Uji normalitas lilliefors dengan excel

SPSS, uji lilliefors, uji normalitas, uji normalitas excel, uji normalitas lilliefors, uji normalitas spss

Awalnya saya tidak ingin membagi tulisan ini ke dalam 2 bagian, tetapi ketika diketik kok ya panjang…dan akhirnya pun diputuskan untuk membagi menjadi 2 bagian. Bagian pertama ini khusus untuk SPSS dan bagian kedua nanti khusus untuk excel. Enjoy 🙂

Setelah sebelumnya telah dicoba melakukan uji validitas dan reliabilitas biserial point dengan menggunakan excel, akan kita lanjutkan dengan uji normalitas lilliefors. Sama pula seperti sebelumnya, saya tidak akan berbicara masalah teori dari uji normalitas, namun akan langsung kita gunakan SPSS dan excel untuk melakukan uji normalitas Lilliefors. Sebelum kita berkutat dengan SPSS dan excel, sedikit akan saya singgung masalah uji lilliefors. Uji normalitas lilliefors sengaja saya pilih daripada uji normalitas Kolmogorov-Smirnov karena uji lilliefors ini berkaitan dengan pengujian sampel kecil yang umumnya kurang dari 100 dimana pengujian sampel kecil banyak digunakan dalam penelitian skala kecil yang umumnya banyak dilakukan di dunia pendidikan. Selain itu, dari beberapa sumber juga dikatakan bahwa uji lilliefors merupakan penyempurnaan dari uji Kolmogorov-Smirnov untuk sampel kecil. Jadi, tidak salah rasanya jika kita menggunakan uji lilliefors dalam penulisan kali ini.

Data yang akan digunakan masih sama dengan data yang kita gunakan dalam uji validitas dan reliabilitas seperti apa yang dapat dilihat di bawah ini.

[Gambar1]

Lilliefors dengan SPSS

Kita awali dengan hal yang mudah terlebih dahulu, yaitu SPSS. Langkahnya sangat sederhada. Data yang sebelumnya kita ketikkan di excel, pindahkan seluruhnya ke Data View SPSS dengan copy-paste. Selanjutnya, ada baiknya apabila properti dari data tersebut juga kita perbaiki pada Variable View. Pada bagian Name menjadi “nilai” dan Decimals menjadi “0”. Hasilnya akan terlihat seperti di bawah ini. (semua gambar dapat diklik untuk memperbesar).

Sebelum kita beranjak dengan pengolahan SPSS, ada baiknya kita ketahui terlebih dahulu hipotesis statistik uji normalitas lilliefors dengan menggunakan SPSS. Hipotesisnya adalah sebagai berikut:

H0        : Data berdistribusi normal
H1        : Data tidak berdistribusi normal

Untuk kriteria ujinya adalah, tolak H0 jika nilai Sig. pada output SPSS kurang dari 0,05.

Kita kembali ke SPSS, untuk melakukan uji normalitas lilliefors pilih menu Analyze-Descriptive Statistics-Explore. Ketika jendela Explore terbuka, pindahkan variabel nilai ke kolom Dependent List dan klik Plots pada pilihan di bawah. Setelah jendela Explore:Plots terbuka, beri centang pada Normality plots with test dan beri centang pula pada Histogram, karena saya lebih suka grafik histogram ketimbang batang-daun.

Setelah selesai klik Continue dilanjutkan dengan OK untuk mendapatkan hasil perhitungan. Pada lembar Output1, hasil perhitungan terbagi menjadi tiga bagian, hasil perhitungan deskriptif pada tabel Descriptives, hasil perhitungan uji normalitas pada tabel Test of Normality, dan diakhiri dengan gambar-gambar grafik. Dan karena kita bermain dengan uji normalitas, bisa kita lupakan dulu hasil perhitungan deskriptif, langsung kepada tabel Test of Normality dan tabel Histogram.

Pada gambar di atas, dapat dilihat nilai Sig. pada kolom Kolmogorov-Smirnova adalah .000 yang artinya 0,000. Dan sesuai dengan kriteria uji kita, bahwa jika nilai Sig. kurang dari 0,05 maka H0 ditolak. Ini artinya data yang kita miliki tidak berdistribusi secara normal. Loh kok Kolmogorov-Smirnova??? Perhatikan catatan kaki a yang diberikan, tertulis Lilliefors Significance Correction, yang kurang lebih artinya dengan penyesuaian Lilliefors.

Sedikit Lebih Jauh dengan Uji Normalitas

Data yang baik sesuai dengan distribusi normal, kurang lebih harus mempunyai penyebaran data seperti pada gambar di bawah ini dimana data berkumpul pada rata-rata.

Mari kita bandingkan dengan grafik histogram penyebaran data yang kita miliki dari gambar sebelumnya. Sangat jelas perbedaannya bukan. Penyebaran data tidak berkumpul pada rata-rata, ketimpangan terjadi antara ruas sebelah kiri dengan ruas sebelah kanan, sementara rata-rata sendiri berada pada angka 72,8 dan terlihat jelas data lebih banyak berkumpul di angka lebih dari 75. Jelaslah bahwa data yang kita miliki tidak berdistribusi secara normal. Untuk semakin jelasnya marilah kita bandingkan grafik histrogram tersebut dengan garis normalitas. Untuk melakukannya pilih menu Graphs-Histogram, setelah jendela Histogram muncul pindahkan variabel nilai ke dalam kolom Variable dan centang Display normal curve. Dan akan muncul seperti hasil di bawah ini.

Terlihat bahwa data yang kita miliki tidak dapat mengisi kekosongan pada grafik sebelah kiri. Lagi-lagi terlihat data yang kita miliki tidak berdistribusi secara normal :p

Langkah langkah uji normalitas Liliefors?

Kapan uji Liliefors Digunakan Untuk?

Mengapa pakai uji Liliefors?

Apakah sama uji chi kuadrat dengan uji normalitas Liliefors?