Dalam analisis statistik, uji normalitas merupakan langkah penting yang harus dilakukan sebelum menjalankan uji statistik parametrik. Normalitas data mengacu pada apakah distribusi data dalam suatu sampel mengikuti distribusi normal atau tidak. Banyak teknik analisis statistik, seperti uji-t, ANOVA, dan regresi linear, mengasumsikan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, maka hasil analisis dapat menjadi bias dan kurang valid. Salah satu metode yang umum digunakan untuk menguji normalitas data adalah Uji Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji ini merupakan metode nonparametrik yang membandingkan distribusi kumulatif data sampel dengan distribusi normal teoretis. Jika perbedaan antara kedua distribusi ini tidak signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Namun, jika perbedaannya signifikan, maka data dianggap tidak berdistribusi normal. Keunggulan Uji Kolmogorov-Smirnov dibandingkan metode lainnya ...

Daftar Isi Pada materi ini membahas tentang cara uji normalitas data menggunakan perangkat lunak SPSS. Uji normalitas sangat penting dalam analisis statistik karena banyak metode yang membutuhkan asumsi bahwa data terdistribusi secara normal. Dalam contoh tutorial ini, kita akan mempelajari beberapa metode yang umum digunakan untuk menguji normalitas data di SPSS, seperti metode grafik, One Sample Kolmogorov-Smirnov, dan metode Shapiro-Wilk. Selain itu, kita juga akan mempelajari bagaimana membaca hasil uji normalitas yang dihasilkan oleh SPSS, termasuk statistik uji dan p-value. Dengan memahami cara uji normalitas data di SPSS, kita dapat memastikan keakuratan analisis statistik yang dilakukan dan memilih metode yang tepat untuk data kita. Dalam analisis statistik, normalitas data merupakan asumsi penting yang harus dipenuhi sebelum menerapkan berbagai teknik statistik. Uji normalitas digunakan untuk menentukan apakah data kita mengikuti distribusi nor...