Uji Normalitas pada AMOS Versi 18

Asumsi normalitas memang sangat penting pada analisis parametrik. Beberapa artikel tentang normalitas sudah kami tampilkan di blog sederhana ini. Kali ini kita akan membahas tentang uji normalitas pada AMOS Versi 18. 

AMOS adalah salah satu software Structural Equation Modeling (SEM) yang cukup populer, tentu saja di samping LISREL. Untuk uji normalitas kali ini, kita akan menggunakan path diagram seperti di bawah ini:

Simulasi Path Diagram

Setelah path diagram dihubungkan dengan data, dalam format Excel, maka klik pada Analysis Property di icon di sebelah kiri layar

Icon Analysis Properties

Icon juga ditunjuk dengan gambar anak panah. Setelah itu, maka akan dirahkan ke Menu Analysis Properties sebagai berikut:

Tab Menu Output

Pilih Tab Output di bagian atas box. Lalu berikan tanda centang pada Tests for normality dan outliers. Setelah itu tutup Box tersebut dengan mengklik tanda X di bagian kiri atas. Di layar lalu klik Calculate Estimates dengan icon seperti tampak pada gambar:

Icon Calculate Estimates

Setelah diklik maka program akan melakukan perhitungan dan setelah selesai, kita dapat melihat path diagram yang sudah di run. Sedangkan untuk melihat output normalitas, kita klik saja Icon View Text

Icon untuk Melihat Output

Untuk melihat uji normalitas, kita bisa melihatnya pada output Assesment Normality di mana outputnya adalah sebagai berikut:

Assessment of normality (Group number 1)
Variable min max skew c.r. kurtosis c.r.
NP1 4,000 7,000 ,587 3,030 -,048 -,123
NP2 4,000 7,000 ,537 2,772 -,193 -,498
NP3 4,000 7,000 ,604 3,120 ,204 ,527
NP4 4,000 7,000 ,615 3,175 -,009 -,022
KP3 4,000 7,000 ,724 3,739 ,123 ,318
NS3 4,000 7,000 ,524 2,707 ,181 ,468
NZ3 4,000 7,000 ,546 2,820 -,051 -,133
NZ2 4,000 7,000 ,499 2,576 -,122 -,315
NZ1 4,000 7,000 ,606 3,127 -,162 -,419
SZ1 4,000 7,000 ,543 2,805 -,030 -,078
SZ2 4,000 7,000 ,553 2,853 -,047 -,121
SZ3 4,000 7,000 ,530 2,737 -,050 -,130
KP1 4,000 7,000 ,728 3,759 ,632 1,633
KP2 4,000 7,000 ,568 2,934 -,011 -,029
NS2 4,000 7,000 ,552 2,849 -,008 -,022
NS1 4,000 7,000 ,623 3,217 ,086 ,222
Multivariate 6,618 1,744

Untuk masing-masing variabel akan keluar output Minimal, Maksimal dan juga nilai Skewness dan Kurtosis. Memang AMOS menggunakan metode Skewness dan Kurtosis dalam uji normalitas. Berbeda dengan SPSS di mana kita harus menghitung nilai Z-nya, pada AMOS sudah dikeluarkan nilai c.r. atau Critical Ratio. Misalnya NP1 c.r. adalah sebesar 3,030 untuk Skewness dan -0,123 untuk Kurtosis. Kita tinggal membandingkannya dengan nilai standar yaitu sebesar 1,96 untuk 5% dan 2,58 untuk 1%. 

Penting dicatat bahwa asumsi normalitas yang dipergunakan untuk justifikasi adalah multivariate. Jadi kita ambil nilai yang ada di baris paling bawah, yaitu sebesar 1,744. Nilai ini di bawah 1,96 sehingga dinyatakan bahwa data telah memenuhi asumsi normalitas. Jika lebih lengkap disertakan juga nilai 5%.

AMOS tidak mempunyai metode uji normalitas yang lain karena memang fokus pada analisis SEM. Berbeda dengan SPSS yang mempunyai banyak sekali menu untuk melakukan uji normalitas.

Jika Anda memerlukan data untuk simulasi ini dan juga contoh tabulasi data untuk SEM dengan AMOS dalam format Excel, silahkan ke TKP.

Share:

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.

Artikel Terbaru

Translate

Instagram

Instagram
Gabung Instagram Kami

Artikel Terbaru

Jual Data Laporan Keuangan Perusahaan yang Listing di BEI Tahun 2020

Setiap perusahaan yang telah go public wajib untuk menyerahkan laporan keuangan ke badan otoritas, sebagai salah satu bentuk pertanggungjawa...

Artikel Populer Seminggu Terakhir

Komentar Terbaru

`

Ingin menghubungi kami untuk kerja sama?

Nama

Email *

Pesan *