UJI NORMALITAS LILLIEFORS

 

Haloo apakabar para pembaca, ketemu lagi dengan tulisan saya  pada kesempatan kli ini saya akan menyampaikan ulasan terkait uji normalitas, nah apa itu uji normalitas ??? simak dalam tulisan singkat berikut

Uji normalitas adalah pengujian data untuk  mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas data perlu dilakukan agar peneliti dapat menentukan jenis statistik apa yang akan
digunakan.

Uji normalitas Menurut (Nasrum, 2018) uji Normalitas data dapat dilakukan dengan berbagai metode seperti Kolmogorov-Smirnov, Chi-Square, Lilliefors, Sahapiro-Wilk, Cramer Von Mises, QQ-Plot dan PP-Plot. masing-masing metode ini memiliki perbedaan dan kemampuan yang berbeda-beda dalam mendeteksi penyimpangan terhadap distribusi normal.

Namun disini saya akan fokus mengulas secara singkat  Uji Normalitas Lilliefors

Lilliefors menyatakan bahwa tabel Kolmogorov-Smirnov yang digunakan sebagai patokan untuk uji normalitas hanya valid jika data yang diobservasi benar-benar berasal dari fungsi distribusi kontinu. Jika satu atau beberapa parameter harus diestimasi dari sampel, maka table tersebut tidak lagi valid. Pada dasarnya uji ini mirip dengan uji Kolmogorov-Smirnov yang membedakan kedua metode ini hanya pada table pembanding untuk penarikan kesimpulan. sebagai pembanding  Lilliefors menggunakan gambar 1. Setiap N  yang diberikan, diperoleh nilai DL kritis untuk masing-masing taraf signifikansi yang digunakan. Uji Lilliefors lebih sensitif dalam mendeteksi penyimpangan terhadap distribusi normal daripada uji Kolmogorof Smirnov.

 

Gambar 1 Tabel Lilliefors (DL)

 

 

Datar Pustaka

Nasrum, A. (2018). Uji Normalitas Data untuk Penelitian. Jayapangus Press Books, i–117.