Normalitas data sangat diperlukan dalam analisis statistik parametrik. Berbagai pengujian normalitas juga telah dibahas di blog ini, misalnya uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov, Skewness dan Kurtosis atau dengan metode grafis dengan histogram. Kali ini kita akan membahas uji normalitas dengan Shapiro-Wilk.
Metode ini dikembangkan oleh Samuel Sanford Shapiro dan Martin Wilk. Martin Wilk yang telah berpulang pada 18 Februari 2013 juga dikenal sebagai ahli yang mengembangkan uji grafis Q-Q Plot dan P-P Plot. Keduanya adalah ahli statistik yang cukup terkenal karena kontribusinya dalam bidang statistik.
Untuk melakukan uji Normalitas dengan Shapiro-Wilk, pilih Analyze, klik pada Descriptive Statistics, lalu pilih Explore seperti pada gambar di bawah:
 |
Memilih Menu Explore pada SPSS Versi 23 |
Maka kita akan diarahkan ke menu Explore. Masukkan variabel yang akan diuji normalitasnya ke dalam box Dependent list seperti pada gambar di bawah:
 |
Menu Explore |
Kita sebenarnya dapat memasukkan lebih dari 1 variabel untuk diuji normalitasnya sekaligus. Dalam simulasi ini, kita hanya menggunakan contoh 1 variabel saja. Factor list berguna untuk melihat normalitas data kita jika memuat lebih dari 1 faktor. Misalnya jenis kelamin atau faktor yang lain. Lalu Klik pada Plots di kanan atas:
 |
Sub Menu Plots |
Berikan tanda centang pada Normality plots with tests seperti pada gambar di atas. Jika diperlukan Anda juga bisa menganalisis Stem-and-leaf atau juga bisa melihat Histogram dari data. Kali ini abaikan yang lain, klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output uji normalitas SPSS dengan Shapiro-Wilk:
 |
Uji Normalitas dengan Shapiro-Wilk |
Secara default, outputnya akan ada Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk seperti pada gambar di atas. Untuk uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov tampak bahwa nilai Sig. adalah sebesar 0,073 > 0,05 yang berarti data terdistribusi secara normal. Hal serupa juga diterapkan pada uji Shapiro-Wilk di mana nilai Sig. adalah sebesar 0,360 > 0,05 yang berarti data terdistribusi normal.
Silahkan dicoba dan jika ingin mendapatkan data yang dipergunakan untuk simulasi silahkan di download di Google Drive dengan akung Gmail Anda di sini.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Baca dulu sebelum tulis komentar:
Sebelum menuliskan pertanyaan, mohon disimak tanya jawab yang ada terlebih dahulu. Pertanyaan yang sama atau senada biasanya tidak terjawab. Untuk pengguna Blogger mohon profil diaktifkan agar tidak menjadi dead link. Atau simak dulu di Mengapa Pertanyaan Saya Tidak Dijawab?
Simak juga Channel kami di Statistik TV
Komentar akan kami moderasi dulu sebelum ditampilkan. Aktifkan Akun Google Anda.
Terima kasih.