JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI FAKULTAS EKONOMI UNNES

Presentasi berjudul: "JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI FAKULTAS EKONOMI UNNES"— Transcript presentasi:

1 JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI FAKULTAS EKONOMI UNNES
UJI NORMALITAS DATA JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI FAKULTAS EKONOMI UNNES

2 UJI NORMALITAS Tujuan :
MENGAPA HARUS NORMAL? Tujuan : Untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggun atu residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi itu dilanggar uji statistik menjadi tidak valid untuk sampel kecil. Dua cara untuk menguji normalitas (1) Grafik dan (2) uji statistik.

3 HIPOTHESIS Ho : Data berdistribusi normal
Ha : Data tidak berdistribusi normal Jika : P – value < α, maka Ho ditolak P – value > α, maka Ho tidak dapat ditolak

4 Analisis grafik Analisis stistik

5 Lakukan analisis regresi
Aktifkan “PLOTS” Aktifkan “STANDARDIZED RESIDUAL pada HISTOGRAM dan pada NORMAL PROBABILITY PLOTS. Tekan “CONTINUE” dan “OK”

6 ANLISIS REGRESI

7 TEKAN “PLOTS”

8 AKTIFKAN STANDARDIZED RESIDUAL

9 OUT PUT UJI NORMALITAS y = -9,8061 – 0,301(JRS) + 0,021(BUS) + 0,066(PO) + 1,141 (KG)

10 OUT PUT Normal P-P Plot

11 INTEPRETASI Dilihat dari Histogram dan Normal plots kedua grafik tersebut menggambarkan model regresi memenuhi asumsi normalitas.

12 UJI NORMALITAS Uji Statistik
Lakukan analinis regresi, seperti langkah sebelumnya Lanjutkan dengan menekan ‘SAVE” aktifkan “UNSDARDIZE” Tekan “OK” Kita memiliki data residual (Res_1) Dari menu SPSS pilih “ANALIZE” kemudian pilih “DESCREPTIIVE STATISTIK” kemudian pilih sub menu “DESCRIPTIVE” Pada kotak variabel, isikan “UNSTANDARDIZED RESIDUAL” lalu pilih ”OPTION” Aktifkan “KURTOSIS” dan “SKEWNESS”

13 Tekan “SAVE”

14 Aktifkan “UNSTANDARDIZE RESIDUAL”

15 Pilih “ANALIZE” “DESCRPTIVE STATISTIK” pilih “DESCRIPTIVE”

16 Masukan “UNSTANDARDIZE RESIDUAL” pada kolom “VARIABLE” PILIH OPTION

17 Aktifkan “KURTOSIS” DAN “SKEWNESS” LANJUTKAN “CONTINUE”

18 OUT PUT UJI NORMALITAS STATISTIK
Descriptive Statistik N Skewness Kurtosis Statistic Std. Error Ustand. Res. Valid N 50 0,545 0,337 0,016 0,662

19 Intepretasi Dilihat dari residual nilai Skewness dan Kurtosis
Z sk = (Skewness) / √6/N Z k = (Kurtosis) / √24/N Kriteria Jika Zsk dan Zk > 2,58, (Sig. 0,01) asumsi normalitas ditolak. Z sk = (0,545)/√6/50 = 1,57 Zk = (0,016)/√24/50 = 0,023 Karena Zsk dan Zk < 2,58 maka asumsi normal dapat diterima

20 TES KOLMOGOROV-SMIRNOV Z
Dari menu SPSS Pilih “ANALYZE” Pilih “NON PARAMETRIC TEST” Pilih sub menu “1-Sample K-S”

21 Dari menu SPSS Pilih “ANALYZE” Pilih “NON PARAMETRIC TEST” Pilih sub menu “1-Sample K-S”

22 Masukan Unstandardize Residual , hidupkan “NORMAL” tekan “OK”

23 Out Put Kolmogorov – Smirnov (K-S)
Unstandardize residual N 50 Normal Parameter a.b Mean Std. Deviation Most Extreme Absolute .101 Difference Positif Negative Kolmogorov – Smirnov Z .711 Asymp. Sig. (2-tiled) .693

24 Intepretasi Besar nya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,711 Signifikansi pada 0,693, karena > 0,05 berarti data residual berdistribusi normal, konsisten dengan hasil sebelumnya.

25 TERIMA KASIH SEMOGA BERMANFAAT