uji normalitas kolmogorov smirnov dan plot
uji normalitas adalah uji syarat dalam pengujian regresi linier berganda atau regresi sederhana, dalam pengujiannya pengujian
normalitas ditujukan untuk medeskripsikan dan menguji apakah model dalam
regresi tersebut yaitu variabel pengganggu memiliki distribusi normal. Normalitas data diukur dengan melihat grafik residual, yaitu antara distribusi yang mendekati normal dan data observasi. Pengujian normalitas dapat juga menggunakan dengan grafik
probability p-plot, grafik ini membandingkan antara data distribusi normal
dengan distribusi kumulatif.
dalam menganalisa uji normalitas maka kita dapat berpedoman pada keputusan berikut
- plot atau titik yang tersebar rata mengikuti garis miring itu berarti bahwa sebaran data normal yaitu mengelilingi dan tersebar disekitar garis plot
- titik atau plot yang menyebar jauh di bawah atau diatas garis miring atau titik plot mengumpiul maka dapat dipastikan bahwa data tidak normal dan data tidak dapat digunakan dalam uji regresi linbier berganda uji normalitas juga dapat menggunakan uji kolmogorov smirnov yaitu melihat harga signifikasi dari nilai kolmogorov smirnov, dengan pedoman pengujian adalah
- apabila nilai sig. > 0,05 maka data dalam analisis regresi linier berdistribusi normal
- apabila nilai sig. < 0.05 maka data tidak normal dan data belum bisa digunakan untuk analisa regresi linier berganda
Langkah uji normalitas data adalah sebagai berikut
seperti uji linier berganda, langkah pengujianya sama dengan regresi linier yaitu:
pilih "analyze"
pilih "regression"
pilih "liniear"
Biarkan kualitas layanan kesehatan dalam kolom dependen dan kompetensi karyawan dan disiplin kerja dalam independensi kolom.
Klik Berikutnya, klik kolom bagan dan ketik sresid di kolom y dan zpred di kolom .
kemudian akan muncul output lihat out put
HASIL UJI ASUMSI KLASIK normalitas
Dalam keputusan tes normalitas pada grafik di atas, plot atau titik adalah garis lurus dan tidak didistribusikan, sehingga data terdistribusi secara normal.
untuk tabel uji kolmogorov smirnof dapat tertera pada tampilan diatas yaitu dengan keputusan uji
nilai signifikasi untuk variabel adalah
X1 = 0.390
X2 = 0.564
Y = 0.129
sehingga nilai sig. > 0.05 artinya data tersebut berdistribusi normal
untuk uji normalitas menggunakan kolmogorov smirnov berikut video penjelasan uji normalitas..!
di link berikut:
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
|
||||
Y
|
X1
|
X2
|
||
N
|
30
|
30
|
30
|
|
Normal
Parametersa,,b
|
Mean
|
10.0333
|
17.6667
|
17.4333
|
Std.
Deviation
|
2.88257
|
4.20454
|
3.25559
|
|
Most
Extreme Differences
|
Absolute
|
.165
|
.144
|
.214
|
Positive
|
.154
|
.111
|
.137
|
|
Negative
|
-.165
|
-.144
|
-.214
|
|
Kolmogorov-Smirnov
Z
|
.902
|
.788
|
1.171
|
|
Asymp.
Sig. (2-tailed)
|
.390
|
.564
|
.129
|
|
a. Test
distribution is Normal.
|
||||
b.
Calculated from data.
|
||||
untuk tabel uji kolmogorov smirnof dapat tertera pada tampilan diatas yaitu dengan keputusan uji
nilai signifikasi untuk variabel adalah
X1 = 0.390
X2 = 0.564
Y = 0.129
sehingga nilai sig. > 0.05 artinya data tersebut berdistribusi normal
untuk uji normalitas menggunakan kolmogorov smirnov berikut video penjelasan uji normalitas..!
di link berikut: