Memang kena buat pun ujian normaliti ni. Kalau tak buat, kita tak dapat tentukan statistik inferensi apa yang sesuai digunakan untuk persoalan kajian kita.
Tiga kaedah atau
ujian statistik yang biasa digunakan untuk uji kenormalan data ialah;
i). ujian Kolmogorov-Smirnov,
ii). ujian Saphiro-Wilk atau
iii). skewness dan kurtosis
Menurut Ahad, Teh, Othman dan Yaacob (2011), terdapat 4 ujian statistik untuk uji kenormalan data iaitu ujian Kolmogorov-Smirnov (Kolmogorov 1956; Smirnov 1936), ujian Anderson-Darling (Anderson & Darling 1952), ujian Cramer-von Mises (Anderson 1962), dan Shapiro-Wilk test (Shapiro & Wilk 1965).
Menurut Ahad, Teh, Othman dan Yaacob (2011), terdapat 4 ujian statistik untuk uji kenormalan data iaitu ujian Kolmogorov-Smirnov (Kolmogorov 1956; Smirnov 1936), ujian Anderson-Darling (Anderson & Darling 1952), ujian Cramer-von Mises (Anderson 1962), dan Shapiro-Wilk test (Shapiro & Wilk 1965).
Graf data yang normal adalah berbentuk loceng (bell shape) seperti rajah di bawah.
![normal-distribution](https://rosma212.files.wordpress.com/2011/05/normal-distribution.gif?w=300&h=213)
Kalau didapati data kita normal, bolehlah gunakan analisis parametric seperti pearson correlation dan anova. Tapi, kalau data tak normal atau bilangan sampel kurang dari 30, terpaksalah analisis gunakan non-parametric macam wilcoxon, spearman (bukan spiderman), atau mann-whitney test (bukan whiney houston tau, hihihi).
Ujian Saphiro-Wilk
adalah ujian terbaik kerana ujian ini menolak hipotesis null bagi ujian
kenormalan pada saiz sampel terkecil berbanding dengan ujian-ujian lain untuk
semua peringkat kepencongan dan kurtosis setiap taburan (Ahad, Teh, Othman dan
Yaacob, 2011). Lihat contoh di bawah;
Hasil ujian normaliti bagi
tahap malu mendapati bahawa data bertaburan secara normal (rujuk Lampiran H)
dengan keputusan ujian Saphiro-Wilk tahap
malu adalah tidak signifikan (SW =
.984, df = 118, p = .160) dan skewness
(-.064) serta kurtosis (-.561). Bagi
penglibatan pula, ujian normaliti juga mendapati bahawa data bertabur secara
normal dengan ujian Saphiro-Wilk penglibatan
tidak signifikan (SW = .983, df = 118, p = .137) dan skewness (-.018)
serta kurtosis (-.593). Dapatan saphiro-wilk yang tidak signifikan iaitu
nilai melebihi .05 menunjukkan data bertabur secara normal (Pallant, 2007).
Maka, dalam kajian ini, data bagi kedua-dua kumpulan tahap malu dan penglibatan
adalah tertabur dengan normal.
* Jika ujian S-W tidak signifikan ( melebihi .05), bermaksud data anda normal.
Akan tetapi, bukan senang nak dapat data yang normal kalau guna ujian Saphiro-Wilk. Boleh pening kepala nak buat data treatment, nak keluarkan outliers bagai. Jangan panik bro, kalau ujian Saphiro-wilk anda tak normal, tengoklah dapatan skewness dan kurtosis pulak. Boleh refer banyak buku statistik tentang nilai normal skewness kurtosis ni. Lihat contoh ayat di bawah;
boleh saya dapatkan rujukan chua 2011 tersebut?
ReplyDeletesangat bermanfaat dan mudah difahami. terima kasih
ReplyDelete