niba.ac.id

Platform Berita Terbaik Mengulas Berita Populer & Info Kesehatan Terlengkap

Uji-Normalitas-Data-SPSS

Uji Normalitas Data SPSS: Ketentuan, Metode dan Langkahnya

uji normalitas data spss ini merupakan sebuah pengujian yang dilakukan untuk memastikan data dalam penelitian sudah terdistribusi dengan baik. Bila proses pendistribusian mengalami kendala sudah pasti akan mempengaruhi proses analisis selanjutnya dan bisa membuat analisis tidak valid. Berikut ini kami akan jelaskan ketentuan dalam melakukan uji normalitas tersebut serta metode yang bisa digunakan.

Ketentuan Uji Normalitas

Dasar yang digunakan untuk melakukan pengujian normalitas data ini sendiri adalah dari indikator nilai signifikansi data yang akan dianalisis. Apabila sebuah kumpulan data memiliki indikator signifikansi dengan nilai 0,05 maka bisa dikatakan distribusi data sudah normal. Pilihan metode yang bisa digunakan untuk melakukan uji normalitas ini hanya 2 yakni Shapiro Wilk dan Kolmogorov Smirnov.

Metode Uji Normalitas SPSS

Metode yang bisa digunakan untuk melakukan uji normalitas SPSS memang hanya 2, di mana perbedaannya terletak pada jumlah data. Jika sampel kurang dari 50 maka baiknya menggunakan Shapiro Wilk, sementara bila sangat besar lebih dari 50 baiknya menggunakan Kolmogorov Smirnov. Berikut ini penjelasan dari kedua metode tersebut.

  1. Shapiro Wilk

Metode ini sangat cocok digunakan ketika kumpulan data atau sampel yang akan dianalisis itu tidak terlalu banyak atau kecil. Ada beberapa persyaratan untuk menggunakan metode ini, berikut ini beberapa di antaranya.

  • Data memiliki skala interval yang jelas atau rasio kuantitatif.
  • Data dengan sampel random
  • Data tunggal atau belum dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi

Untuk cara membaca metode pengujian ini adalah dengan mengamati nilai Shapiro Wilk serta tingkat signifikansinya berapa. Nilai Shapiro Wilk itu bisa terlihat dari nilai Value dan untuk signifikasinya diperlihatkan pada nilai Sig dalam uji normalitas data SPSS.

  1. Kolmogorov Smirnov

Metode pengujian ini merupakan metode untuk menguji hipotesis komparatif dari 2 sampel independen dengan bentuk data ordinal. Jadi data sudah disusun terlebih dahulu dalam tabel frekuensi kumulatif yang tentunya memiliki interval kelas. Konsep dasar dari metode ini adalah melakukan pengujian pada distribusi data menggunakan data yang sudah ditransformasikan ke bentuk Z core.

Prinsip perhitungannya dengan menggunakan selisih absolut dari interval tiap kelas, sehingga sering dipakai untuk uji normalitas 2 variabel SPSS. Kelebihan dari metode ini adalah langkah yang cukup sederhana untuk dilakukan dan bisa memunculkan banyak persepsi. Kelemahannya adalah sulit memutuskan model transformasi yang bisa dipergunakan dan umumnya hasilnya hanya sensitif pada area pusat distribusi data.

Langkah Uji Normalitas SPSS

Untuk melakukan langkah pengujian normalitas ini perlu dipastikan dulu kalau Anda sudah mengisi data dengan cermat dan akurat. Berikut ini kami akan jelaskan langkah untuk melakukan uji normalitas tersebut.

  • Buka aplikasi SPSS dan kemudian klik Analyze dan pilih menu Descriptive Statistics dan Explore.
  • Pada menu Explore akan ditampilkan kolom Dependent List, nah Anda tinggal pindahkan variabel ke kolom tersebut. Bila memiliki sifat kualitatif bisa menggunakan Factor list.
  • Setelah itu pilih Both dan centang Descriptive dan isi angka tertentu sesuai kebutuhan pada kolom Confidence Interval For Mean.
  • Selanjutnya klik Plots dan centang Normality Plots with test, setelah itu tinggal klik continue atau OK.
  • Setelah itu kalian hanya perlu menunggu hasil uji normalitas data SPSS yang muncul pada menu pengujian tersebut.

Demikianlah informasi lengkap seputar uji normalitas data yang dilakukan pada aplikasi SPSS.

Back to top