Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data populasi berdistribusi normal atau tidak. Biasanya digunakan untuk data berskala ordinal, interval atau pun rasio.
Uji normalitas adalah syarat yang harus dipenuhi oleh uji parametris (see this Statistik Parametris dan Statistik Non Parametris). Jika data tidak berdistribusi normal maka metode alternatif adalah metode non parametris.
Beberapa hal yang biasa digunakan untuk mengetahui data berdistribusi normal atau tidak adalah :
1. Menggunakan Grafik, seperti Histogram, Skewness dan Kurtosis, Outlier Data.
2. Menggunakan uji statistik, seperti Uji Chi Square, Uji Liliefors, Uji Kolmogorov-Smirnov, Uji Saphiro Wilk, Uji Anderson Darling, Uji Cramer-Von Mises, dll.
Note :
Software Statistik yang dapat digunakan diantaranya SPSS, Minitab, SAS, AMOS,Eviews, dll. Tidak semua software Statistik dapat mengolah analisis data tersebut.
1. Menggunakan Grafik
Pada umumnya menggunakan grafik adalah melihat secara kasar apakah data berdistribusi normal atau tidak seperti dengan menggunakan histogram (see this Penyajian Data ). Data akan terlihat berdistribusi normal jika gambar histogram menunjukkan keseimbangan penyebaran data di sebelah kiri dan kanan dari Histogram, sehingga bagian tengah histogram berada pada keseimbangan. Berikut sebaai contoh :
 |
| Diolah dengan SPSS 21 |
Dengan menggunakan data outlier atau pencilan yaitu data-data yang bersifat ekstrim dimana data berada di luar rentang normal. Jika dalam data terdapat outlier, maka akan mengganggu normalitas dari data tersebut. Berikut gambar plot data outlier :
 |
| Data Outlier |
Dengan menggunakan Skewness dan Kurtosis, jika nilai kurtosis mendekati 3 (pada tabel output SPSS dilihat secara langsung), berarti data berdistribusi normal. Hal ini dapat diperoleh dengan menggunakan software statistik.
2. Menggunakan Uji Statistik
Hipotesis uji yang digunakan untuk uji normalitas adalah
Ho : Data berdistribusi normal
Ha : Data tidak berdistribusi normal
Dengan menggunakan nilai Alpha 5%, keputusan menolak Ho jika nilai p-value < 5% yang berarti data berdistribusi normal jika nilai p-value lebih dari 5% (0,05).
- Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Bisnis. Alfabeta. Bandung.
- Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & B. Bandung.
- Priyatno, Duwi. 2010. Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS. Mediakom. Yogyakarta.
Social Plugin