header-photo

Makalah Uji_Normalitas

Kategori: SELAMAT DATANG DI BLOG RATU ILMA
Diposting oleh ratuilma pada Kamis, 27 Oktober 2011
[1428 Dibaca] [1 Komentar]Post to TwitterPost to Facebook

 silahkan dibaca makalah ini  ok !!!

 

 

1.        UJI PERSYARATAN ANALISIS 

 P     Uji persyaratan analisis diperlukan guna mengetahui apakah analisis data untuk pengujian hipotesis dapat dilanjutkan atau tidak. Beberapa teknik analisis data menuntut uji persyaratan analisis. Analisis varian mempersyaratkan bahwa data berasal dari populasi yang berdistribusi normal dan kelompok-kelompok yang dibandingkan homogen. Oleh karena itu analisis varian mempersyaratkan ujinormalitas dan homogenitas data. Analisis regresi, selain mempersyaratkan uji normalitas juga mempersyaratkan uji linearitas, uji heterokedasitas, uji autokorelasi, dan uji multikolinearitas. Pada bagian ini dibahas berbagai pengujian persyaratan analisis, seperti uji normalitas, uji homogenitas, uji linearitas, ujiheterokedasitas, uji autokorelasi, dan uji multikolinearitas. Uji persyaratan analisis mana yang diperlukan dalam satu teknik analisis data akan disebutkan pada pembahasan tiap-tiap teknik analsis data.

      I. UJINORMALITAS Uji normalitas data dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk menguji normalitasdata, antara lain: Dengan kertas peluang normal, uji chi-kuadrat, uji Liliefors, dengan Teknik Kolmogorov-Smirnov, dengan SPSS. Berikut ini diuraikan contoh penerapan masing-masing teknik secara manual dan dengan program SPSS 10 for Windows.

 1. Dengan Kertas Peluang Normal Uji normalitas dengan Kertas Peluang Normal dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut. a. Buatlah daftar distribusi frekuensi kumulatif kurang dari berdasarkan sampel yang ada dan gambarkan ogivenya. b. Pindahkan ogive tersebut ke dalam kertas peluang normal (lihat Statistika: Sudjana) c. Apabila gambarnya membentuk garis lurus atau hampir lurus, maka sampel tersebut berasal dari populasi yang berdistribusi normal

 

 2. Dengan Uji Chi-Kuadrat ( χ 2 ) Uji normalitas data dengan teknik chi-kuadrat digunakan untuk menguji normalitas data yang disajikan secara kelompok. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut.

 

k (Oi − Ei )2 χ =∑2 i =1 Ei

 

Langkah-langkah yang dilakukan .

 a. Data sampel dikelompokkan dalam daftar distribusi frekuensi absolut, kemudian tentukan batas kelas intervalnya.

b. Tentukan nilai z dari masing-masing batas interval tersebut

c. Hitung besar peluang untuk tiap-tiap nilai z tersebut (berupa luas) berdasarkan tabel z à F (z)

d. Hitung besar peluang untuk masing-masing kelas interval sebagai selisih luas dari point c.

e. Tentukan Ei untuk tiap kelas interval sebagai hasil kali peluang tiap kelas (d) dengan n (ukuran sampel)

f. Gunakan rumus Chi-kuadrat di atas untuk menentukan harga χ 2 hitung.

g. Apabila χ hitung < χ tabel , maka sampel berasal dari populasi yang berdistribusi 2 2 normal.

 

2.Uji Normalitas Dengan Uji Liliefors Apabila data masih disajikan secara individu, maka uji normalitas data sebaiknya dilakukan dengan Uji Liliefors, karena uji Liliefors jauh lebih teliti dibandingkan dengan Uji Chi-Kuadrat. Uji Liliefors dilakukan dengan mencari nilai Lhitung, yakni nilai |F(Zi)-S(Zi)| yang terbesar.

 

Langkah-langkah pengujian normalitas data dengan Uji Liliefors adalah sebagai berikut.

a. Urutkan data sampel dari yang kecil sampai yang terbesar dan tentukan frekuensi tiap-tiap data

b. Tentukan nilai z dari tiap-tiap data tersebut.

c. Tentukan besar peluang untuk masing-masing nilai z berdasarkan tabel z dan diberi nama F(z)

d. Hitung frekuensi kumulatif relatif dari masing-masing nilai z dan sebut dengan S(z) à hitung proporsinya, kalau n = 10, maka tiap-tiap frekuensi kumulatif dibagi dengan n. gunakan nilai Lhitung yang terbesar.

e. Tentukan nilai Lhitung = |F(Zi)-S(Zi)|, hitung selisihnya, kemudian bandingkan dengan nilai Ltabel dari tabel Liliefors.

f. Jika Lhitung < Ltabel, maka Ho diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

 

2.       Uji normalitas dengan menggunakan bantuan paket 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, yatu 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 Keluaran pada tabel di atas menunjukkan uji normalitas data y, yang sudah diujisebelumnya 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 hasiluji 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 hasiluji 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. 

 



PDF | DOC | DOCX


Komentar:

12 November 2012 pukul 19:51 WIB
desi mengatakan...
langkah - langkah manual nya rolleyes


Kirim Komentar Anda:

Nama Anda (wajib diisi) E-Mail (tidak dipublikasikan) http:// Website, Blog, Facebook, dll (wajib diisi)


<-- isi kode di atas (wajib diisi)

grinLOLcheesesmilewinksmirkrolleyesconfused
surprisedbig surprisetongue laughtongue rolleyetongue winkraspberryblank starelong face
ohhgrrrgulpoh ohdownerred facesickshut eye
hmmmmadangryzipperkissshockcool smilecool smirk
cool grincool hmmcool madcool cheesevampiresnakeexcaimquestion