Cara Mengatasi Data Tidak Normal Dengan SPSS

18 Januari 2021 - Eko Wahyu Adhi

Hello Audiens. Uji Normalitas merupakan sebuah salah satu pengujian sebagai syarat utama sebelum dapat melakukan pengujian lainnya. Dengan itu data yang berdistribusi Normal menjadi keharusan untuk dapat melanjutkan ke pengujian selanjutnya.

Perlu diketahui bahwasannya software SPSS yang kamu gunakan saat ini memiliki pengaruh dalam menentukan keputusan dari sebuah output hasil pengujian, Saya sudah membuat simulasi terhadap perubahan dalam pengambilan keputusan saat pengujian di jalankan dengan versi software yang berbeda.

Ada beragam cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi data yang terindikasi tidak normal, Cara tersebut meliputi Mentransformasikan data, Mengoutlier data dan beberapa cara yang tidak bisa saya disebutkan satu persatu. Namun dalam pembahasan kali ini saya hanya membahas mengenai 2 cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi data yang tidak normal.

Berikut adalah data yang sudah saya miliki, Dari data tersebut saya ingin mengetahui apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak. Namun sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya pastikan kamu sudah mengenal konsep dasar dalam melakukan Uji Normalitas dengan mempelajarinya Disini.


Usai dilakukannya Uji Normalitas menggunakan software SPSS 20 berikut adalah hasil output dari data sampel diatas.


Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa output tersebut telah berdistribusi normal, Namun perlu di ketahui bahwasannya jika kamu menggunakan software SPSS dengan versi yang terbaru output yang akan dihasilkan pun berbeda dengan versi SPSS yang digunakan saat mengolah data diatas.

Berikut adalah hasil output dari data sampel diatas, Namun kali ini dijalankan pada versi terbarukan yaitu SPSS 25.


Kini dapat ditarik kesimpulan dari output tersebut bahwa data tersebut tidak berdistribusi normal karena memiliki nilai Sig < 0.05, Meskipun menggunakan data sampel yang sama namun dijalankan menggunakan software yang berbeda versi dapat mengubah hasil dalam menentukan keputusan.

1. Untuk mengatasinya klik Exact.


2. Secara Default pilihan yang digunakan adalah Asymptotic Only, Namun kini kita perlu merubahnya menjadi Monte Carlo.


3. Kini data tersebut sudah berdistribusi normal karena memiliki nilai Sig sebesar 0.116, Dimana nilai standard signifikansi yang ditetapkan untuk data yang berdistribusi normal adalah > 0.05.


4. Lakukan hal serupa seperti yang sudah di jelaskan pada langkah pertama, Klik Exact.


5. Secara Default pilihan yang digunakan adalah Asymptotic Only dan di langkah sebelumnya kita perlu mengubahnya menjadi Monte Carlo, Namun kini kita perlu merubahnya menjadi Exact.


6. Kini data tersebut sudah berdistribusi normal karena memiliki nilai Sig sebesar 0.112, Dimana nilai standard signifikansi yang ditetapkan untuk data yang berdistribusi normal adalah > 0.05.


Jika kamu mengalami kendala saat mengikuti instruksi yang sudah di jelaskan diatas, Kamu bisa memberikan pertanyaan pada kolom komentar. Kami akan berupaya membantu untuk mengatasi masalah yang kamu hadapi saat ini.


KOMENTAR

Mita
08 Juni 2021

Kak nanti dipermasalahkan oleh dosen tidak, jika kita menggunakan monte Carlo atau exact?


Admin
08 Juni 2021

@Mita alangkah lebih baik untuk di diskusikan terlebih dahulu dengan dosen pembimbing saat ini, apabila diizinkan kamu bisa melanjutkan pembahasan diatas. Semoga bisa membantu kak mita.


Whindy
29 Juni 2021

Kak, apakah ada buku sebagai referensi untuk menggunakan monte carlo?


Admin
30 Juni 2021

@Whindy Buku dari Cyrus R. Mehta and Nitin R. Patel mungkin bisa di jadikan referensi kak.


Iin Andriani
03 Agustus 2021

kak izin bertanya, untuk pakai montecarlo box bagian number of sample apa perlu diubah sesuai ukuran sample kita? terima kasih sebelumnya


Admin
04 Agustus 2021

@Iin Andriani tidak perlu kak, cukup ikuti saja langkah-langkah yang sudah di paparkan diatas. semoga bisa menjawab.


Jika komentar berisi kata - kata negatif maka tidak akan di tampilkan.