Kita telah mempelajari berbagai jenis uji normalitas pada artikel-artikel sebelumnya, antara lain:
- Normalitas Pada SPSS
- Uji Normalitas (Chi-Square Goodness of Fit Test Normalitas)
- Rumus Kolmogorov
- Rumus Shapiro Wilk
- Rumus Lilliefors
- Kolmogorov Smirnov dalam SPSS
- Kolmogorov dalam Excel
- Lilliefors dalam Excel
Beberapa artikel di atas kiranya telah cukup untuk memenuhi kebutuhan
dalam menyelesaikan penelitian anda, tapi tidak ada salahnya jika kita
lebih dalam mempelajari tentang berbagai uji normalitas, termasuk uji
normalitas dalam beberapa aplikasi atau software statistik lainnya,
seperti Stata dan Minitab.
Dalam Minitab, terdapat 3 jenis uji normalitas, antara lain:
- Anderson Darling
- Ryan Joiner (Mirip dengan Shapiro Wilk)
- Kolmogorov Smirnov
Sebelum kita memulai tutorial tentang ketiga uji normalitas di atas,
berikut kita akan mengenal sedikit tentang ketiga uji tersebut.
Anderson Darling
Anderson Darling Test adalah uji normalitas yang memiliki kemiripan
dengan Kolmogorov Smirnov Test dan Cramer Von Mises Test, yaitu
sama-sama berdasarkan pada Empirical Distribution Function (EDF).
Uji ini dinamai oleh Theodore Wilbur Anderson (lahir 1918) dan Donald A. Darling (lahir 1915), dipublikasikan tahun 1952.
Rumus Dasar Anderson-Darling:
Di mana:
Ryan Joiner
Uji Ryan Joiner ditemukan oleh Ryan and Joiner tahun 1976. Uji ini
memiliki kemiripan dengan uji Shapiro Wilk. Oleh karenanya dalam
berbagai pengujian, hasil yang dikeluarkan oleh uji ini sangat mirip
dengan uji Shapiro Wilk.
Berikut Rumus Dasar Ryan Joiner Test:
Tutorial Uji Normalitas dengan Software Minitab
Kita akan menggunakan data 100 sampel yang sama seperti dalam artikel sebelumnya: Normalitas Pada SPSS.
Buka aplikasi minitab anda dan tempatkan data seperti di bawah ini:
Pada Menu, Klik Stat, Basic Statistics, Normality Test, Kemudian masukkan masukkan variabel ke dalam kotak Variable, pilih jenis uji dengan cara centang Anderson-Darling, atau Ryan-Joiner, atau Kolmogorov Smirnov seperti di bawah ini:
Kemudian klik OK. Lakukan pada semua jenis uji yang ada, sehingga kita akan mendapatkan 3 output seperti di bawah ini:
Pada Output-output di atas, perhatikan kotak putih di sisi kanan output!
Uji Anderson-Darling:
AD: 0,302 dengan P-Value 0,571 di mana lebih dari 0,05, maka variabel dinyatakan berdistribusi normal.
Uji Ryan-Joiner:
RJ: 0,999 dengan P-Value > 0,100 di mana lebih dari 0,05, maka variabel dinyatakan berdistribusi normal.
Uji Kolmogorov-Smirnov:
KS: 0,068 dengan P-Value > 0,150 di mana lebih dari 0,05, maka variabel dinyatakan berdistribusi normal.
Dari ketiga pengujian di atas, apabila kita bandingkan hasilnya dengan pengujian Lilliefors dan Shapiro Wilk pada artikel: Normalitas Pada SPSS maka terdapat kesamaan, yaitu menunjukkan hasil Distribusi Normal.
Demikian cara mudah melakukan uji normalitas data dengan menggunakan aplikasi Minitab.
Semoga Bermanfaat.
sumber : http://statistikian.blogspot.com/
2 komentar:
Olah Data SPSS, AMOS, LISREL
EVIEWS, SMARTPLS, GRETL, STATA, MINITAB dan DEAP 2.1
WhatsApp : +6285227746673
IG : @olahdatasemarang
Tujuan dilakukan uji normalitas adalah untuk mengetahui sebaran data yang kita miliki menyebar normal atau tidak. Hal ini perlu dilakukan untuk menentukan analisis yg digunakan apakah parametrik atau nonparametrik.
Posting Komentar