Faktor-faktor yang Mempengaruhi Hasil Uji Normalitas Shapiro-Wilk pada SPSS
Pengujian normalitas adalah langkah penting dalam analisis statistik, dan salah satu metode yang sering digunakan adalah uji Shapiro-Wilk. Uji ini digunakan untuk menentukan apakah suatu set data berdistribusi normal atau tidak. Namun, ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil uji normalitas Shapiro-Wilk pada SPSS. Artikel ini akan membahas beberapa faktor tersebut.
Faktor Ukuran Sampel
Ukuran sampel memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil uji Shapiro-Wilk. Dalam statistik, ukuran sampel yang lebih besar cenderung memberikan estimasi yang lebih akurat tentang populasi. Namun, dalam konteks uji Shapiro-Wilk, ukuran sampel yang lebih besar dapat membuat tes lebih sensitif terhadap penyimpangan dari normalitas. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan ukuran sampel saat melakukan uji Shapiro-Wilk.
Faktor Outlier
Outlier adalah nilai yang jauh berbeda dari nilai lain dalam set data. Outlier dapat mempengaruhi hasil uji Shapiro-Wilk karena dapat menyebabkan distribusi data tampak tidak normal. Oleh karena itu, sebelum melakukan uji Shapiro-Wilk, penting untuk mengidentifikasi dan menangani outlier dalam data.
Faktor Skewness dan Kurtosis
Skewness dan kurtosis adalah ukuran bentuk distribusi data. Skewness mengukur sejauh mana distribusi data miring, sementara kurtosis mengukur sejauh mana distribusi data "peaked" atau "flat" dibandingkan dengan distribusi normal. Jika data memiliki skewness atau kurtosis yang tinggi, ini dapat mempengaruhi hasil uji Shapiro-Wilk.
Faktor Kesalahan Pengukuran
Kesalahan pengukuran juga dapat mempengaruhi hasil uji Shapiro-Wilk. Jika ada kesalahan dalam pengumpulan atau pengolahan data, ini dapat menyebabkan distribusi data tampak tidak normal. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa data dikumpulkan dan diproses dengan benar sebelum melakukan uji Shapiro-Wilk.
Faktor Pilihan Model Statistik
Pilihan model statistik juga dapat mempengaruhi hasil uji Shapiro-Wilk. Beberapa model statistik mengasumsikan bahwa data berdistribusi normal, sementara yang lain tidak. Jika model yang dipilih tidak sesuai dengan distribusi data, ini dapat mempengaruhi hasil uji Shapiro-Wilk.
Dalam penutup, ada banyak faktor yang dapat mempengaruhi hasil uji normalitas Shapiro-Wilk pada SPSS. Faktor-faktor ini termasuk ukuran sampel, outlier, skewness dan kurtosis, kesalahan pengukuran, dan pilihan model statistik. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan semua faktor ini saat melakukan uji Shapiro-Wilk.