MANAJEMEN.CO.ID - Uji normalitas adalah suatu
teknik statistik yang digunakan untuk menguji apakah sebuah sampel data berasal
dari distribusi normal atau tidak. Para ahli telah mengembangkan beberapa
metode untuk melakukan uji normalitas, di antaranya adalah:
Tes Shapiro-Wilk: Tes ini adalah salah satu tes normalitas yang
paling sering digunakan dan dianggap paling akurat dalam menguji normalitas
data. Tes ini didasarkan pada koefisien korelasi antara data yang diamati
dengan data yang diharapkan dari distribusi normal.
Tes Kolmogorov-Smirnov: Tes ini juga digunakan untuk menguji
normalitas data dan didasarkan pada perbandingan antara distribusi empiris data
dengan distribusi teoritis yang diharapkan dari distribusi normal.
Tes Lilliefors: Tes ini serupa dengan tes Kolmogorov-Smirnov, namun
memiliki kelebihan yaitu dapat digunakan untuk ukuran sampel yang lebih kecil.
Tes Anderson-Darling: Tes ini juga mirip dengan tes
Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk, namun memiliki keunggulan dalam mendeteksi
deviasi yang lebih besar dari distribusi normal.
Tes Jarque-Bera: Tes ini digunakan untuk menguji normalitas data
secara lebih terperinci, yaitu dengan memeriksa apakah data memiliki simetri
dan kurva kurtosis yang sesuai dengan distribusi normal.
Namun, perlu diingat bahwa uji normalitas hanya memberikan indikasi apakah sampel data berasal dari distribusi normal atau tidak, dan bukan merupakan bukti pasti. Selain itu, penggunaan uji normalitas juga harus dipertimbangkan dengan baik tergantung pada tujuan penelitian dan jenis data yang dianalisis.
