Sesuai namanya, uji normalitas dilaksanakan untuk mengenali apakah suatu data mampu dibilang berdistribusi wajar atau tidak. Kenormalan distribusi suatu data ialah suatu kewajiban yang harus tercukupi dikala kita hendak melaksanakan analisis statistik parametrik (dalam hal ini yakni analisis regresi linear sederhana maupun berganda).
Uji normalitas ialah bagian dari uji asumsi klasik (uji persyaratan) dalam analisis regresi. Uji normal probability plot atau ada pula yang menyebutnya dengan nama uji P P-Plot merupakan salah satu alternatif yang cukup efektif untuk mendeteksi apakah versi regresi yang akan di analisis dalam suatu penelitian berdistribusi normal atau tidak. Teknik dalam uji normalitas ini, dikerjakan pada nilai residual dalam versi regresi dan bukan untuk masing-masing data variabel observasi. Model regresi yang bagus seharusnya memiliki nilai residual yang normal.
Untuk mendeteksi kenormalan nilai residual ini, dapat dilakukan dengan cara melihat titik-titik ploting dari hasil output SPSS dan melihat apakah titik-titik ploting tersebut berada disekitar garis diagonalnya atau tidak. Sementara itu, kalau didapati bahwa nilai residual tidak berdistribusi wajar , maka perlu dilaksanakan transformasi data ialah merubah data ke dalam bentuk lain, misal ke bentuk Ln atau logaritma natural. Atau jika dengan cara transformasi data tersebut ternyata nilai residual masih tidak berdistribusi wajar maka solusinya yaitu dengan melakukan outlier atau pemotongan (pemangkasan) data ekstrim, sehingga nilai residual dalam versi regresi dapat berdistribusi wajar . Dengan demikian, maka artinya uji normalitas residual merupakan uji yang sangat penting dilaksanakan sebelum kita menggunakan analisis regresi linear sederhana maupun berganda untuk pengujian hipotesis penelitian.
Pedoman Pengambilan Keputusan dalam Uji Normal Probability Plot
Seperti yang sudah di paparkan pada penjelasan di atas, bahwa untuk menyaksikan kenormalan dari nilai residual ini, maka kita mampu berpedoman pada titik-titik ploting yang terdapat dalam hasil output SPSS. Adapun ketentuannya adalah selaku berikut.
- Jika titik-titik atau data berada di dekat atau mengikuti garis diagonalnya maka dapat dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi wajar .
- Sementara itu, jikalau titik-titik menjauh atau tersebar dan tidak mengikuti garis diagonal maka hal ini memperlihatkan bahwa nilai residual tidak berdistribusi wajar (Imam Ghozali, 2011: 160-161).
Contoh Kasus Uji Normal Probability Plot dalam Penelitian
Sebagai contoh, kita memiliki judul penelitian dengan versi regresi imbas Motivasi Belajar kepada Prestasi Belajar. Dari judul observasi di atas, maka dimengerti bahwa yang menjadi variabel independent (X) yakni motivasi mencar ilmu. Sementara variabel dependent (Y) adalah prestasi belajar. Sebelum kita dapat menggunakan analisis regresi linear sederhana dalam pengujian hipotesis dari judul observasi tersebut. Sebelumnya kita harus melaksanakan uji asumsi klasik mencakup uji normalitas, uji linearitas dan uji heteroskedastisitas
Uji asumsi klasik yang pertama adalah normalitas. Oleh alasannya adalah itu perlu mendeteksi apakah nilai residual dalam model regresi dalam observasi ini berdistribusi normal atau tidak. Adapun data penelitian yang mau kita uji normalitas dengan teknik probability plot ialah selaku berikut.
Keterangan: Jumlah sampel yang dipakai ialah 12 orang siswa. Data motivasi mencar ilmu (X) diperoleh dari penyebaran kuesioner atau angket. Sementara data prestasi mencar ilmu (Y) diperoleh dari nilai raport siswa pada semester 1. [Download data excel, input-output SPSS untuk latihan]
Langkah-langkah Uji Normal Probability Plot dengan SPSS
1. Langkah pertama kita buka acara SPSS versi 21. Selanjutnya klik Variabel View, pada kolom Name baris pertama kita ketik Motivasi dan pada baris kedua ketik Prestasi. Berikutnya pada bagian Decimals kita ganti menjadi 0. Selanjutnya pada bab Label baris pertama tulis dengan Motivasi Belajar (X1) dan untuk baris kedua tulis Prestasi Belajar (Y). Pada bagian Measure ubah menjadi Scale. Sementara untuk pilihan yang lain biarkan tetap default. Tampak di layar.
2. Jika telah di isi dengan cermat, selanjutnya klik Data View. Pada bagian ini tampakvariabel observasi dengan nama Motivasi dan Prestasi. Berikutnya, kita cuma perlu memasukkan atau menginput data penelitian di atas sesuai nama variabel yang ada ke acara SPSS. Caranya mampu dengan copy data dari excel kemudian paste ke SPSS atau dengan cara mengentri data secara manual ke SPSS. Maka kesudahannya tampak sebagaimana gambar berikut.
3. Langkah berikutnya yaitu proses analisis. Maka dari hidangan utama SPSS pilih hidangan Analyze – kemudian pilih Regression – kemudian pilih Linear…
4. Maka akan keluar kotak dialog “Linear Regression”. Selanjutnya masukkan variabel Prestasi Belajar (Y) ke kotak Dependent. Kemudian masukkan variabel Motivasi Belajar (X) ke kotak Independent(s), lalu klik Plots…
5. Muncul kotak dialog dengan nama “Linear Regression: Plots”. Pada bagian Standardized Residual Plots berikan tanda centang (v) untuk pilihan Normal probability plot, abaikan pilihan lainnya kemudian klik Continue. Tampak di layar.
6. Setelah itu, klik Ok untuk mengakhiri perintah, maka akan timbul output SPSS. Dalam hal ini terdapat banyak tabel output yang keluar. Untuk uji normalitas probability plot kita cukup mengamati output yang terakhir adalah output “Charts”
Interpretasi Output Uji Normal Probability Plot dengan SPSS
Berdasarkan output "Chart" di atas, kita dapat melihat bahwa titik-titik ploting yang terdapat pada gambar “Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual” senantiasa mengikuti dan mendekati garis diagonalnya. Oleh sebab itu, sebagaimana dasar atau pemikiran pengambilan keputusan dalam uji normalitas teknik probability plot mampu ditarik kesimpulan bahwa nilai residual berdistribusi normal. Dengan demikian maka asumsi normalias untuk nilai residual dalam analisis regresi linear sederhana dalam penelitian ini mampu terpenuhi.
Informasi Tambahan: Jika terjadi pertengkaran dalam melihat titik-titik dari hasil output Normal P P-Plot tersebut, apakah nilai residual tergolong kategori normal atau tidak. Maka kita dapat mengambarkan kenormalan nilai residual memakai metode atau teknik lain. Salah satu teknik yang paling sering dipakai untuk mendeteksi perkiraan normalitas dalam versi regresi adalah dengan Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov dengan SPSS
Demikian pembahasan kita pada potensi kali ini tentang cara melakukan uji normalitas memakai teknik normal probability plot dalam versi regresi dengan program SPSS. Semoga postingan ini berfaedah bagi mitra-kawan yang sedang mengerjakan peran, skripsi maupun tesisnya. Terimakasih.
[Keyword: Cara Uji Normal Probability Plot dalam Model Regresi dengan SPSS, Langkah-langkah Uji Normalitas Nilai Residual dengan Plots SPSS Lengkap, Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual, Tutorial Uji Normalitas Gambar P Plot menggunakan SPSS] – [Referensi: Imam Ghozali. 2011. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19 Edisi 5. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro]
Cara Uji Normalitas Probability Plot dengan SPSS DetailUPDATE DATA: JUM'AT, 19 FEBRUARI 2021
Sumber https://spssindo.blogspot.com
EmoticonEmoticon