Uji Normalitas Data dengan SPSS

Uji normalitas

Uji normalitas data dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas data, antara lain: Dengan kertas peluang normal, uji chi-kuadrat, uji Liliefors, dengan Teknik Kolmogorov-Smirnov, dengan SPSS. Berikut ini diuraikan contoh Uji normalitas dengan program SPSS  for Windows.

Uji Normalitas Data dengan SPSS

Pengujian normalitas data menggunakan program SPSS mengikuti langkah-langkah berikut ini.

• Buka program SPSS
• Entry data atau buka file data yang akan dianalisis
• Pilih menu berikut: Analyze–> Descriptives Statistics –> Explore –> OK
• Setelah muncul kotak dialog uji normalitas, selanjutnya pilih y sebagai dependent list; pilih x sebagai factor list, jika ada lebih dari 1 kelompok data, klik Plots; pilih Normality test with plots; dan klik Continue, lalu OK

Uji normalitas dengan menggunakan bantuan  program SPSS, menghasilkan 3 (tiga) jenis keluaran, yaitu Processing Summary, Descriptives, Tes of Normality, dan Q-Q plots. Untuk keperluan penelitian umumnya hanya diperlukan keluaran berupa Test of Normality, yaitu keluaran yang berbentuk seperti tabel di bawah ini. Keluaran lainnya dapat dihapus, dengan cara klik sekali pada objek yang akan dihapus lalu tekan Delete. Pengujian dengan SPSS berdasarkan pada uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk. Pilih salah satu saja, misalnya Kolmogorov-Smirnov.

Test of Normality

	Kolmogorov-Smirnov			Shapiro-Wilk
	Statistic	df	Sig.	Statistic	df	Sig.
Y	,132	29	,200*	,955	29	,351

*) This is a lower bound of the true significance
A Liliefors Significance Correction

Dari Hasil tabel di atas menunjukkan uji normalitas data y, yang sudah diuji sebelumnya secara manual dengan uji Liliefors dan Kolmogorov-Smirnov. Pengujian dengan SPSS berdasarkan pada uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk. Pilih salah satu saja misalnya Kolmogorov-Smirnov. Hipotesis yang diuji adalah:

Ho : Sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal

H1 : Sampel tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal

Dengan demikian, normalitas dipenuhi jika hasil uji tidak signifikan untuk suatu taraf signifikansi (α) tertentu (biasanya α=0,05 atau α=0,01). Sebaliknya, jika hasil uji signifikan maka normalitas data tidak terpenuhi. Cara mengetahui signifikan atau tidak signifikan hasil uji normalitas adalah dengan memperhatikan bilangan pada kolom signifikansi (Sig.) untuk menetapkan kenormalan, kriteria yang berlaku adalah sebagai berikut:

• Tetapkan taraf signifikansi uji misalnya α=0,05

• Bandingkan p dengan taraf signifikansi yang diperoleh

• Jika signifikansi yang diperoleh > α, maka sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

• Jika signifikansi yang diperoleh < α, maka sampel bukan berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

Pada hasil di atas diperoleh nilai signifikansi p = 0,200, sehingga p > α. Dengan demikian sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal.