1. UJI NORMALITAS
Uji normalitas dapat dilakukan secara manual dan berbantuan
SPSS. Berikut dipaparkan pengujian Normalitas baik secara manual maupun dengan
berbantuan SPSS.
a. Uji Normalitas Dengan Perhitungan Manual
1) Uji Chi – Square
Uji Chi-Square atau X2
akan uji dengan variabel acak kontinu. Uji Chi-Square atau X2 Uji Goodness Of Fit Distribusi Normal menggunakan
pendekatan penjumlahan penyimpangan data observasi tiap kelas dengan nilai yang
diharapkan.
Rumus:
Keterangan:
X2
= Nilai X2
Oi = Nilai Observasi
Ei = Nilai expected
harapan, luasan interval kelas berdasarkan tabel normalitas dikalikan dengan N
(total frekuensi) (Pi x N)
N = banyaknya angka pada data (total frekuensi)
Adapun karakteristik dari uji Chi-Square adalah sebagai
berikut.
·
Nilai Chi-Square selalu positiif
·
Distribusi Chi-Square dengan dk = 1,2,3,…dst
·
Bentuk distribusi Chi-Square adalah menjulur positif.
a)
Persyaratan
dan Penafsiran Hasil Uji Chi - Square
Dalam menganalisis normalitas dengan uji Chi – Square dapat
memperhatikan beberapa pertimbangan sebagai berikut.
Data tersusun berkelompok atau dikelompokkan dalam tabel distribusi
frekuensi.
·
Data tersusun
berkelompok atau dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi.
·
Cocok untuk data yang
banyaknya lebih dari 30 (n > 30).
Hasil yang didapatkan (X2hitung)
selanjutnya dibandingkan dengan X2tabel
(Chi - Square) dengan pedoman pengambilan keputusan kesimpulan sebagai berikut.
·
Jika nilai X2hitung < X2tabel
H0 diterima; Ha ditolak
·
Jika nilai X2hitung> X2tabel
H0 ditolak;
Ha diterima
2) Uji Liliefors
Misalkan x1,
x2, x3, . . ., xn adalah data yang akan
diuji dengan tinkat signifikan 5% maka nilai uji statistic dengan metode
liliefors dapat diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
Rumus.
Atau
Keterangan.
L =
statistic uji dengan metode liliefors
Zi = data pada Xi
yang distandarisasi
Xi = angka pada data
F(Zi) = probabilitas kumulatif normal di Zi
S(Zi) = Probabilitas kumulatif empiris Zi
a)
Persyaratan
dan Penafsiran Hasil Uji Liliefors
Adapun pertimbangan yang harus diperhatikan dalam uji
liliefors adalah sebagai berikut.
·
Data berskala interval atau ratio (kuantitatif).
·
Data tunggal atau belum dikelompokkan pada tabel distribusi
frekuensi.
·
Dapat digunakan untuk 
besar maupun kecil
besar maupun kecil
Hasil yang
didapatkan | F(Zi) - S(Zi)| selanjutnya
dibandingkan dengan nilai tabel kritis Liliefors. Penarikan kesimpulan didasarkan
pada pedoman sebagai berikut.
·
Jika nilai | F(Zi) - S(Zi)| terbesar <
nilai tabel kritis Liliefors maka H0
diterima; Ha ditolak.
·
Jika nilai | F(Zi) - S(Zi)| terbesar > nilai tabel kritis Liliefors maka H0 ditolak; Ha diterima
a.
Uji
Normalitas Berbatuan SPSS
Pengujian
normalitas sebaran data dengan bantuan SPSS dilakukan dengan teknik
Kolmogorov-Smirnov. Pada modul ini akan dibahas pengujian normalitas dengan
bantuan SPSS. Pengujian normalitas sebaran data dengan bantuan SPSS dilakukan
dengan langkah-langkah berikut ini.
Data yang akan
dianalisis dapat di-copy dari microsoft excel lalu paste pada lembar kerja SPSS atau dapat
pula buka file yang telah sebelumnya tersimpan melalui SPSS. Pengujian normalitas dilakukan dengan langkah
sebagai berikut.
·
Analyze −>
Descriptive Statistics −> Explore
·
Selanjutnya klik
explore
·
Selanjutnya
pindahkan variabel “y” ke Dependent List
dengan mengklik tanda panah biru. Lalu klik plots
·
Berikan tanda checklist (√)
pada pilihan Normality Plots With Tests,
lalu klik continue. Setelah klik continue akan muncul kotak dialog
sebelumnya, lalu klik OK
Pengujian normalitas
sebaran data secara rinci dapat dilihat pada link di bawah ini.
Semoga bermanfaat bagi penelitian anda, jangan lupa SUBCRIBE channel youtube ini. TERIMA KASIH
Baca juga:
Baca juga:
No comments:
Post a Comment