<![CDATA[Pengumpulan data merupakan tahap penting dalam penelitian untuk memperoleh informasi yang valid dan andal. Dalam analisis statistik, salah satu asumsi dasar yang harus diuji adalah normalitas distribusi data, khususnya untuk metode-metode statistik parametrik seperti regresi linier, ANOVA, uji-t, dan korelasi Pearson. Jika data tidak memenuhi asumsi distribusi normal, hasil analisis bisa menjadi bias atau tidak valid. Oleh karena itu, uji normalitas merupakan langkah penting untuk memastikan validitas analisis statistik. Artikel ini mengulas berbagai metode uji normalitas, baik pendekatan visual (seperti histogram dan Q-Q plot) maupun pendekatan statistik (seperti uji Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk, dan Anderson-Darling). Berdasarkan hasil uji normalitas yang dilakukan, data dalam penelitian ini cenderung berdistribusi normal, meskipun terdapat sedikit penyimpangan pada ekor distribusi. Hasil ini menunjukkan bahwa metode analisis parametrik dapat diterapkan dengan keyakinan bahwa asumsi normalitas tidak dilanggar. Selain itu, pentingnya uji normalitas dalam pengumpulan data juga dibahas, terutama dalam menentukan langkah selanjutnya apabila data tidak berdistribusi normal, seperti transformasi data atau penggunaan metode non-parametrik. Dengan demikian, uji normalitas menjadi langkah awal yang krusial untuk memastikan kualitas dan ketepatan analisis data dalam penelitian.]]>
Copyrights © 2025
