.jpg)
Sebelum melakukan analisis statistik, salah satu langkah penting yang wajib dilakukan adalah uji normalitas. Kenapa penting? Karena sebagian besar analisis statistik, seperti regresi atau uji-t, mensyaratkan bahwa data harus berdistribusi normal. Nah, dalam artikel ini kita akan bahas cara uji normalitas menggunakan SPSS secara lengkap dan mudah dimengerti, bahkan untuk pemula!
Apa Itu Uji Normalitas?
Uji normalitas adalah prosedur statistik untuk mengecek apakah data yang kamu miliki menyebar secara normal atau tidak. Jika data kamu berdistribusi normal, maka kamu boleh lanjut ke uji parametrik. Tapi kalau tidak, ya mau nggak mau harus pakai uji non-parametrik.
Jenis Uji Normalitas di SPSS
Ada dua jenis uji normalitas yang umum digunakan di SPSS:
-
Kolmogorov-Smirnov (K-S Test)
-
Shapiro-Wilk (S-W Test)
Kalau jumlah sampel kamu lebih dari 50, disarankan pakai Kolmogorov-Smirnov. Tapi kalau sampelnya kurang dari 50, pakai Shapiro-Wilk biar hasilnya lebih akurat.
Langkah-Langkah Uji Normalitas Menggunakan SPSS
Langkah 1: Buka SPSS dan Masukkan Data
-
Buka program SPSS.
-
Masukkan data kamu di Data View. Contoh variabel:
Nilai_Ujian.
Pastikan kamu sudah punya minimal 10–30 data supaya hasil uji normalitas bisa lebih meyakinkan.
Langkah 2: Pilih Menu “Analyze”
-
Klik menu Analyze
-
Pilih Descriptive Statistics
-
Lalu klik Explore…
Langkah 3: Atur Variabel yang Akan Diuji
-
Masukkan variabel yang ingin diuji ke dalam kolom Dependent List (contoh: Nilai_Ujian).
-
Di bagian bawah, klik tombol Plots…
Langkah 4: Atur Plots untuk Menampilkan Uji Normalitas
-
Centang Normality plots with tests
-
Klik Continue
Langkah 5: Klik OK
-
Terakhir, klik tombol OK
-
SPSS akan memproses dan menampilkan outputnya dalam beberapa detik.
Cara Membaca Hasil Uji Normalitas di SPSS
Nah, sekarang bagian pentingnya: menafsirkan hasilnya!
Output Kolmogorov-Smirnov & Shapiro-Wilk
Di bagian output SPSS, akan muncul tabel yang menunjukkan dua uji ini. Fokus pada nilai Signifikansi (Sig.).
-
Jika nilai Sig. > 0.05, maka data berdistribusi normal
-
Jika nilai Sig. < 0.05, maka data tidak normal
Contoh:
| Test | Statistic | df | Sig. (p-value) |
|---|---|---|---|
| Shapiro-Wilk | 0.976 | 30 | 0.412 |
Karena 0.412 > 0.05, maka data normal.
Tips Tambahan
-
Selain nilai Sig., kamu juga bisa melihat Histogram dan Q-Q Plot yang muncul di output SPSS.
-
Kalau bentuk grafiknya simetris menyerupai lonceng (bell-shaped), berarti datanya cenderung normal.
Melakukan uji normalitas menggunakan SPSS sangatlah mudah jika kamu mengikuti langkah-langkah di atas. Ingat, uji normalitas adalah langkah awal yang sangat krusial sebelum kamu melakukan analisis statistik lainnya. Jangan sampai skip, ya!
Kalau kamu merasa artikel ini membantu, jangan lupa bookmark dan bagikan ke temanmu yang sedang belajar statistik. Kalau masih bingung, tulis aja pertanyaannya di kolom komentar. Semangat belajar statistik, bro!
