Fp unsam cara uji-normalitas-data

11
Uji Normalitas Data

description

 

Transcript of Fp unsam cara uji-normalitas-data

Page 1: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Uji Normalitas Data

Page 2: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Kenapa diperlukan?

• Untuk menentukan teknik statistik apa yang akan digunakan?– Data berdistribusi tidak normal statistik non

parametrik (Korelasi Rank Spearman, Korelasi Kendall)

– Data berdistribusi normal statistik parametrik (Korelasi Product Moment/Pearson, Regresi)

Page 3: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Bagaimana caranya? Ada 3 Cara

• Dengan melihat hasil nilai skewness yang didapat melalui statistik deskriptif (Data dikatakan berdistribusi normal jika nilai Skewness di antara:– (-1 ---- +1) atau (-2 --- +2)

• Kolmogorov-Smirnov dari menu Analyze > Descriptive Statistics > Explore

• Kolmogorov-Smirnov dari menu Analyze > Non parametric test > 1-sample K-S

Page 4: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Kolmogorov-Smirnov dari menu Analyze > Descriptive Statistics > Explore

Page 5: Fp unsam cara uji-normalitas-data
Page 6: Fp unsam cara uji-normalitas-data
Page 7: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Hasilnya

Tests of Normality

.107 44 .200* .966 44 .372TOTALHSLStatistic df Sig. Statistic df Sig.

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro-Wilk

This is a lower bound of the true significance.*.

Lilliefors Significance Correctiona.

Jika nilai Sig lebih besar dari 0,05 maka data berdistribusi normal

Jika nilai Sig lebih kecil dari 0,05 maka data tidak berdistribusi normal

Page 8: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Cara lain

Page 9: Fp unsam cara uji-normalitas-data
Page 10: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Hasilnya

Page 11: Fp unsam cara uji-normalitas-data

Tests of Normality

.107 44 .200* .966 44 .372

.122 44 .101 .943 44 .048

.163 44 .005 .889 44 .010**

.144 44 .022 .943 44 .046

.135 44 .042 .942 44 .043

.124 44 .088 .946 44 .061

.108 44 .200* .930 44 .017

TOTALHSL

KINERJA

MOTIVASI

IKLIM

KOMITMEN

KEPUASAN

KEPEMIMP

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro-Wilk

This is a lower bound of the true significance.*.

This is an upper bound of the true significance.**.

Lilliefors Significance Correctiona.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

44 46 46 46 46 46 46

2641.43 39.67 38.72 41.70 38.17 37.61 35.46

1014.71 3.11 5.46 5.62 3.84 4.16 6.60

.107 .110 .143 .130 .132 .129 .098

.107 .066 .125 .071 .132 .129 .074

-.043 -.110 -.143 -.130 -.096 -.091 -.098

.711 .746 .972 .884 .897 .875 .665

.693 .634 .301 .416 .397 .429 .769

N

Mean

Std. Deviation

Normal Parameters a,b

Absolute

Positive

Negative

Most ExtremeDifferences

Kolmogorov-Smirnov Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

TOTALHSL KINERJA MOTIVASI IKLIM KOMITMEN KEPUASAN KEPEMIMP

Test distribution is Normal.a.

Calculated from data.b.

Descriptive Statistics

44 .686 .357

46 -.772 .350

46 -1.296 .350

46 -.238 .350

46 .026 .350

46 -.611 .350

46 -.773 .350

44

TOTALHSL

KINERJA

MOTIVASI

IKLIM

KOMITMEN

KEPUASAN

KEPEMIMP

Valid N (listwise)

Statistic Statistic Std. Error

N Skewness