Uji Normalitas dengan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Dalam penelitian statistik, uji normalitas adalah salah satu langkah penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis statistik memenuhi asumsi normalitas. Salah satu metode yang umum digunakan untuk menguji normalitas adalah One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Metode ini digunakan untuk menguji apakah distribusi data yang diamati mengikuti distribusi normal. Dalam uji ini, hipotesis nol menyatakan bahwa distribusi data adalah normal. Jika nilai signifikansi (p-value) yang dihasilkan dari uji ini lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditentukan sebelumnya, maka hipotesis nol ditolak, yang berarti distribusi data tidak normal. Dalam contoh ini, kami menggunakan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test untuk menguji normalitas distribusi data. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai test statistic adalah 171, dengan p-value sebesar 0.000. Oleh karena itu, kita dapat menyimpulkan bahwa distribusi data tidak normal. Penting untuk memastikan normalitas data sebelum melakukan analisis statistik tertentu, seperti uji parametrik. Jika data tidak normal, maka metode statistik yang sesuai harus digunakan, seperti uji non-parametrik. Dalam kesimpulan, One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test adalah metode yang berguna untuk menguji normalitas distribusi data. Dengan menggunakan uji ini, kita dapat menentukan apakah data yang digunakan dalam analisis statistik memenuhi asumsi normalitas.