikel ini dapat bermanfaat bagi pembaca dalam memahami konsep uji normalitas Shapiro Wilk. Sampai jumpa di artikel menarik lainnya!