Cara Melakukan Uji Normalitas / Normality Test di SPSS 20

Q & A : Uji Normalitas atau Normality Test di SPSS

Uji Normalitas itu apa?

Hai, calon sarjana!

Singkatnya, Uji Normalitas adalah sebuah uji untuk menilai sebaran data berdistribusi normal ataukah tidak. Berdasarkan pakar statistik, sebaran data dengan lebih dari 30 pengamatan atau lebih dari 30 baris (n > 30) seharusnya cenderung berdistribusi normal.

Namun untuk pembuktian suatu data benar-benar memiliki kecenderungan berdistribusi normal, biasanya pembimbing atau dosen merekomendasikan kita sebagai peneliti untuk melakukan uji normalitas. Karena kadang data dengan 30 pengamatan bisa saja tidak berdistribusi normal, demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian.

Lalu Cara Uji Normalitas di SPSS bagaimana min?

1)  Buka SPSS, kalau belum punya SPSS silahkan WA mimin di 081-231-780-503 , mimin pakai IBM SPSS Statistics 20

2)  Silahkan masukkan data seperti ini:

Bingung ya VAR00001 itu apa? kolom VAR00001 itu adalah penamaan default dari sebuah kolom atau variabel di SPSS. Untuk memudahkan pemahaman, mari kita ganti VAR00001 dengan nama lain, misalnya 'Skor Kinerja Karyawan PT Maju Jaya'. Jadinya seperti ini:

Jangan lupa untuk memberikan _ pada setiap spasi di kolom 'Name' , karena SPSS tidak mengenal spasi. Jangan lupa ubah 'Measure' yang awalnya 'Nominal' menjadi 'Scale' ya.

3)  Klik Analyze > Descriptive Statistics > Explore > klik 'Skor Kinerja Karyawan PT Maju Jaya' lalu klik panah kanan di sebelah kiri 'Dependen List' lalu akan muncul seperti ini:

3)  Klik Plots lalu pada kotak 'Boxplot' klik 'None'. kotak 'Descriptive' tidak usah dicentang. Hanya centang 'Normality Plots with tests' seperti ini:

4)  Klik Continue dan OK. Muncul Output seperti ini:

Lalu Maksud Output nya SPSS bagaimana min? Interpretasi nya gimana?

Sobat calon sarjana tinggal fokus melihat kolom Sig. atau Signifikansi dari kedua metode. Oh ya, di SPSS ada dua metode Uji Normalitas yaitu Kolmogorov-Smirnov (KS) dan Shapiro Wilk (SW). Disini terdapat perbedaan, jika sobat memakai metode KS maka sebaran data dikatakan tidak berdistribusi normal sedangkan jika sobat memakai metode SW maka sebaran data dikatakan berdistribusi normal lhoo

Kok bisa? Nilai Sig. atau nilai signifikansi KS adalah 0,048 atau lebih rendah alfa (derajat kesalahan) sebesar 0,05 atau 5% (default nya SPSS 5%) maka sebaran data kinerja karyawan PT Maju Jaya dikatakan tidak berdistribusi normal. Tapi, Nilai Sig. atau nilai signifikansi SW adalah 0,292 atau lebih tinggi dari alfa (derajat kesalahan) sebesar 0,05 atau 5% (default nya SPSS 5%) maka sebaran data kinerja karyawan PT Maju Jaya dikatakan telah berdistribusi normal.

Jika sobat calon sarjana menginginkan akurasi yang tinggi terhadap kebenaran sebaran data, maka metode KS dapat dipakai. Namun jika sobat calon sarjana menginginkan kriteria distribusi normal yang lebih longgar, gunakan saja metode SW.

Sumber referensi seputar Uji Normalitas darimana min?

ada 2 sih:

Park, H. M. (2008). Univariate analysis and normality test using SAS, Stata, and SPSS. The University Information Technology Services (UITS) Center for Statistical and Mathematical Computing, Indiana University. [online] tersedia di http://indiana.edu diakses pada 19 Okober 2016

Ghasemi, A., dan Zahediasl, S., 2012, Normality Tests for Statistical Analysis: A Guide for Non-Statisticians, International Journal of Endocrinology Metabolism, vol. 10, no. 2, pp. 486-489.

Demikian para calon sarjana, semoga penjelasan singkat mimin tentang uji normalitas ini bermanfaat.

apa ada pertanyaan? silahkan tulis saja di kolom komentar.

Salam sarjana!