Asumsi normalitas memang sangat diperlukan pada statistik parametrik. Metode uji normalitas juga beraneka ragam. Selain itu, alat bantu atau software juga banyak beredar sehingga memudahkan bagi siapa saja yang memerlukannya. Kali ini kita akan membahas tentang uji normalitas, tetapi bukan dengan SPSS melainkan dengan Simplis pada Lisrel. Sebagaimana kita ketahui, Lisrel sangat populer untuk analisis Structural Equation Modeling (SEM). Tetapi sebenarnya Lisrel juga memiliki menu banyak, salah satu di antaranya adalah untuk uji normalitas.
|
Tampilan Menu Simplis |
Lisrel bisa menggunakan tabulasi data dari software lain, dalam simulasi ini kami ambilkan tabulasi dari SPSS. Pilih File di kiri atas, lalu klik pada Import External Data in Other Format, seperti pada gambar di bawah ini:
|
Menu Import Data dari SPSS |
Maka kita akan diarahkan ke menu import data. Pertama arahkan ke Drive yang akan kita tuju, juga arahkan ke folder yang kita maksud. Setelah itu pada List Files of Type di bagian bawah, carilah format SPSS for Windows. Di situ juga tampak berbagai format lain yang dapat kita import ke dalam Simplis, mulai dari SAS, STATA, EXCEL dan masih banyak lagi.
|
Mengarahkan ke Folder dan Type Data |
Setelah klik OK, maka kita akan diarahkan untuk menentukan letak folder yang akan kita gunakan untuk menyimpan file ini.
|
Mengatur letak folder yang akan kita gunakan untuk menyimpan file |
Setelah itu klik OK maka kita akan melihat tampilan tabulasi data dan juga telah menyimpan file tersebut pada folder yang telah kita tentukan.
|
Tabulasi Data Simplis Hasil Import dari SPSS |
Langkah pertama adalah melakukan set bahwa data yang akan kita analisis adalah data Continuous. Ada 5 pilihan tipe data di Lisrel, yaitu Ordinal, Continuous, Censored Above, Censored Below dan Censored Above and Below. Langkahnya adalah pilih Data pada menu di atas, lalu klik pada Define Variables seperti pada gambar di bawah.
|
Menu Define Variables |
Maka kita akan diarahkan ke sub menu lagi untuk menentukan tipe data yang akan kita analisis.
|
Menentukan Tipe Data |
Klik pada salah satu variabel, lalu klik Variable Type sehingga akan masuk ke sub menu lagi yaitu sebagai berikut:
|
Memilih Tipe Data Continuous |
Pilih Continuous, lalu berikan tanda centang pada Apply to all seperti pada gambar di atas. Lalu klik OK sehingga akan kembali ke tabulasi data, tetapi kita sudah melakukan setting pada tipe data. Untuk melakukan uji normalitas, pilih menu Statistics di atas lalu klik pada Output Options.
|
Menu Statistics |
Maka kita akan masuk ke menu Statistics yaitu sebagai berikut:
|
Menu Uji Normalitas |
Berikan tanda centang pada Perform tests of multivariate normality seperti pada gambar di atas, lalu klik OK. Maka akan keluar output yaitu sebagai berikut:
Test of Univariate Normality for Continuous Variables
Skewness Kurtosis Skewness and Kurtosis
Variable Z-Score P-Value Z-Score P-Value Chi-Square P-Value
POF1 0.262 0.793 1.473 0.141 2.238 0.327
POF2 0.037 0.970 1.472 0.141 2.167 0.338
POF3 0.776 0.438 0.742 0.458 1.153 0.562
POF4 0.262 0.793 0.822 0.411 0.744 0.689
K1 -0.697 0.486 0.929 0.353 1.349 0.509
K2 -0.003 0.998 0.717 0.474 0.514 0.773
K3 1.962 0.050 -0.140 0.889 3.869 0.144
K4 1.178 0.239 -0.214 0.830 1.433 0.488
K5 2.060 0.039 1.411 0.158 6.234 0.044
LK1 0.838 0.402 1.623 0.104 3.338 0.188
LK2 1.373 0.170 1.081 0.280 3.053 0.217
LK3 -0.406 0.685 1.238 0.216 1.698 0.428
LK4 0.726 0.468 0.871 0.384 1.286 0.526
LK5 0.231 0.818 1.090 0.276 1.241 0.538
LK6 0.646 0.518 0.570 0.569 0.742 0.690
M1 -1.149 0.251 1.752 0.080 4.389 0.111
M2 -0.709 0.479 0.806 0.420 1.152 0.562
M3 0.412 0.680 0.069 0.945 0.175 0.916
M4 -0.828 0.408 0.748 0.454 1.245 0.537
M5 0.254 0.799 1.217 0.224 1.546 0.462
KP1 1.333 0.183 0.675 0.500 2.231 0.328
KP2 0.301 0.763 0.914 0.360 0.927 0.629
KP3 0.677 0.498 -0.053 0.958 0.461 0.794
KP4 0.342 0.732 0.615 0.538 0.496 0.780
KP5 0.391 0.696 0.496 0.620 0.399 0.819
Relative Multivariate Kurtosis = 0.989
Test of Multivariate Normality for Continuous Variables
Skewness Kurtosis Skewness and Kurtosis
Value Z-Score P-Value Value Z-Score P-Value Chi-Square P-Value
------ ------- ------- ------- ------- ------- ---------- -------
137.347 -0.829 0.407 3.597 0.587 0.557 1.032 0.597
Output Lisrel memang dapat kita copy ke dalam bentuk notepad kurang lebih seperti tampilan di atas. Itu hanya sebagaian output saja. Untuk menu pada Test of Univariate Normality for Continuous Variables maka kita akan melihat normalitas dari masing-masing variabel yang kita uji. Misalnya POF1 maka akan ada output Skewness, Kurtosis dan juga Chi Square di kolom paling kanan. Tampak nilai p-value adalah 0,327 > 0,05 yang berarti dinyatakan normal. Silahkan dilihat pada variabel yang lain, ada juga yang tidak normal.
Untuk multivariate, ada di bagian bawah output yaitu Test of Multivariate Normality for Continuous Variables. Juga ada Skewness, Kurtosis dan Chi Square dan menunjukkan nilai p-value sebesar 0,597 yang berarti normal. Ini hanya simulasi saja jika tidak normal, kita juga dapat melakukan transformasi data menggunakan Simplis. Di Simplis ini juga terdapat menu untuk analisis statistik yang lain, misalnya analisis faktor, Two - Stage Least - Squares atau juga analisis regresi.