Skip to main content

Mengapa harus dilakukan uji normalitas?

Analisis statistik yang menggunakan Distribusi Normal sebagai dasar analisisnya adalah analisis statistik yang paling sering dilakukan oleh peneliti. Pengalaman menunjukkan bahwa data-data yang sering digunakan di berbagai bidang penelitian umumnya memiliki pola distribusi normal.

Data yang berdistribusi normal adalah data yang pola distribusinya berbentuk lonceng dan simetris, artinya pola data tersebut tidak menceng ke kiri atau pun ke kanan.

Jika kita diharuskan untuk melakukan uji normalitas (uji apakah suatu data mengikuti distribusi normal), maka artinya kita akan melakukan Analisis Statistik Parametrik.

Analisis statistik parametrik adalah analisis statistik yang mengasumsikan bahwa distribusi data yang kita gunakan mengikuti suatu distribusi tertentu, misalnya adalah distribusi normal.

Jika kita mengasumsikan bahwa data kita mengikuti distribusi normal, maka kita diharuskan melakukan pengujian apakah sebaran dari data yang kita gunakan tersebut mengikuti distribusi normal atau tidak.

Banyak peneliti yang mengasumsikan bahwa jika banyaknya data sampel sudah lebih dari 30, maka data tersebut sudah berdistribusi normal. Kenyataannya tidak selalu demikian, kadang walaupun banyaknya sampel telah mencapai ratusan pun, tetap saja sebarannya tidak berdistribusi normal. Hal ini karena Sampel tersebut memang tidak berasal dari Populasi yang berdistribusi normal.

Oleh karena itu, kita sebaiknya tetap melakukan uji normalitas walaupun banyaknya data sampel yang digunakan untuk penelitian telah mencapai 30 atau lebih. Pengujian normalitas data dapat dilakukan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov, Liliefors atau Shapiro Wilk.

Jika setelah dilakukan pengujian normalitas diketahui bahwa data yang kita gunakan tidak berdistribusi normal, maka kita bisa menggunakan metode analisis lain, yaitu Analisis Statistik Nonparametrik. Analisis statistik nonparametrik tidak memerlukan asumsi normalitas data karena analisis statistik nonparametrik adalah analisis statistik yang mengasumsikan bahwa distribusi data tidak mengikuti suatu distribusi tertentu.

Jika diketahui bahwa dari pengujian normalitas ternyata data yang kita gunakan berdistribusi normal, maka kita seharusnya mengunakan analisis statistik parametrik dan tidak beralih ke analisis statistik nonparametrik. Hal ini karena analisis statistik parametrik lebih powerful dibandingkan analisis nonparametrik.