BID

Uji Normalitas dengan Skewness dan Kurtosis

Uji normalitas dengan Skewness dan Kurtosis memberikan kelebihan tersendiri, yaitu bahwa akan diketahui grafik normalitas menceng ke kanan atau ke kiri, terlalu datar atau mengumpul di tengah. Oleh karena itu, uji normalitas dengan Skewness dan Kurtosis juga sering disebut dengan ukuran kemencengan data. Pengujian dengan SPSS dilakukan dengan menu Analyze, lalu klik Descriptive Statistics, pilih menu Descriptives. Data yang akan diuji normalitasnya dipindah dari kotak kiri ke kanan, lalu tekan Options. Klik pada Distribution yaitu Skewness dan Kurtosis, tekan Continue, lalu tekan OK.

Pada output akan tampak nilai Statistic Skewness dan Statistic Kurtosis. Lalu hitunglah Zskew dengan persamaan Statistik : (Akar(6/N)) dengan N adalah jumlah observasi. Persamaan yang sama juga dipakai untuk menghitung Zkurt (Akar(24/N). Misalnya nilai statistic skewness adalah 0,5 dan statistic kurtosis adalah 0,9; dan jumlah data adalah 100, maka nilai Zskew adalah sebesar 2,041 dan nliai Zkurt adalah sebesar 3,674. Nilai tersebut kemudian dibandingkan dengan + 1,96 pada signifikansi 0,05 dan sebesar + 2,58 pada signifikansi 0,01. Jadi tampak bahwa Zskew (2,041 > 1,96) dan Zkurt (3,674 > 1,96).

Syarat data yang normal adalah nilai Zskew dan Zkurt > + 1,96 (signifikansi 0,05). Jadi data di atas dinyatakan tidak normal karena Zkurt tidak memenuhi persyaratan, baik pada signifikansi 0,05 maupun signifikansi 0,01. Kelebihan dari uji Skewness dan Kurtosis adalah bahwa kita dapat mengetahui kemencengan data, di mana data yang normal akan menyerupai bentuk lonceng. Kemungkinan yang ada adalah menceng ke kiri, jika nilai Zskew positif dan di atas 1,96; atau menceng ke kanan jika Zskew bernilai negatif dan di bawah 1,96. Berdasarkan nilai Kurtosis maka dapat ditentukan bahwa data mempunyai nilai puncak yang terlalu tinggi jika Zkurt bernilai positif dan di atas 1,96; jika nilai puncak tidak ada atau data relatif datar maka nilai Zkurt adalah negatif dan di bawah 1,96.

Agak bingung ya??? Memang Skewness dan Kurtosis mempunyai kelebihan, yaitu kita dapat melakukan transformasi data berdasarkan nilai yang kita peroleh, hal yang tidak dapat dilakukan oleh Kolmogorov-Smirnov, tetapi kelemahannya apa?? Anda agak bingung kan?? Nah itu kelemahannya. Tapi kalau anda membaca dengan cermat dan tidak bingung, maka berarti kelemahan Skewness dan Kurtosis boleh dibilang minimal, meskipun sedikit lebih rumit dari pada Kolmogorov-Smirnov.

14 comments:

  1. Thanks so much for your guide...that's helpful for...
    and thanks for your support too...
    Yup I'll never give up...justru karena masalah ini saya jadi banyak belajar soal statistik and SPSS...
    Well...btw ga apa2 ya klo yang di Ln itu cuma satu or beberapa variabel aja?...kirain harus semua variabel yang di Ln...Oke deh saya skrng dapat satu alternatif lagi untk permasalahan normalitas data saya...
    Saya akan mencoba skrng juga untuk membuat Ln untuk beberapa variabel yang bernilai positif sampai mendapatkan residual yang bagus...mudah2an hasilnya akan semakin baik...amiin...mohon doa'a juga dari Mr Consultant ya....
    Thanks a lot...
    Rindra...

    BalasHapus
  2. Buat Rindra
    Yup. gak harus semua, yang penting anda mendapatkan residual yang normal. coba dulu, ntar mudah2 an ok. Thanx

    BalasHapus
  3. Well
    First I wanna say thanks...

    Ok...
    Btw kmrn saya dah coba dgn mentransform variabel dividen menjadi Logaritma Natural...hasilnya residual terdistribusi normal...namun muncul masalah baru yaitu Autokorelasi...namun alhamdulillah bisa teratasi dengan membuat VAriabel Lag untuk variabel dependennya...dan menjadikan variabel lag tersebut sebagai tmbhan variabel bebasnya...hasilnya masalah autokorelasi teratasi...namun dikarenakan..semua variabel tidak ada yg signifikan terhadap variabel dependen...maka saya lakukan uji outlier..didapatkan hasil bhwa terdapat 4 observasi yang outlier...saya buang variabel itu...walhasil...ternyata ada satu variabel yg signifikan...
    Thanks bgt Mr Consultant...
    Hmmmm saya akan rekomendasikan blog anda kepada teman2 saya yg juga melakukan penelitian...ga apa2 kan?...
    Once again thanks a lot...
    Rindra

    BalasHapus
  4. Buat Rindra
    Well well....terus terang saya tidak bisa menerawang data anda! he he.... tapi yang lebih penting adalah bahwa anda harus tahu tinjauan teoretis dan implikasi kalau hipotesis diterima atau ditolak, kaitanya dengan teori dan penelitian terdahulu. Statistik hanyalah sarana saja dan tidak mempunyai makna apa2 sebelum kita memberikan makna.. hmph... anyway good luck

    BalasHapus
  5. bisa bagi ilmunya kalau cara menguji normalitas dengan menggunakan LISREL?
    terimakasih

    BalasHapus
    Balasan
    1. Anda bisa menggunakan PRELIS. Pada output, tinggal klik pada test multivariate normalitas dan nanti outputnya akan menyertakan uji normalitas dengan chi square. Terima kasih.

      Hapus
  6. saya mau tanya pak, apa sifat dasar normalitas? apa konsekuensinya?bagaimana cara mendektesi skewness & kurtosis, komologrov? bagaimana tindakan perbaikannya?
    tolong balas cepat pak, terimakasih.

    BalasHapus
    Balasan
    1. Silahkan baca2 artikelnya. Terima kasih.

      Hapus
  7. pak apabila hasil skewness dan kurtosis saya lebih dari yang seharusnya, membuat data saya menjadi tidak ter distribusi normal, apa yang harus saya lakukan agar data bisa menjadi distribusinya normal?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Silahkan baca2 artikelnya. Terima kasih.

      Hapus
  8. Permisi, saya mau tanya, saya ada permasalahan dengan data statistik saya. Penelitian saya adapatasi dari Theory of Planned Behavior dan alat uji saya menggunakan SEM dd software IBM AMOS 22. Permasalahan saya ada pada Goodness fit model, degree of freedom nya masih tinggi. Saya lihat data beberapa variabel seperti intention dan behavior tidak normal dan data saya menceng ke kiri karena byk data diatas nilai mean. Saya sudah normalkan baik univariate maupun multivariat tetapi degree of freedom masih terlalu tinggi sehingga model penelitian saya belum fit. Saya sudah coba transform data menggunakan SQRT juga gagal. adakah solusi Mr. Konsultan Data?
    thanks before. Hope you can give some enlightnment...

    BalasHapus
  9. Permisi Pak, Saya mau tanya, data penelitian saya data panel dan variabel y nya ROA bank (yg kebetulan ada negatifnya, yg tidak bisa dilog di eviews) dan var x nya prosentase saham, kurs dan besarnya zakat bank. Apakah memang dibolehkan untuk me-log hanya sebagian variabel?? (Yg saya log kurs dan zakat karena nilainya ribuan dan jutaan, sedangkan roa dan
    % saham tidak sya log). Apakah ada referensi/jurnal yg membolehkannya? Terimakasih sebelumnya

    BalasHapus

Cari Materi