Uji Normalitas Dengan SPSS

Prosedur pengujian parametrik umumnya mensyaratkan kenormalan dari sebaran data yang akan diuji. Hal ini terkait dengan fungsi penghubung (jika dalam permodelan) dan statistik uji yang digunakan dalam pengujian yang merupakan keluarga dari distribusi normal, seperti uji t-test, F-test dan chi-square. Pada dasarnya uji normalitas adalah membandingkan antara data empiris (data yang kita miliki) dengan data teoritis (data distribusi normal) dan kategorinya merupakan jenis uji kesesuaian (Goodness of Fit). Banyak ahli statistik yang mencoba membuat pendekatan uji kesesuaian untuk menguji kenormalan data, salah satunya adalah Kolmogorov SmirnoV. Kolmogorov Smirnov dalam menguji kenormalan data digunakan prinsip membandingkan probabilitas kumulatif dari data empirik (Grafik kumulatif warna biru) dengan distribusi normal (Grafik kumulatif warna merah). Dikatakan data terdistribusi normal jika grafik kumulatif dari data berhimpit atau mendekati grafik kumulatif normalnya, untuk tahu tidaknya kedua grafik tersebut berhimpit maka digunakan pengujian yang dinamakan Uji Kolmogorov-Smirnov.

Contoh :

Data nilai ujian dua kelompok sample A dan kelompok sampel B. Ingin dilihat apakah kedua kelompok sampel tersebut datanya terdistribusi normal.

Hipotesa :

Ho : Data Terdistribusi Nromal         

H1: Data Tidak Terdistribusi Normal 

Statistik Uji Yang Digunakan : 

Digunakan uji Kolmogorov Smirnov prosedurnya dengan melihat jumlah selisih antara nilai kumulatif distribusi data dengan nilai kumulatif distribusi normalnya (teoritis).

 

Dimana nilai kumulatif distribusi data dihitung sebagai berikut:

Untuk nilai F(x) , nilai kumulatif distribusi normal dimana nilainya dapat diambil dari tabel distribusi normal.

Prosedur Pengujian Dengan SPSS

Analyze ==> Descriptive Statistics ==> Explore






 Akan muncul kotak dialok dibawah ini
Pindahkan "Nilai"  ke Dependent List  (variabel yang akan di uji)
Pindahkan "Kelompok"  ke Factor List













































 Setelah itu Klik tombol  Plot

 Akan muncul kotak dialok seperti dibawah ini, kemudian
Klik Normality plots with tests

 


Kemudian Klik tombol Continue

Kemudian Klik tombol Ok

 Output

 Lihat di tabel : " Test of Normality "




Lihat kolom Sig.
Untuk Kelompok A nilai Sig = 0.200 , lebih besar dari 0.05 ==> Terima Ho (Data Terdistribusi Normal)
Untuk Kelompok B nilai Sig = 0.200, lebih besar dari 0.05 ==> Terima Ho (Data Terdistribusi Normal)


Kesimpulan :
Data kelompok A dan Kelompok B terdistribusi secara Normal.




Download File Latihan Klik