Uji normalitas digunakan untuk mengetahui data yang akan dianalisis berdistribusi normal atau tidak. Pada dasarnya, data yang berdistribusi normal dapat diketahui melalui bentuk histogram seperti lonceng. Terdapat banyak uji normalitas untuk mengetahui distribusi data. Berikut cara uji normalitas SPSS Shapiro-Wilk dan Kolmogorov-Smirnov. Perlu diperhatikan pengujian normalitas terhadap data disesuaikan dengan spesifikasi metode yang digunakan serta jenis uji yang dilakukan.
Pengujian Shapiro-Wilk dan Kolmogorov-Smirnov umumnya digunakan untuk data univariat. Uji univariat akan menguji normalitas data tiap variabel pada data, dan menghasilkan hasil uji normalitas sebanyak variabel yang diujikan. Hasil uji juga dapat disesuaikan dengan pengelompokan data yang disesuaikan misalnya berdasarkan jenis kelamin, tingkatan pendidikan, dan lainnya. Untuk beberapa kasus data dengan banyak variabel dengan korelasi yang cukup atau dengan metode penelitian tertentu, mungkin sebaiknya menggunakan uji normalitas multivariat.
A. Pengertian Uji Normalitas Shapiro-Wilk
Uji Normalitas Shapiro-Wilk adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui sebaran data acak suatu sampel kecil. Dalam 2 seminar paper yang dilakukan Shapiro, Wilk tahun 1958 dan Shapiro, Wilk, Chen 1968 digunakan simulasi data yang tidak lebih dari 50 sampel. Sehingga disarankan untuk menggunakan uji Shapiro-Wilk untuk sampel data kurang dari 50 sampel (N<50). Dalam pengujian, suatu data dikatakan berdistribusi normal apabila nilai signifikansi lebih dari 0.05 (sig. > 0.05).
S. S. Shapiro, M. B. Wilk & Mrs. H. J. Chen (1968) A Comparative Study of Various Tests for Normality, Journal of the American Statistical Association, 63:324, 1343-1372
B. Pengertian Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui sebaran data acak dan spesifik pada suatu populasi (Chakravart, Laha, and Roy, 1967). Berdasarkan pengujian yang dilakukan National Institute of Standards and Technology, uji Kolmogorov-Smirnov cocok untuk ukuran data 20 - 1000. Namun dalam penelitian pada umumnya, pengujian Kolmogorov Smirnov masih digunakan untuk sampel data yang berukuran lebih dari 2000 sampel (20 ≤ N ≤ 1000). Sehingga disarankan untuk menggunakan uji Kolmogorov Smirnov untuk data di atas 50 sampel. Dalam pengujian, suatu data dikatakan berdistribusi normal apabila nilai signifikansi lebih dari 0.05 (sig. > 0.05).
Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test, https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35g.htm
C. Cara Uji Normalitas SPSS beserta Grafiknya
Contoh: Melakukan Uji Normalitas keseluruhan data
Diketahui pada Data View berikut (menggunakan tampilan value labels) berisi data nilai ujian matematika dari 20 siswa suatu kelas.
Download Data - Kode: www.advernesia.com
Dengan variabel pada data SPSS
Berikut langkah-langkah untuk melakukan uji normalitas pada SPSS,
-
Klik Analyze > Descriptive Statistics > Explore...
-
Masukkan variabel yang dilakukan pengujian normalitas pada jendela Explore
Masukkan variabel dilakukan pengujian ke kolom Dependent List. Kita juga dapat memasukkan variabel ke Factor List untuk melakukan pengujian berdasarkan kriteria tertentu, misalnya uji normalitas data yang dibedakan berdasarkan jenis kelamin.
Catatan: Anda dapat memasukkan beberapa variabel sekaligus di Dependent List untuk menguji normalitas masing-masing variabel, misalnya uji normalitas 2 variabel atau 3 variabel.
-
Klik Plots.. pada jendela Explore dan centang Normality plot with tests
- Boxplots: Untuk membuat Boxplot data
- Descriptive: Untuk melakukan analisis deskriptif serta membuat grafik Steam-and-leaf atau histogram (centang jika diperlukan)
- Normality plots with tests: untuk melakukan pengujian normalitas
-
Klik Continue lalu klik OK
-
Hasil pengujian ditampilkan pada jendela output
D. Membaca Hasil Uji Normalitas SPSS
Untuk mempermudah membaca hasil analisis anda dapat menggunakan panel navigasi pada jendela output.
Hasil Pengujian Normalitas (Test of Normality)
Nilai signifikansi (p) pada uji Kolmogorov-Smirnov adalah 0.2 ( p > 0.05), sehingga berdasarkan uji normalitas Kolomogorov-Smirnov data berdistribusi normal.
Nilai signifikansi (p) pada uji Shapiro-Wilk adalah 0.853 ( p > 0.05), sehingga berdasarkan uji normalitas Shapiro-Wilk data berdistribusi normal.
Histogram Data
Terlihat bentuk histogram data hampir menyerupai lonceng.
Normal Q-Q Plot
Q-Q Plot baik digunakan dengan data N≥20 untuk melihat keragaman sebaran data univariat (1 variabel).
Baca juga tutorial lainnya: Daftar Isi Tutorial SPSS
Sekian artikel Cara Uji Normalitas SPSS Shapiro Wilk dan Kolmogorov Smirnov. Nantikan artikel menarik lainnya dan mohon kesediaannya untuk share dan juga menyukai Fans Page Advernesia. Terima kasih…
Hallo,
Mau tanaya, seperti yang dijelaskan pada blog ini uji kolmogorov smirnov akan digunakan jika jumlah sample lebih dari 50 itu menurut siapa? apa ada sumber acuannya? sumber buku atau jurnal? kalau ada sumberneya dan jika berkenan bagilah kepada pembaca agar jauh lebih jelas dan akurat. Terima kasih
Terima kasih kak Nonik...
Buku "An Introduction to Statistical Concepts"
https://books.google.co.id/books?id=t9gC0KzImSIC&dq=Chakravart,+Laha,+and+Roy,+1967+50+sample&hl=idHalaman 148
Semoga bermanfaat 🙂
Terima kasih atas informasinya
sangat bermanfaat 🙂
boleh minta sumber bukunya ga kak? sudah berusaha download tp gagal
Hai, Kak Nonik
Artikel ini menggunakan referensi dari
Aldrich & Cunningham. 2016. Using IBM SPSS Statistics - An Interactive Hands-On Approach. California: Sage Publications, IncSemoga membantu 🙂
Hallo, mau tanya. Kolmogorov smirnov dipakai apabila sampel diatas 50, jadi bagaimana dengan sample yg kurang dari 50, bolehkah pakai kolmogorov smirnov. Thanks anyway.
Bisa, asalkan tidak kurang dari 20≤N≤1000. Namun berdasarkan literatur artikel ini, lebih prefer ke Saphiro Wilk.
Semoga membantu 🙂
Kk klu dtanya tdk terdistribusi normal, bgaimna kk, lnjut pkai median atau hrs dinormalkn dtanya kk?
Data tidak normal disebabkan adanya pencilan data atau (outlier), cara termudah kita dapat menghapus outlier tersebut satu persatu lalu melakukan pengujian ulang.
Namun, beberapa para ahli tidak setuju untuk melakukan penghilangan data. Maka, langkah yang dapat digunakan adalah melakukan transformasi data dengan logaritma natural (Ln).
Jika, masih belum bisa kedua langkah tersebut, dapat mengubah metode dari parametrik (memerlukan data normal) ke non-parametrik (tidak memerlukan data normal).
Semoga dapat membantu kak Fanny 🙂 😉 🙂
jika variabel dependen ada 2 dan independen ada 3 apakah cara yang sama bisa digunakan?
Bisa kak hepi, tinggal masukkan kedua variabel dependen pada langkah C-2
Semoga bermanfaat 🙂
Kak..bagaimana cara ngitung 2 variabel dengan uji shapiro..terimakasih
Tinggal dimasukkan di dependent list kak Rastra 🙂
Haloo mau tanya, kalau ada 2 variabel (pre dan post) kemudian diuji normalitas dan didapatkan hasil shapiro nya untuk data pre tidak normal dan data post normal, apakah data tersebut termasuk ke dalam kategori tidak normal dan dilanjutkan dengan pengujian non parametrik (wilcoxon)? terimakasih
Data lebih mudah dianalisis saat ia berdistribusi normal. Namun, karena metode yang digunakan adalah Non Parametrik, saya rasa normalitas data bukanlah hal prioritas. Jadi, data tersebut dapat dilanjutkan ke pengujian wilcoxon.
Semoga bermanfaat 🙂
Kk mau tanya..
Langkah uji data normalitas kolmograv dgn saphiro itu sama kan?
Aku maunya kolmograv tpi pretes eksperimen 0,016, postes eksperimen 0,000 dan pretes kontrol 0,028 ,postes kontrol 0,200 itu gmna yh ka?
Pada dasarnya kolmogorov dan saphiro sama untuk menguji normalitas, namun algoritma yang digunakan berbeda. Sehingga untuk kasus tertentu hasil pengujian kolmogorov dan saphiro dapat berbeda.
Kakak dapat menyesuaikan dengan metode penelitian yang kakak gunakan, yang terpenting untuk normalitas signifikansi sebaiknya lebih dari 0.05 (>0.05). Biasanya juga normalitas digunakan untuk metode parametrik
Semoga bermanfaat kak 🙂
kaka, kelebihan dan kekurangan dari 3 cara uji normalitas itu apa
Terima kasih kak *isty, next advernesia akan membuat pemaparannya dalam bahasa Indonesia...
Untuk sekarang dapat merujuk pada
https://www.nrc.gov/docs/ML1714/ML17143A100.pdfSemoga bermanfaat 🙂
Setelah menguji dgn kolmogorov,,kemudian untuk langkah selanjutnya gimana kak...misalnya untuk melihat pengaruh pelatihan terhadap pengetahuan,sikap dan perilaku
Mungkin dapat menggunakan T test kak Ning, perlu diuji homogenitasnya
Tapi ini sebenarnya disesuaikan dengan metode penelitian yang kakak gunakan
Semoga bermanfaat 🙂
Jika subjek jumlah totalnya 60 subjek.
Dibagi dalam 2 kelompok,
30 eksperimen, 30 kontrol
Ketika perhitungan normalitas pake kolmogorov atau shapiro?
Karena pengujian akan dilakukan secara terpisah (30 per kelompok), maka lebih prefer dengan saphiro wilk ...
Namun, juga dapat menggunakan kolmogorov...
Semoga bermanfaat 🙂
Kan saya mau melihat perbedaan asupan energi, asupan protein dan citra tubuh antara perdesaan dan perkotaan
Itu bagaimana ya
Jika metode yang kakak Rizka merupakan parametrik, pengujian normalitas perlu dilakukan
Semoga bermanfaat 🙂
Kak ,mau tanya judul saya kan Hubungan Motivasi ibu, peran tenaga kesehatan dan dukungan keluarga terhadap cakupan k4. Apalak perlu melakukan uji normalitas ? sy menggunakan mean dan uji chisquare. Trimakasih
Hai kak Erna,
Menurut saya, karena uji chi square merupakan metode statistik non-parametrik, asumsi sebaran data normal tidak menjadi syarat dari metode tersebut.
Namun, jika kakak ingin mempertegas bahwa data yang kk gunakan merupakan data yang normal, itu boleh saja dilakukan...
Semoga membantu 🙂
kak, mau tanya
kalau PP plot itu digunakan kapan ya? beda sama QQ plot apa
Hai kak Eny Sahara, keduanya merupakan plot probabilitas
*Plot P-P membandingkan fungsi distribusi kumulatif empiris dari suatu set data dengan fungsi distribusi kumulatif teoritis tertentu F (·)
*Plot Q-Q membandingkan kuantil dari distribusi data dengan kuantil dari distribusi teoritis terstandarisasi dari keluarga distribusi tertentu.
Lebih lanjut:
http://homepage.divms.uiowa.edu/~luke/classes/STAT4580-2020/qqpp.htmlSemoga bermanfaat 🙂
Bagaimana ya jika variabel lebih dari dua
Kebanyakan yang dicontohkan hanya 2 variabel tolong di jelaskan bagaimama jika lebih dari dua
Pastikan data-nya merupakan independent (input) dari pengolahan data, masukkan tiap variabel ke kolom independent.
Semoga membantu kak 🙂
Oh iya kak Anjani, uji normalitas di atas merupakan univariat normality test. Jika tiap variabel pada data mempunyai korelasi yang cukup, mungkin sebaiknya menggunakan multivariat normality test.
Semoga membantu 🙂
Halo mau tanya, kalau ada 3 variabel kemudian diuji normalitas dan didapatkan hasil shapiro nya untuk data 2 data normal dan 1 data tidak normal. Secara keseluruhan apakah data tsb berdistribusi normal atau tidak normal ya? Terimakasi
Hai kak Ulfi
Menurut saya karena tidak semua berarti tidak normal semua kak.
Semoga bermanfaat 🙂
Mau nanya saya ada tugas disuruh uji normalitas terhadap data dari 2 kelompok data, ada variabel x dan variabel y, nah yang dimasukkan kedalam dependent list yg mana? apakah satu satu atau langsunh keduanya atau salah satu saja? terimakasih sebelumnya
Hai kak Hana Fawziah,
Kalo tugasnya menggunakan uji saphiro wilk, kemungkinan besar tugas nya merupakan uji normalitas univariat. Misalnya kalau x = dependent data dan y = factor list (2 Pengelompokan data), nanti terdapat 2 hasil uji normal saphiro wilk berdasarkan masing-masing pengelompokannya
Apakah seperti itu maksudnya?
Kak izin bertanya, skripsi saya judulnya pengaruh pelajaran auditing, akl, keuangan lanjutan dan akuntansi biaya terhadap pemahaman mahasiswa kak. Nah saya menggunakan skala ordinal semua kak. Dan saya ingin uji normalitas kak.Apakah datanya harus ditransformasi dulu baru uji normalitas kak?
Kalau tanpa normalisasi menghasilkan analisis yang normal, menurut saya normalisasi tidak dibutuhkan untuk menghemat resource penghitungan
Semoga bermanfaat 🙂
Kak izin bertanya, kalau di penelitian ada 4 variabel, yaitu X, Y1, Y2 dan Y3. Lalu gambar hipotesis menunjukkan bahwa:
H1 : X mempengaruhi Y1, Y2 dan Y3.
H2: Y1 mempengaruhi Y2.
H3: Y1 mempengaruhi Y1 dan Y3.
H4: Y2 mempengaruhi Y3.
Maka untuk menguji normalitasnya menggunakan metode pada artikel bagaimana ya kak? Apakah variabel dependen Y1, Y2 dan Y3 dimasukkan sekaligus ke dependent? dan variabel X tidak dimasukkan? Terimakasih.
Hai, kak Nada, saya sarankan menggunakan uji normalitas multivariat
Semoga membantu 🙂
Kak mau bertanya. Kenapa uji normalitas saya hasilnya selalu sig 0.000, pdahal sudah lakukan berbagai cara, transform data, hapus outlier jg sudah. Lalu di bawah ada keterangan lilliefors significance correction, itu berpengaruh gak ya ? Terimakasih
Hai kak latif, berikut artikel yang dapat membantu kakak
https://www.ibm.com/support/pages/k-s-test-normality-npar-tests-and-nptests-does-not-use-lilliefors-correction-prior-spss-statistics-21001Semoga membantu 🙂
Hallo kak
Saya mau tanya, penelitian saya menggunakan regresi berganda dengan 6 variabel independen, n hanya 36. hasil uji normalitas terhadap Unstandardized untuk K-S nilainya 0,017 kurang dari 0,05 jadi data tidak berdistribusi normal, tetapi hasil Shapiro Wilk nilainya 0,365 lebih dari 0,05 jadi data berdistribusi nornal... kalau kayak gitu gimana ya kak?
lalu seandainya saya tetap menggunakan K-S tetapi data saya transformasikan, untuk uji hipotesisnya menggunakan data yang mana ya kak? data hasil transformasi atau data awal?
Hai, kak Via, menurut saya data yang ditransformasi
Semoga membantu 🙂
Hallo kak, mohon izin bertanya. Penelitian sy dg uji regresi, setelah saya coba melalukan normalitas dg shapiro hasilnya ndak normal, setelah di transformasi juga ndak normal. Apakah artinya saya harus mengubah uji yg sy lakukan? Terima kasih