Nama : IKHA SOKHETUN
NIM : 2015.31.109
Tugas OL 1 Statistik 4
Uji Normalitas Data
Pada tugas Online 1 untuk materi Statistik 4 ini adalah tentang uji
normalitas data. Data yang digunakan adalah data bayi95.sav yang sebelumnya
telah disediakan dan kemudian dilakukan penambahan sebanyak 60 responden pada
data tersebut. Setelah itu dilakukan analisis uji normalitas untuk 3 data
numerik, tujuannya adalah untuk mengetahui apakah data yang di dapatkan
dikatakan normal atau tidak. Dan untuk mengetahui normal tidak nya suatu data,
ada 3 cara yang dapat dilakukan, antara lain yaitu :
1.
Lihat histogram
dan garis normalnya
data dikatakan normal jika histogram atau garis normal data
berbentuk simetris/lonceng terbalik. Jika terdapat data ekstrim, atau
kemencengan (tidak simetris) pada histogram/garis normal, maka data tersebut
tidak normal
Dilihat dari ketiga grafik tersebut, yaitu grafik dari berat badan ibu
(sebelum hamil), berat badan ibu (setelah melahirkan) dan berat bayi lahir.
Dapat diketahui bahwa ketiganya memiliki garis data yang seperti lonceng atau
bisa juga dikatakan simetris, sehingga data yang didapat adalah data
berdistribusi Normal.
2.
Melakukan uji Kolmogorov Smiirnov (Uji KS)
Data dikatakan normal,jika nilai sig. (nilai-p) uji KS >
0,05. Jika sig. Uji KS < 0,05, maka data tidak terdistribusi normal.
Tests of Normality
|
||||||
|
Kolmogorov-Smirnova
|
Shapiro-Wilk
|
||||
Statistic
|
df
|
Sig.
|
Statistic
|
df
|
Sig.
|
|
Berat badan ibu (sebelum hamil)
|
0,169
|
249
|
0,000
|
0,885
|
249
|
0,000
|
Berat badan ibu (sesudah melahirkan)
|
0,185
|
249
|
0,000
|
0,900
|
249
|
0,000
|
Berat bayi lahir
|
0,081
|
249
|
0,000
|
0,985
|
249
|
0,010
|
a. Lilliefors Significance Correction
|
Dari table di atas, disimpulkan bahwa
pada alpha 0.05 distribusi data berat bayi adalah normal (nilai-p = 0.000). Dan
kesimpulan
normal atau tidaknya suatu data didasarkan pada:
-
Ho : “Distribusi data sama dengan distribusi normal”,
-
Ha : “Distribusi data tidak sama dengan distribusi normal”.
Sehingga apabila nilai statistic < nilai p, maka Ho ditolak dan
disimpulkan “Distribusi data adalah tidak normal”.
Table diatas menunjukan:
-
Nilai statistic
bbibu_1 > nilai p à 0,169 > 0,000, maka Distribusi data sama dengan
distribusi Normal.
-
Nilai statistic
bbibu_2 > nilai p à 0,185 > 0,000, maka Distribusi data sama dengan
distribusi Normal.
-
Nilai statistic
bbayi > nilai p à 0,081 > 0,000, maka Distribusi data sama dengan
distribusi Normal.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut
adalah data berdistribusi Normal.
3.
Melihat nilai Skewness dan SE (Standard Error) Skewness
Data terdistribusi
normal jika nilai Skewness dibagi SE Skewness (Skewness/SE Skewness) berada
diantara -2 s/d +2. Jika hasil bagi < -2 atau > +2, maka data tidak
terdistribusi normal.
Descriptives
|
||||
|
Statistic
|
Std. Error
|
||
Berat badan ibu (sebelum hamil)
|
Mean
|
57,15
|
,834
|
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Lower Bound
|
55,51
|
|
|
Upper Bound
|
58,80
|
|
||
5% Trimmed Mean
|
56,08
|
|
||
Median
|
54,00
|
|
||
Variance
|
173,194
|
|
||
Std. Deviation
|
13,160
|
|
||
Minimum
|
36
|
|
||
Maximum
|
112
|
|
||
Range
|
76
|
|
||
Interquartile Range
|
13
|
|
||
Skewness
|
1,464
|
,154
|
||
Kurtosis
|
2,681
|
,307
|
||
Berat badan ibu (sesudah melahirkan)
|
Mean
|
58,82
|
,837
|
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Lower Bound
|
57,17
|
|
|
Upper Bound
|
60,47
|
|
||
5% Trimmed Mean
|
57,80
|
|
||
Median
|
56,00
|
|
||
Variance
|
174,428
|
|
||
Std. Deviation
|
13,207
|
|
||
Minimum
|
40
|
|
||
Maximum
|
112
|
|
||
Range
|
72
|
|
||
Interquartile Range
|
14
|
|
||
Skewness
|
1,316
|
,154
|
||
Kurtosis
|
2,203
|
,307
|
||
Berat bayi lahir
|
Mean
|
2825,41
|
42,947
|
|
95% Confidence Interval for Mean
|
Lower Bound
|
2740,83
|
|
|
Upper Bound
|
2910,00
|
|
||
5% Trimmed Mean
|
2822,90
|
|
||
Median
|
2750,00
|
|
||
Variance
|
459262,389
|
|
||
Std. Deviation
|
677,689
|
|
||
Minimum
|
709
|
|
||
Maximum
|
4990
|
|
||
Range
|
4281
|
|
||
Interquartile Range
|
936
|
|
||
Skewness
|
,190
|
,154
|
||
Kurtosis
|
,054
|
,307
|
Dilihat dari table deskriptif di
atas, menunjukan bahwa:
-
Untuk bbibu_1,
nilai distribusi Skewness dibagi SE Skewness adalah 1,464/0,154 = 9,506. Hasil bagi
> +2, maka data Tidak terdistribusi Normal.
-
Untuk bbibu_2,
nilai distribusi Skewness dibagi SE Skewness adalah 1,316/0,154 = 8,545. Hasil bagi
> +2, maka data Tidak terdistribusi Normal.
-
Untuk bbayi , nilai distribusi Skewness dibagi SE Skewness adalah
0,190/0,154=1,234. Hasil bagi
berada diantara -2 s/d +2, maka data terdistribusi
Normal.