Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS | Selamat pagi, berjumpa lagi dengan blog yaitu blog panduan analisis data dengan jadwal SPSS. Sekedar mengingatkan bahwa sehabis kita bisa mempraktekkan uji validitas product moment dan uji reliabilitas alpha cronbach’s terhadap angket atau kuesioner penelitian, sekarang saatnya kita berlatih lagi ketingkatan uji persyaratan atau uji perkiraan analisis data yakni uji normalitas.
Jika dilihat dari kata dasarnya “normal” niscaya anda sudah memiliki citra menyerupai apakah kegunaan uji normalitas itu? Ya benar sekali, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang dipakai dalam penelitian berdistribusi yang normal atau tidak.
Uji normalitas merupakan salah satu cuilan dari uji persyaratan analisis data atau uji perkiraan klasik, artinya sebelum kita melaksanakan analisis statistik untuk uji hipotesis dalam hal ini yaitu analisis regresi, maka data penelitian tersebut harus di uji kernormalan distribusinya. Tentunya kita juga sudah tahu, kalau data yang baik itu yaitu data yang berdistribusi normal.
Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Normalitas K-S
Semoga cukup terperinci ya kawan-kawan mengenai konsep dasar mengenai uji normalitas di atas, selanjutnya kita akan masuk ke cuilan cara melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan SPSS. Sebagai rujukan saya memiliki data Motivasi Belajar (X) dan Prestasi Belajar (Y). Dalam konteks ini kita akan melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov pada nilai unstandardized residual (RES_1) untuk pesamaan regresi imbas motivasi berguru terhadap prestasi belajar. Adapun data penelitian yang dimaksud sanggup anda lihat gambar di bawah ini.
[Download Data excel, Input SPSS]
Langkah-langkah Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS
1. Langkah pertama yaitu persiapkan data yang hambar di uji dalam file doc, excel, atau yang lainnya untuk mempermudah tahapannya nanti. Setelah itu, buka jadwal SPSS pada komputer anda, kemudian klik Variable View, dibagian pojok kiri bawah. Selanjutnya, pada bagian Name tulis saja Motivasi kemudian Prestasi, pada Decimals ubah semua menjadi angka 0, untuk bagian Label tuliskan Motivasi Belajar kemudian Prestasi Belajar, abaikan yang lainnnya (biarkan tetap default).
2. Setelah itu, klik Data View, dan masukkan data Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar yang sudah dipersiapkan tadi ke jadwal SPSS sesuai nama variabel, bisa dengan cara copy-paste. Maka tampak di layar.
3. Langkah berikutnya, kita akan memunculkan nilai unstandardized residual (RES_1) yang selanjutnya akan kita uji normalitasnya. Caranya adalah: dari sajian SPSS pilih sajian Analyze, kemudian klik Regression lalu pilih Linear
4. Muncul kotak obrolan dengan nama "Linear Regression", selanjutnya masukkan variabel Prestasi Belajar (Y) ke Dependent: lalu masukkan variabel Motivasi Belajar (X) ke kotak Independent(s), kemudian klik Save
5. Maka mucul lagi kotak obrolan dengan nama "Linear Regression: Save", pada cuilan "Residuals", centang (v) Unstandardized (abaikan kolom dan pilihan yang lain). Selanjutnya, klik Continue lalu klik Ok
6. Abaikan saja output yang muncul dari jadwal SPSS. Perhatikan pada tampilan Data View, maka akan muncul variabel gres dengan nama RES_1. Maka tampak di layar SPSS.
7. Langkah selanjutnya untuk melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov, pilih menu Analyze, kemudian pilih Nonparametric Tests, klik Legacy Dialogs, kemudian pilih submenu 1-Sample K-S...
8. Muncul kotak obrolan lagi dengan nama "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test". Selanjutnya, masukkan variabel Unstandardized Residuals ke kotak Test Variable List: pada "Test Distribution" aktifkan atau centang (v) pilihan Normal
9. Langkah terkahir yakni klik Ok untuk mengakhiri perintah. Selanjutnya, lihat tampilan tabel output yang muncul di SPSS "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test", maka tinggal kita interpretasikan supaya maknanya lebih terperinci lagi.
Interpretasi Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS
Berdasarkan tabel output SPSS tersebut, diketahui bahwa nilai signifikansi Asiymp.Sig (2-tailed) sebesar 0,993 lebih besar dari 0,05. Maka sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas kolmogorov-smirnov di atas, sanggup disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Dengan demikian, perkiraan atau persyaratan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.
Catatan: selain membandingkan nilai Asiymp.Sig (2-tailed) dengan 0,05, ada cara lain untuk mengetahui apakah model regresi berdistribusi normal atau tidak yakni dengan membandingkan nilai Z hitung hasil SPSS dengan nilai Z tabel.
Demikian panduan mengenai cara melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan jadwal SPSS, jikalau kita teliti dan jeli saya yakin anda sanggup dengan gampang mempraktekkan langkah-langkah di atas. Selanjutnya, jikalau masih ada yang merasa tutorial di atas terlalu rumit atau bagaimana silahkan berkomentar? Rekomendasi artikel selanjutnya: Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS
Tambahan: cara lain mendeteksi kenormalan model regresi yaitu dengan memakai Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS
UPDATE INFO: JUM'AT 25 JANUARI 2019
[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas dengan Program SPSS, Tutotial Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Panduan Uji Normalitas dengan Software SPSS] [Img: Dokumen hasil olah data dengan pertolongan jadwal SPSS versi 21]
Jika dilihat dari kata dasarnya “normal” niscaya anda sudah memiliki citra menyerupai apakah kegunaan uji normalitas itu? Ya benar sekali, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang dipakai dalam penelitian berdistribusi yang normal atau tidak.
Uji normalitas merupakan salah satu cuilan dari uji persyaratan analisis data atau uji perkiraan klasik, artinya sebelum kita melaksanakan analisis statistik untuk uji hipotesis dalam hal ini yaitu analisis regresi, maka data penelitian tersebut harus di uji kernormalan distribusinya. Tentunya kita juga sudah tahu, kalau data yang baik itu yaitu data yang berdistribusi normal.
Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Normalitas K-S
- Jika nilai signifikansi (Sig.) lebih besar dari 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal.
- Sebaliknya, jikalau nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0,05 maka data penelitian tidak berdistribusi normal.
Semoga cukup terperinci ya kawan-kawan mengenai konsep dasar mengenai uji normalitas di atas, selanjutnya kita akan masuk ke cuilan cara melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan SPSS. Sebagai rujukan saya memiliki data Motivasi Belajar (X) dan Prestasi Belajar (Y). Dalam konteks ini kita akan melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov pada nilai unstandardized residual (RES_1) untuk pesamaan regresi imbas motivasi berguru terhadap prestasi belajar. Adapun data penelitian yang dimaksud sanggup anda lihat gambar di bawah ini.
[Download Data excel, Input SPSS]
Langkah-langkah Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS
1. Langkah pertama yaitu persiapkan data yang hambar di uji dalam file doc, excel, atau yang lainnya untuk mempermudah tahapannya nanti. Setelah itu, buka jadwal SPSS pada komputer anda, kemudian klik Variable View, dibagian pojok kiri bawah. Selanjutnya, pada bagian Name tulis saja Motivasi kemudian Prestasi, pada Decimals ubah semua menjadi angka 0, untuk bagian Label tuliskan Motivasi Belajar kemudian Prestasi Belajar, abaikan yang lainnnya (biarkan tetap default).
2. Setelah itu, klik Data View, dan masukkan data Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar yang sudah dipersiapkan tadi ke jadwal SPSS sesuai nama variabel, bisa dengan cara copy-paste. Maka tampak di layar.
3. Langkah berikutnya, kita akan memunculkan nilai unstandardized residual (RES_1) yang selanjutnya akan kita uji normalitasnya. Caranya adalah: dari sajian SPSS pilih sajian Analyze, kemudian klik Regression lalu pilih Linear
4. Muncul kotak obrolan dengan nama "Linear Regression", selanjutnya masukkan variabel Prestasi Belajar (Y) ke Dependent: lalu masukkan variabel Motivasi Belajar (X) ke kotak Independent(s), kemudian klik Save
5. Maka mucul lagi kotak obrolan dengan nama "Linear Regression: Save", pada cuilan "Residuals", centang (v) Unstandardized (abaikan kolom dan pilihan yang lain). Selanjutnya, klik Continue lalu klik Ok
6. Abaikan saja output yang muncul dari jadwal SPSS. Perhatikan pada tampilan Data View, maka akan muncul variabel gres dengan nama RES_1. Maka tampak di layar SPSS.
7. Langkah selanjutnya untuk melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov, pilih menu Analyze, kemudian pilih Nonparametric Tests, klik Legacy Dialogs, kemudian pilih submenu 1-Sample K-S...
8. Muncul kotak obrolan lagi dengan nama "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test". Selanjutnya, masukkan variabel Unstandardized Residuals ke kotak Test Variable List: pada "Test Distribution" aktifkan atau centang (v) pilihan Normal
9. Langkah terkahir yakni klik Ok untuk mengakhiri perintah. Selanjutnya, lihat tampilan tabel output yang muncul di SPSS "One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test", maka tinggal kita interpretasikan supaya maknanya lebih terperinci lagi.
Interpretasi Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS
Berdasarkan tabel output SPSS tersebut, diketahui bahwa nilai signifikansi Asiymp.Sig (2-tailed) sebesar 0,993 lebih besar dari 0,05. Maka sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas kolmogorov-smirnov di atas, sanggup disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Dengan demikian, perkiraan atau persyaratan normalitas dalam model regresi sudah terpenuhi.
Catatan: selain membandingkan nilai Asiymp.Sig (2-tailed) dengan 0,05, ada cara lain untuk mengetahui apakah model regresi berdistribusi normal atau tidak yakni dengan membandingkan nilai Z hitung hasil SPSS dengan nilai Z tabel.
Demikian panduan mengenai cara melaksanakan uji normalitas kolmogorov-smirnov dengan jadwal SPSS, jikalau kita teliti dan jeli saya yakin anda sanggup dengan gampang mempraktekkan langkah-langkah di atas. Selanjutnya, jikalau masih ada yang merasa tutorial di atas terlalu rumit atau bagaimana silahkan berkomentar? Rekomendasi artikel selanjutnya: Cara Melakukan Uji Linearitas dengan Program SPSS
Tambahan: cara lain mendeteksi kenormalan model regresi yaitu dengan memakai Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS
UPDATE INFO: JUM'AT 25 JANUARI 2019
[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas dengan Program SPSS, Tutotial Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS, Panduan Uji Normalitas dengan Software SPSS] [Img: Dokumen hasil olah data dengan pertolongan jadwal SPSS versi 21]
Lihat Juga: VIDEO Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov dengan SPSS
