Selasa, 28 Juni 2011
di
22.10
|
APAKAH UJI NORMALITAS ITU ????
Uji normalitas merupakan uji asumsi klasik yang paling vital/intim/penting yang digunakan untuk mengetahui layak atau tidaknya data yang kita gunakan dalam penelitian kita.(heheehe maap kalo sedikit vulgar kata-katanya)..
KENAPA UJI NORMALITAS MERUPAKAN UJI NORMALITAS YANG PALING PENTING????
Karena uji normalitas menguji apakah sebaran data penelitian kita telah normal/mendekati normal atau tidak normal. Data yang normal/mendekati normal menandakan data yang kita gunakan dapat digunakan dalam penelitian.
BAGAIMANA JIKA DATA PENELITIAN KITA TIDAK NORMAL???
klo tidak normal bukan berarti kita malah naik darah trus banting hape, tv, laptop,..(hehehe lebay deh)..
jika data penelitian tidak normal, dapat dinormalkan dengan berbagai cara, yaitu :
1. data ditransformasikan kedalam bentuk logaritma (Log), logaritma natural (Ln) ataupun kedalam bentuk lain.
2. uji outlier dengan membuang data yang outlier (data yang bersifat ekstrim)
3. menambah data penelitian
4. jika sudah mentok data anda tidak dapat normal juga dengan berbagai cara diatas, data yang tidak normal dapat di buang saja.
5. manipulasi data,..(wah saya ngajarin yang tidak benar kayaknya nee/nb: tidak dianjurkan, dianjurkan apabila sudah kepepet..heheeeee)
BAGAIMANA JIKA DATA MEMANG TIDAK DAPAT DINORMALKAN JUGA???
Jika memang data penelitian tidak dapat berdistribusi normal juga maka itu merupakan sebuah keterbatasan penelitian. Maka anda dapat menerangkan pada keterbatasan penelitian bahwa data anda memang tidak dapat dinormalkan oleh karena suatu alasan tergantung penelitian anda.
BAGAIMANA KITA TAHU DATA KITA NORMAL ATAU TIDAK??
Disesi sebelumnya pada tulisan saya mengenai uji asumsi klasik saya sudah menjelaskan bahwa normal tidaknya data penelitian dapat dilihat dari beberapa cara:
1. Pada analisis grafik normal plot, bila grafik normal plot menunjukan data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka dapat disimpulkan bahwa model regresi linear berganda memenuhi asumsi normalitas. Akan tetapi dengan hanya melihat gambar saja yakni melalui grafik histogram dan normal plot untuk menetukan normal atau tidaknya data, sangatlah bersifat fatal.
2. Uji statistik skewness kurtosis yang diuji adalah unstandardized residual dari penelitian. Berikut adalah perhitungan uji skewness dan kurtosis:
Zskewness = 
Zkurtosis = 
Melalui perhitungan nilai Zskewness dan Zkurtosis diatas, Apabila nilai Zskewness dan Zkurtosis ini berada diantara -2 sampai +2, maka data dapat dikatakan berdistribusi normal.
3. Uji kolmogoriv-smirnov yang diuji adalah unstandardize residual dari penelitian, apabila nilai significant 2 tailed > 0,05 maka data dikatakan berdistribusi normal. apabila nilai significant 2 tailed < 0,05 maka data dikatakan tidak berdistribusi normal.
Diposting oleh
manse
0 komentar:
Posting Komentar