Mengevaluasi Distribusi Normalitas dalam Penelitia

Dalam penelitian, penting untuk memahami distribusi normalitas data yang dikumpulkan. Metode yang umum digunakan untuk mengevaluasi distribusi normalitas adalah uji normalitas Kolmogorov Smirnov. Uji ini membandingkan distribusi kumulatif empiris dengan distribusi kumulatif teoretis dari distribusi normal standar. Dalam kasus penelitian ini, nilai signifikansi uji Kolmogorov Smirnov adalah 0,200, yang lebih besar dari 0,05. Nilai signifikansi ini menunjukkan bahwa kita tidak dapat menolak hipotesis nol, yang menyatakan bahwa data tidak berasal dari distribusi normal. Oleh karena itu, kita dapat menyimpulkan bahwa data berasal dari distribusi normal. Penting untuk dicatat bahwa uji ini memiliki beberapa asumsi, termasuk bahwa data tidak berasal dari distribusi normal dan bahwa sampel cukup besar. Selain itu, uji ini mungkin tidak sensitif terhadap keberadaan outlier atau ketidaknormalan lainnya dalam data. Secara keseluruhan, uji normalitas Kolmogorov Smirnov adalah alat yang berguna untuk mengevaluasi distribusi normalitas data dalam penelitian. Dengan memahami distribusi normalitas data, peneliti dapat membuat asumsi yang lebih baik tentang distribusi data dan menginterpretasikan hasil penelitian dengan lebih baik.