Statistika: Uji Normalitas Distribusi Data

Sebelum kita melakukan pengujian statistik dengan alat uji statistik tertentu, ada kalanya variabel yang akan di uji tersebut harus di uji apakah datanya berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan ini harus dipenuhi jika alat uji statistik yang akan dipakai adalah termasuk statistika parametrik.

Alat uji statistik yang termasuk kelompok statistika parametrik antara lain:

• Korelasi Pearson
• Regresi
• Uji t
• Uji F.

Jadi, sebelum menggunakan alat uji tersebut, maka variabel (yang bertype: interval/rasio) harus dilakukan uji apakah datanya berdistribusi normal atau tidak. Pengujian ini sering disebut uji normalitas distribusi data.

Alat uji yang sering digunakan adalah One-Sample K-S (Kolmogorov-Smirnov). Berikut langkah demi langkahnya di software SPSS:

Dari Menu, pilih Analyze, Non Parametric Tests, Legacy Dialogs, 1-Sample K-S

tampil…

misalkan saya punya 2 variabel, yaitu “sebelum” dan “sesudah“.

Langkah berikutnya adalah memasukkan kedua variabel tersebut ke kolom “Test variabel List:” dengan cara mengklik tombol panah.

sehingga menjadi….

Langkah terakhir adalah, klik tombol “OK” (pastikan di box “Test Distribution” pilihan yg ter-ceklis adalah “Normal”)

Hasil uji One-Sample K-S:

Catatan: Sejatinya uji one-sample K-S adalah uji beda, dia membandingkan antara distribusi data normal dengan distribusi data yang di-test.

Interpretasinya:

Ho (untuk var “sebelum”):

“Tidak ada perbedaan antara distribusi data normal dengan distribusi data variabel sebelum“

Untuk menjawab Ho, maka kita lihat nilai p-value nya (Asymp. Sig) yaitu 0.019.

Karena p-value < 0.05, maka Ho di-TOLAK!

Kesimpulannya: “Ada perbedaan antara distribusi data normal dengan distribusi data variabel sebelum” dengan kata lain: variabel sebelum memiliki data yang tidak berdistribusi normal.

Ho (untuk var “sesudah”):

“Tidak ada perbedaan antara distribusi data normal dengan distribusi data variabel sesudah“

Untuk menjawab Ho, maka kita lihat nilai p-value nya (Asymp. Sig) yaitu 0.444.

Karena p-value > 0.05, maka Ho GAGAL di-TOLAK!

Kesimpulannya: “Tidak Ada perbedaan antara distribusi data normal dengan distribusi data variabel sesudah” dengan kata lain: variabel sesudah memiliki data yang berdistribusi normal.

———–

Dari contoh ini dapat disarikan bahwa:

1. uji one-sample k-s adalah uji beda, sehingga Ho-nya bergaya uji beda
2. agar kesimpulan yang didapat adalah data berdistribusi normal, maka p-value harus > 0.05.

Demikian, semoga membantu…