UJI NORMALITAS SHAPIRO WILK
KONSEP DASAR UJI NORMALITAS SHAPIRO WILK
Uji Normalitas merupakan uji prasyarat dalam statistik parametrik ataupun dalam analisis regresi. Nah dalam tulisan ini saya akan membahas perihal uji normalitas dalam statistik parametrik. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan berdistribusi secara normal atau tidak. Uji normalitas menjadi syarat mutlak yang harus terpenuhi dalam statistik parametrik, dengan kata lain data harus berdistribusi secara normal. Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk mendeteksi apakah data yang digunakan berdistribusi secara normal atau tidak, salah satunya yaitu Shapiro Wilk. Metode uji normalitas Shapiro Wilk merupakan metode yang sering digunakan oleh peneliti untuk mendeteksi kenormalan suatu data dalam statistik parametrik, terutama untuk uji beda atau Compare Test. Uji Normalitas Shapiro Wilk digunakan jika data yang diteliti berjumlah kecil (<50 data), selain itu Uji Normalitas Shapiro Wilk juga sering digunakan dalam uji prasyarat dalam Independent Sample T Test ataupun Uji ANOVA.
BERIKUT CARA UJI NORMALITAS SHAPIRO WILK DI SPSS:
- Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View.
- Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View.
- Selanjutnya lakukan analisis data, dengan cara pilih menu Analyze – Descriptive Statistics – Explore
- Muncul kotak dialog, seperti ini :
- Masukan Semua Variabel ke kolom Dependent List – lalu pilih Plots
- Muncul kotak dialog lagi, selanjutnya Ceklis Normality Plots With Tests – Continue dan OK.
- Keluar Output SPSS untuk Uji Normalitas Shapiro Wilk
- Interpretasi Output Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov :
Diketahui nilai Sig. (Kolom Shapiro Wilk) sebesar 0,504 (>0,05) maka bisa ditarik kesimpulan bahwa asumsi normalitas data telah terpenuhi, dengan kata lain uji normalitas sudah lolos. Data dinyatakan normal jika nilai Sig. atau P-Value lebih besar dari 0,05 (Alpha 5%).