Cara Mengatasi Data Berdistribusi Tidak Normal

Ketika kita hendak melakukan analisis statistik parametrik, seperti melakukan uji korelasi product moment, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah distribusi data kita normal. Oleh karena itu sebelum melakukan analisis statistik parametrik, terlebih dahulu kita harus melihat apakah data kita terdistribusi normal atau tidak. Bagaimana cara untuk melihat data kita normal atau tidak? Berikut akan diberikan contoh penelitian fiktif tentang “Hubungan antara IQ dengan prestasi”. Data fiktif dapat didownload di sini


Uji Normalitas di SPSS
Sebelum menguji hipotesis kita yakni “ada hubungan antara IQ dengan prestasi”, maka kita uji terlebih dahulu normalitas data IQ dan prestasi kita. Ada berbagai cara untuk menguji normalitas di SPSS, seperti dengan melihat histogram dan nilai skewness dan kurtosis serta dengan uji kolmogorov-smirnov.  Contoh kali ini kita akan menggunakan uji kolmogorov-smirnov. Uji normalitas dengan kolmogorov-smirnov dilakukan dengan membandingkan distribusi empirik data kita dengan distribusi normal yang diharapkan. Karena merupakan uji beda, maka nilai p yang diharapkan adalah yang tidak signifikan, yakni p>0,05. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan antara kedua distribusi itu, yang berarti distribusi data empirik kita adalah normal. Untuk menguji normalitas di SPSS dapat dilakukan dengan cara
1.      Klik analyze – descriptive statistics – explore
2.      Masukkan variabel IQ dan prestasi ke dependent list
3.      Klik plots, lalu centang histogram dan normality plots with tests
4.      Klik continue lalu OK


Dari output tersebut dapat kita lihat, variabel IQ memiliki nilai kolmogorov-smirnov sebesar 0,53 dan p=0,200 (p>0,05), dengan demikian tidak ada perbedaan antara distribusi empirik data kita dengan distribusi normal ideal, oleh karena itu distribusi data variabel IQ normal. Sedangkan pada variabel prestasi memiliki nilai kolmogorov-smirnov  sebesar 0,105 dan p=0,027 (p<0,05), dengan demikian ada perbedaan antara distribusi empirik data kita dengan distribusi normal ideal, oleh karena itu distribusi data variabel prestasi tidak normal. Lalu bagaimana kita memperlakukan data yang tidak normal kita? Ada beberapa cara yang bisa dilakukan untuk mengatasi data yang tidak normal tersebut.

Membuang outliers
Salah satu alasan mengapa data kita tidak normal adalah adanya outliers. Outliers adalah data yang memiliki skor ekstrem, baik ekstrem tinggi maupun ekstrem rendah. Adanya outliers dapat membuat distribusi skor condong ke kiri atau ke kanan. Beberapa ahli menilai data outliers ini lebih baik kita buang, karena ada kemungkinan subjek mengerjakan dengan asal-asalan, selain itu adanya data outliers juga mengacaukan pengujian statistik. Namun beberapa ahli tetap mendukung bahwa data outliers tetap harus dimasukkan dalam analisis karena memang fakta di lapangan adalah demikian. Dalam kasus ini, kita akan membuang outliers yang dapat mengacaukan data kita, sehingga diperoleh distribusi yang normal.

Untuk melihat data outliers, kita dapat melakukannya di output kita tadi pada bagian Boxplot. Hasil output boxplot data kita dapat dilihat pada gambar di bawah.

Gambar tersebut mengindikasikan data-data mana saja yang terindikasi merupakan data ekstrem atau outliers.  Jika data berada di atas kotak, menunjukkan data ekstrem tinggi, sedangkan jika berada di bawah kotak menunjukkan data ekstrem rendah. Semakin jauh dari kotak, semakin ekstrem data tersebut. Dari output di atas kita dapat melihat bahwa subjek nomer 2 terindikasi sebagai outliers. Untuk menghapus data subjek, klik kanan pada nomer subjek, lalu pilih clear.

Jika outliers tersebut telah kita hapus, maka kita uji kembali normalitas data kita dengan kolmogorov-smirnov. 

Hasil uji kolmogorov-smirnov yang baru ditunjukkan gambar di bawah.
Hasil uji kolmogov-smirnov yang baru pada variabel prestasi ternyata menghasilkan nilai kolmogorov-smirnov sebesar 0,097 dan p=0,61 (p>0,05). Dengan demikian distribusi data variabel prestasi normal. Begitu juga pada variabel IQ yang memiliki p>0,05, sehingga variabel IQ juga terdistribusi normal. Dengan demikian masalah ketidaknormalan data kita sudah teratasi.

Transformasi Data
Jika beberapa ahli tidak setuju dengan cara menghapus data-data ekstrem, cara lain yang bisa ditempuh adalah dengan transformasi data. Transformasi data dilakukan dengan mengubah data kita dengan formula tertentu tergantung dari bentuk grafik kita. Sebelum melakukan transformasi data, kita harus tahu terlebih dahulu bagaimana bentuk grafik kita. Cara melihat grafik data kita adalah dengan cara 
1.      Klik analyze – descriptive statistics – frequencies
2.      Masukkan variabel prestasi dan pilih menu chart, pilih histogram dan centang show normal curve on histogram.
3.      Klik continue dan OK, maka akan diperoleh output seperti berikut.
Grafik tersebut menggambarkan kurve kita condong ke kanan. Beberapa kemungkinan grafik yang akan muncul adalah sebagai berikut.
Sumber gambar: http://i-codee.blogspot.co.id

Panduan transformasi data berdasarkan bentuk grafik dapat dilihat di tabel di bawah.
Bentuk Grafik Histogram
Bentuk Transformasi Data
Moderate positive skewness
SQRT(x)
Substansial positive skewness
LG10(x)
Severe positive skewness
1/x
Moderate negative skewness
SQRT(k-x)
Substansial negative skewness
LG10(k-x)
Severe negative skewness
1/(k-x)
k = nilai tertinggi dari data mentah x

Jika kita kembali ke data kita dan melihat grafik histogram kita, maka bentuk grafik kita adalah moderate negative skewness, sehingga transformasi data yang kita pakai adalah SQRT(k-x). K adalah nilai tertinggi dari data mentah variabel prestasu, yakni 86. Untuk mentransformasi data, kita dapat melakukan langkah berikut
1.      Klik transform – compute variable. 
2.      Pada kotak target variable, kita ketik nama variabel baru kita, misal trans_prestasi
3.      Pada numeric expression, masukkan formula kita yakni SQRT(86-prestasi)
4.      klik OK
Kembali lagi ke data kita, maka kita sudah memiliki variabel baru bernama trans_prestasi yang tidak lain adalah transformasi data dari variabel prestasi.  

Untuk melihat apakah transformasi data kita berhasil atau tidak, kita uji kembali normalitas data kita dengan kolmogorov smirnov.
Dari hasil uji kolmogorov-smirnov, diperoleh p>0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa variabel transformasi prestasi ini terdistribusi secara normal.

Catatan mengenai transformasi data:
·       Transformasi  data tidak hanya dapat digunakan untuk mengatasi ketidaknormalan data, tapi juga dapat digunakan untuk mengatasi pelanggaran asumsi lainnya, seperti lineraritas dan homogentitas varians pada uji beda. Meskipun umum digunakan, namun penggunaan transformasi data sendiri juga tidak lepas dari pro dan kontra. Beberapa diskusi terkait dapat dilihat di sini
·      Jika transformasi data dilakukan, maka data yang ditampilkan dalam laporan kita tetaplah data asli. Namun data yang digunakan untuk uji statistik parametrik menggunakan data transformasi.
·      Jika uji statistik dilakukan untuk mengkorelasikan dua atau lebih variabel, maka setiap variabel juga harus ditransformasikan dalam bentuk yang sama. Artinya, dalam contoh di atas, variabel IQ juga harus ditransformasi ke bentuk SQRT(k-IQ).

Mengubah Analisis ke Non-Parametrik
Cara terakhir jika dengan menghapus outliers dan mentransformasi data kita belum berhasil adalah dengan mengubah teknik analisis kita ke analisis non-parametrik. Analisis non-parametrik tidak memerlukan asumsi normalitas seperti yang diperlukan pada analisis parametrik. Meskipun demikian, power test analisis non-parametrik ini tentu lebih lemah jika dibandingkan dengan analisis parametrik. Beberapa teknik analisis pengganti analisis parametrik disajikan dalam tabel di bawah ini.
Analisis Parametrik
Analisis Non Parametrik
Fungsi
Paired sample t-test
Uji tanda
Uji  Wilcoxon
Meneliti perbedaan dalam  suatu kelompok
Independent sample t-test
Uji Mann-Whitney U;
Membandingkan dua sample bebas
Anava satu jalur
Anava dengan menggunakan peringkat Kruskal-Wallis
Membandingkan tiga kelompok atau lebih
Anava dua jalur
Anava dua jalur Friedman
Membandingkan tiga kelompok atau lebih dengan menggunakan dua faktor yang berbeda
Korelasi Pearson
Korelasi peringkat Spearman
Mengetahui hubungan korelasi linier antara dua perubah

Update!
Sebelum menjudge data kita tidak normal, ada baiknya membaca artikel ini dulu. Cara menguji normalitas yang benar ada di situ.


Pensiunan guru SD yang sudah promosi menjadi dosen Psikologi di Universitas Muhammadiyah Malang

Share this

Related Posts

Previous
Next Post »

110 komentar

Write komentar
January 27, 2018 at 12:41 AM delete

Saya mau tanya,dengan mentransformasi data apakah nilai n ajan berubah?soalnya saya pnya data fgn nilai n=125 sya trnformasi dgn spss dlm bentuk LN nilai n jd berubah 74,mohon pencerahan,trimakasi

Reply
avatar
January 27, 2018 at 7:31 PM delete

Seharusnya transformasi data tidak mengubah jumlah responden

Reply
avatar
February 18, 2018 at 6:40 AM delete

Saya mau tanya, hasil output nya setelah ditransformasi data kog one sample kolmogrov-smirnov test cannot be performed, itu letak kesalahannya dimana ya pak,, terimakasih

Reply
avatar
March 3, 2018 at 8:35 AM delete

Mohon maaf, pertanyaan kurang spesifik, saya belum bisa bantu

Reply
avatar
March 6, 2018 at 4:44 PM delete This comment has been removed by the author.
avatar
April 12, 2018 at 10:28 PM delete

Mau tanya, boleh gak kalau kita mentransformasi data sebanyak dua kali atau lebih? Soalnya punya saya banyak angka negatifnya jadi saya kuadratkan lalu saya Ln kan lagi, apakah itu tidak masalah?

Reply
avatar
April 18, 2018 at 12:30 AM delete

Bagaimana jika setelah transformasi data dengan SQRT nilai N berubah dan tidak sama/berbeda apa bisa di perbaiki?

Reply
avatar
April 20, 2018 at 11:47 PM delete

Bapak, saya ingin bertanya. saya memiliki 300 data yang saya ambil menggunakan survei online, setelah uji normalitas,terdapat 20 data outliers, apakah saya dapat menghapus 20 data tersebut atau ada maksimal data yg dihapus? misalnya hanya boleh menghapus 10.. terimakasih..

Reply
avatar
April 21, 2018 at 6:57 PM delete

Apakah datanya ada yang nilainya negatif? Beberapa transformasi tidak bisa dilakukan pada data negatif, termasuk SQRT, hal itu akan menimbulkan missing di data. Coba transformasi lain

Reply
avatar
April 21, 2018 at 6:59 PM delete

Sebenarnya tidak ada batas maksimal menghapus, hanya saja kalau sapel terlalu kecil juga tidak baik. Kalau data 300, dihapus 20 masih 280, itu masih cukup baik. Hanya saja saran saya, coba menghapus bertahap, mulai dari yang sangat ekstrem terlebih dahulu

Reply
avatar
April 24, 2018 at 5:36 PM delete

Mau tanya, kalo udah melakukan transform data apa harus diulang lagi uji validitas dan uji reliabel dan analasis data nya? Trimakasih

Reply
avatar
April 24, 2018 at 10:00 PM delete

Tidak perlu. Transformasi hanya untuk uji hipotesisi agar memenuhi asumsi dari analisis

Reply
avatar
April 26, 2018 at 1:08 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
April 26, 2018 at 9:03 AM delete

Teromakasih. Sangat membantu.. Di sini saya ingin meminta buku referensi atau dasar dari outlier boxplot. Terimakasih.

Reply
avatar
April 27, 2018 at 2:08 AM delete

Saya mau tanya, hasil output nya kolmogrov-smirnov bisa tidak ada di tabel ya hanya ada test statistic dan Asymp. Sig (2-tailed)

Reply
avatar
April 27, 2018 at 2:38 AM delete

Referensi terkait outliers, boxplot, dan scatterplot bisa dilihat di buku Andy Field: Discovering statistics using SPSS. Buku bisa didownload di halaman download

Reply
avatar
April 30, 2018 at 3:22 AM delete

Iya pak data saya ada yg bernilai negatif, bagaimana ya pak solusi nya untuk hal tersebut, selain Sqrt sy harus menggunakan apa agar N valid nya tidak berubah, kalau menggunakan Ln dan Log masih belum normal, trimakasih...

Reply
avatar
April 30, 2018 at 9:25 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
May 4, 2018 at 7:24 PM delete

Assalamjalaikum
Saya menggunakan analis. Reg sederhana dengan 3 var Y dan 1 X. Data x tidak terdistribusi normal dan sudah di transformasi. Uji autokorelasi sya pun harua menggunakan cochrane orcutt. Untuk selanjutnya uji t, F, dan regresi sederhana data mana yg harua saya gunakan? Dari transformasi uji normal atau uji cochrane orcutt. Terimakasih

Reply
avatar
May 14, 2018 at 6:39 AM delete

mau nanya, kan kalo misal data berdistribusi normal maka memakai nilai Mean.
nah kalo data yg tdk berdistribusi normal itu pake apa ya ? makasih

Reply
avatar
May 24, 2018 at 3:56 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
June 24, 2018 at 8:32 AM delete

Mau tanya, nilai yang dilihat pada kolom kolmogrov smirnov jika data terdistribusi normal yang mana ya, nilai sig atau nilai statistic?

Reply
avatar
June 26, 2018 at 9:48 PM delete

Kak saya mau bertanya, apakag analisis regresi logistik merupakan analisis unutk data nonparametrik?
jika boleh selain itu apa saja ya kak untuk uji regresi nonparametrik?

Reply
avatar
June 27, 2018 at 5:39 AM delete

Untuk melihat normal atau tidaknya kalau di SPSS langsung lihat sig nya saja. Data normal kalau sig nya > 0,05

Reply
avatar
June 27, 2018 at 5:52 AM delete

Regresi logistik itu untuk memprediksi variabel terikat yang berskala dikotomi (misal: Ya dan Tidak). Regresi nonparametrik salah satuny adalah dengan Kernel Regression yang bisa dianalisis dengan software R

Reply
avatar
June 27, 2018 at 6:58 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
June 27, 2018 at 7:00 AM delete

Kak mau bertanya,data saya ada 40 setelah saya uji normalitas ternyata di KS tidak normal, signya 0.000. Lalu saya transformasi data tsb ke Ln dan data N saya berubah jadi 33 dan data KS normal dengan sig 0.200, apakah tidak apa2 kalau saya menggunakan data yg sudah di transformasi yg penting data tersebut masih lebih dari 30? Tlg di jawab ya kak, terima kasih..

Reply
avatar
June 27, 2018 at 10:33 AM delete

Halo, saya mau bertanya. Apabila data sudah ditransformasi utk uji normalitas, data untuk homogenitas dll tetap menggunakan data asli atau data transformasi?

Reply
avatar
June 28, 2018 at 7:58 PM delete

Apakah datanya ada yang nilainya negatif? Beberapa transformasi tidak bisa dilakukan pada data negatif, termasuk LN, hal itu akan menimbulkan missing di data. Coba transformasi lain kalau memungkinkan, atau ubah ke bentuk T-score agar menghasilkan nilai yang positif

Reply
avatar
July 1, 2018 at 5:46 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
July 3, 2018 at 2:51 AM delete

Assalamualaikum mas saya mau tanya... saya kan mneliti data di Bursa efek dg 33 lap keuangan dg waktu 3th jdi data saya kan ada 99, stelah saya uji normalitas nilai KS tdak terdistribusi dengan normal. Lalu apa boleh saya ambil nilai rata2 dr 99 data menjadi 33 data setelah itu saya mentransformasikan ke LN... Mohon pencerahannya. Terimakasih

Reply
avatar
July 10, 2018 at 8:35 AM delete

Tergantung tujuan penelitiannya. Kalau memang itu dirasa tidak menyimpang dari tujuan silakan. Tapi saran saya, mungkin justru bisa dipakai saja 1/2 tahun yang datanya bisa dianalisis. Atau coba lakukan langkah-langkah di atas utk menormalkan data. Alternatif terakhir, gunakan statistik non-parametrik

Reply
avatar
July 10, 2018 at 8:39 AM delete

Maaf saya kurang paham dengan pertanyaannya. Tapi baik itu normal atau tidak, lebih baik gunakan skor mentah, baru kemudian bisa ditransformasikan dll kalau diperlukan

Reply
avatar
July 11, 2018 at 3:45 AM delete

Pak saya mau tanya saya ini ada 4variabel salah satu variabel saya adalah variabel dummy . Data saya sekunder . Gak normal2 pak data saya udah saya pake segala cara atau saya ada yg salah ya? Tolong pak pencerahan nya pak

Reply
avatar
July 12, 2018 at 8:22 PM delete

Salam.
Mohon maaf pak saya ingin bertanya. Di bagian Catatan Mengenai Transformasi Data, disebutkan bahwa jika salahsatu variabel dilakukan transform dengan, misal SQRT, maka variabel yang lainnya uga harus dilakukan transform SQRT. Yang ingin saya tanyakan, jika grafik histogram yang ditunjukkan dari setiap variabel berbeda, apakah trnasformasi yang dilakukan tetap sama ya Pak?
Mohon arahannya. Terima kasih

Reply
avatar
July 13, 2018 at 6:41 AM delete

iya, tetap harus dengan transformasi yg sama

Reply
avatar
July 14, 2018 at 8:27 PM delete

Pak saya mau tanya..data saya ada yg negatif setelah saya lakukan transformasi data, data yg negatif itu hilang sendiri,,bagaimana caranya mengubah data yg negatif menjadi positif seperti yg bapak bilang diatas dalam bentuk T-score?

Reply
avatar
July 15, 2018 at 6:05 AM delete

https://www.semestapsikometrika.com/2017/09/mengubah-skor-ke-bentuk-skor-standar-di.html

Reply
avatar
July 15, 2018 at 12:29 PM delete

Mohon maaf, apa ada jurnal atau buku terkait pembahasan ini pak... Mohon informasi nya pak, terimakasih

Reply
avatar
July 15, 2018 at 11:50 PM delete

Pembahasan ini disarikan dari berbagai sumber, tapi saya banyak mengacu pada buku Andy Field, Discovering Statistics Using SPSS. Ebook nya bisa didownload di halaman download

Reply
avatar
July 16, 2018 at 4:47 AM delete

KA mau tanya tp banyak hehe boleh minta email nya gak?

Reply
avatar
July 17, 2018 at 11:21 AM delete

Berarti walaupun berbeda hasil Skewness nya (ada yang positive skewness dan ada yang negative skewness) tetap harus di transform dengan calculation transform yang sama ya pak?

Dan ada lagi yang ingin saya tanyakan Pak. Jika dari keseluruhan variabel independen, hanya 1 variabel independen saja yang saya transform, apakah boleh ya Pak?

Terima kasih

Reply
avatar
July 18, 2018 at 5:52 AM delete

Tidak, sekali anda melakukan transform, seluruh variabel lain yang dikorelasikan juga harus ditransform dengan transformasi yang sama

Reply
avatar
July 19, 2018 at 6:08 AM delete

Oh begitu, baik Pak.

Maaf pak ada 1 lagi pertanyaan, tapi agak sedikit keluar dari materi yang bapak sampaikan di laman ini, namun saya mohon bantuan pencerahannya pak. Ini tentang Outlier pak

Saya sedang meneliti menggunakan analisis regresi logistik, pada 60 bank dalam waktu 7 tahun dengan 7 variabel. Namun ada di salahsatu uji yang tidak lolos, yaitu Hosmer and Lemeshow Test. Saya mencoba mencari nilai Zscore nya untuk mengetahui apakah ada outlier, ternyata ada. Yang ingin saya tanyakan, dari data outlier tersebut, jika yang terkena outlier adalah pada Bank A pada tahun 2011, namun pada tahun 2012 Bank A tidak terkena outlier, apakah saya harus menghapus keseluruhan data dari Bank A (dari 2011 hingga 2017) atau hanya menghapus di tahun dimana Bank A terkena outlier (hanya di 2011)?

Mohon pencerahannya Pak. Terima kasih banyak.

Reply
avatar
July 20, 2018 at 3:54 AM delete

Ada yang bisa bantu, bagaimana bila sampel yang di gunakan itu 3 sampel. Sedangkan untuk uji non parametric sendiri biasanya ada 2 sampel saja. Pakai apa yah uji normalitas non parametric tapi dg 3 sampel?

Reply
avatar
July 21, 2018 at 3:02 AM delete

Assalamualaikum, pak izin bertanya apa penyebabnya saat menguji dg Uji Mann Whitney " Mann Whytney Test cannot be performed on empty groups". Pdhl skala variabel sudah numerik . Terimkasih

Reply
avatar
July 28, 2018 at 2:27 AM delete

assalamualaikum
saya mau bertanya.. penelitian sy ada 3 variabel x dan 1 variabel y
dua variabel tidak normal
setelah saya transform dgn cara Log(sesuai variabel),, hasil menunjukan yang 1 variabel mau normal tetapi yang satu tudak mau normal
mohon pencerahannya pak
boleh jawabannya dikirim via email hamidsarwono@gmail.com
terimakasih atas waktunya pak

Reply
avatar
Anonymous
August 19, 2018 at 2:26 AM delete

Pak, sy mau tanya. Kalau data nya setelah di coba dengan ln dan outlier masih tidak normal ada cara yg lain tidak?

Reply
avatar
September 4, 2018 at 1:53 AM delete

halo kak, saya mau tanya ini sumber nya darimana ya? atau ada buku atau jurnal untuk referensi?? Terima kasihh

Reply
avatar
September 16, 2018 at 3:06 AM delete

Mohon bantuannya gan, ane sudah transformasi data SQRT tapi kok masih ga normal aja ya?

Reply
avatar
September 17, 2018 at 7:06 PM delete

coba dengan transormasi yang lain. Jika masih belum berhasil, coba cara yang saya jelaskan di artikel ini. Kalau tetep belum bisa, gunakan statistik non-parametrik

Reply
avatar
September 25, 2018 at 4:26 AM delete

ka, saya mau tanya. Min pengambilan sampel saya adalah 400 responden. dan saat ini saya dapat 412 responden, dan hasilnya tidak normal nilai p mendekati signifikansi 0.000c, lalu saya membuang outlier hingga 5 kali akhirnya saya dapat nilai normal, namun sampel saya menjadi 374. Apakah data ini bisa saya pakai? atau saya harus tetap mencapai 400 responden?

Reply
avatar
October 12, 2018 at 10:09 AM delete

terimakasih banyak, sangat membantu, semoga ilmunya terus bermanfaat untuk orang lain dan Allah balas dengan banyak kebaika.

Reply
avatar
October 16, 2018 at 8:38 PM delete

Pak kalau grafik nya condong nya tengah", jadi ga ke kiri ga ke kanan dia tengah" pake ketentuan yg mana ya? Di atas ga ada yg tengah. Data saya soalnya ga normal tapi grafiknya condong di tengah"

Reply
avatar
October 19, 2018 at 7:20 PM delete

Pak kalau datanya ada yang negatif pakai tranformasi yang mana ya?

Reply
avatar
October 22, 2018 at 2:34 AM delete

pak, maaf transformasi yang bisa digunakan untuk variabel yang mengandung data bernilai negatif yang mana ya? terimakasih atas responnya

Reply
avatar
October 22, 2018 at 5:55 PM delete

Transformasi sebaiknya disesuaikan dgn bentuk kurvanya, menceng kemana. Kalau ada data yg negatif bisa dibuat positif dulu dgn diubah ke bentuk T-score atau skor terstandar lainnya

Reply
avatar
October 22, 2018 at 5:56 PM delete

Transformasi sebaiknya disesuaikan dgn bentuk kurvanya, menceng kemana. Kalau ada data yg negatif bisa dibuat positif dulu dgn diubah ke bentuk T-score atau skor terstandar lainnya

Reply
avatar
Anonymous
October 26, 2018 at 11:17 AM delete

kaa.. maaf mau bertanya.. apabila data ternyata yang kita dapat berdistribusi tidak normal sudah kita coba ubah ubah tetapi hasilnya tetap data yang tidak berdistribusi dengan normal, apakah bisa tetap di pakai ka?

Reply
avatar
Anonymous
October 26, 2018 at 11:44 AM delete

Kaa.. maaf mau tanya.. jika data yang kita peroleh awalnya berdistribusi tidak normal dan setelah di perbaiki pun tetap berdistribusi tidak normal apakah tetap bisa di lanjutkan pengolahan datanya ka?


Dan jika jawabannya boleh.. berarti jika melanjutkan pengolahan data yang tidak berdistribusi normal ini menggunakan jenis nonparametrik?

Reply
avatar
November 21, 2018 at 7:29 AM delete

Itukan pakai sqrt transformasinya,apakah untuk variabel lainnya menggunakan sqrt juga atau hrs melihat bntk grafik dlu untuk mentransformasinya?

Reply
avatar
November 21, 2018 at 7:29 AM delete

tukan pakai sqrt transformasinya,apakah untuk variabel lainnya menggunakan sqrt juga atau hrs melihat bntk grafik dlu untuk mentransformasinya?

Reply
avatar
Anonymous
November 22, 2018 at 5:07 AM delete

pak ini ada sumber literaturnya? kalo ada boleh minta sumbernya? terima kasih. artikel yang bagus dan sangat membantu..

Reply
avatar
December 4, 2018 at 3:20 AM delete

Halo saya mau tanya kan saya sudah transform data lalu untuk analisis regressionnya pakai data me tah apa yg detelah d transform ya?

Reply
avatar
December 5, 2018 at 10:17 AM delete

Pak, saya mau nanya. Data saya merupakan data sekunder yang di peroleh dari laporan keuangan dengam mendownload di Bursa Efek Indonesia. Adapun jumlah sampel saya (n) sebanyak 84. Nah ketika saya melakukam uji asumsi klasik salah satunya di uji normalitas. Uji normalitas itu dasar keputusannya ada 2 yaitu uji grafik dam statistik. Permasalahan disaat saya mengolah data itu ketika saya melakukan uji normalitas dengan uji statistik, dimana uji KS tidak terdistribusi dengan normal. Ketika saya LN kan malah makin ga bagus. Itu menurut bapak gimana ya ? Terimakasih. Mohon di jawab yaa😊

Reply
avatar
December 5, 2018 at 9:40 PM delete

Pak saya mau nanya..apakah transformasi data hanya berlaku untuk kolmogorov pak? Bagaimana dengan shapiro wilk pak jika datanya tidak normal dan mau dinormalkan untuk shapiro wilk pakai apa pak? Mohon penerangannya pak.terima kasih.

Reply
avatar
December 22, 2018 at 4:37 AM delete

Kak mau tanya. Saya menggunakan ujì normalitas menggunakan Kolmogrof sminorv. Jika kelanjutan teori, jika distribusi tabel tersebut tidak normal menggunakan uji apa ?
Terima kasih

Reply
avatar
January 10, 2019 at 2:40 AM delete

Maaf ka
Saya menguji data saya
Item pertanyaannya 10,8,4,3
Namun data tidak berdistribusi normal. Masalahnya dimana ya ka ?

Reply
avatar
January 22, 2019 at 5:26 AM delete

Sebenarnya tidak ada batas maksimal menghapus, hanya saja kalau sapel terlalu kecil juga tidak baik. Kalau data 300, dihapus 20 masih 280, itu masih cukup baik. Hanya saja saran saya, coba menghapus bertahap, mulai dari yang sangat ekstrem terlebih dahulu
pak jika data SAYA memiliki kASUS SEPERTI PERTANYAAN DIATAS . KEMUDIAN JIKA DATA SAYA TIDAK NORMAL BAGAIMANA MELANJUTKAN KE TAHAP SELANJUTNYA. UNTUK JAWABANNYA TERIMA KASIH PAK.

Reply
avatar
Anonymous
January 27, 2019 at 4:04 AM delete

Mau nanya kan katanya K = nilai tertinggi data mentah (25) terus kenapa waktu di masukin ke rumus jadi (86-prestasi) bukan (25-prestasi)? Mohon penjelasannya

Reply
avatar
February 4, 2019 at 3:00 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
February 4, 2019 at 3:00 AM delete

Gan saya kan udah transformasi data nih dengan berbagai pilihan, tapi masih belum normal juga. Saya pernah denger misal pake transformasi log10 bisa dicoba juga ditambahkan dengan angka dibelakangnya, contoh LG10(DATA + 1), atau LG10(DATA + 2), dst... sampai didapatkan data normal. betul gak?

Pertanyaan kedua, kalau data sudah ditransformasi dan masih tidak normal apakah boleh dihilangkan outlier pada data yang sudah ditransformasi tsb? Soalnya kalo menghilangkan outlier pada data asli hasilnya tetap tidak normal.

Reply
avatar
February 7, 2019 at 6:16 AM delete

Kak saya mau tanya, kalo uji validitas dan reliabilitas apakah datanya harus di tranaformasikan dulu atau tidak usah pun gapapa?
Teimakasih

Reply
avatar
Elfit
February 25, 2019 at 4:47 PM delete

Selamat pagi. Ketiga pilihan yang disampaikan, yaitu membuang outlier, transformasi, dan mengubah analisis tsb sifatnya berurutan atau kita bisa langsung memilih salah satu? Contohnya: karena kesulitan mentransformasi data maka cara yang dipilih adalah mengganti model analisis. Terima kasih, sukses selalu :)

Reply
avatar
March 1, 2019 at 5:34 AM delete

kak sy mw tanya 86 itu dpt darimana. soalx saya liat kembali ke data view variabel prestasi g ad datax yg 86. terimakasih bnyk. smg dijawab

Reply
avatar
March 2, 2019 at 2:19 PM delete

Hai kak dini. Permasalahan kita sama. Jadi gimana dgn kolmogorov tdk ada kak. Saya jg tidak ada kolmogrov nya malah test statistic katanya

Reply
avatar
March 6, 2019 at 9:12 PM delete

Maaf pak mau nanya,buku yang membahas tentang cara menormalkan data ini apa ya pak???

Reply
avatar
March 7, 2019 at 8:11 AM delete

di data spss, N nya 484 tp pas di regres, N nya ko jadi 480 ya?

Reply
avatar
March 23, 2019 at 9:12 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
April 5, 2019 at 8:27 AM delete

Maaf pak mau tanya kalo menggunakan uji outlier menjadi normal tp terjadi multikolinearitas bagaimana ya pak?

Reply
avatar
April 7, 2019 at 5:09 AM delete

Kaya mana cara mengatasi analisis regresi linier berganda yang hasil nya sig nya itu lebih besar dari hasil f dan.. Nilai x1 x2 ny itu lebih kecil dari nilai eror nya.. Dan hasil nya pun negatif..??

Reply
avatar
April 20, 2019 at 9:32 AM delete

mohon maaf pak, saya mau bertanya data saya tentang laporan keuangan yang bernilai negatif. dan tidak terdistribusi normal. kalau mau transform data pakaai transform data jenis apa yah pak ?

Reply
avatar
April 23, 2019 at 5:54 AM delete

Selamat malam pak.
Saya mau tanya kalau hasil pada unstandardized coeficien kolom B negatif. Cara untuk biar positif gimana ya pak.

Reply
avatar
May 4, 2019 at 10:15 AM delete This comment has been removed by the author.
avatar
May 4, 2019 at 10:17 AM delete

selamat malam pak mau bertanya nilai K dari mana ya pak,terima kasih

Reply
avatar
May 5, 2019 at 11:31 PM delete

Olah Data Semarang
Jasa Olah Data SPSS, AMOS, LISREL, Frontier 4.1
EVIEWS, SMARTPLS, STATA, DEAP 2.1, DLL
Contact Person WhatsApp
Klik Link Dibawah
Contact Person WhatsApp +6285227746673

Reply
avatar
May 6, 2019 at 10:17 PM delete

saya ingin menegtahui referensi yang digunakan dari yang tertera diatas tentang "Transformasi data tidak hanya dapat digunakan untuk mengatasi ketidaknormalan data, tapi juga dapat digunakan untuk mengatasi pelanggaran asumsi lainnya, seperti lineraritas dan homogentitas varians pada uji beda." sekiranya bisa dilampirkan referensinya terimakasih.

Reply
avatar
May 9, 2019 at 8:49 AM delete

Mohon maaf saya mau bertanya, saya kan baru belajar mengenai spss dan data yg saya masukkan tidak normal, kemudian apa yang harus di ganti biar normal, karena data yang saya gunakan sudah sesuai dengan data asli. Mohon bantuannya

Reply
avatar
May 10, 2019 at 12:54 AM delete

Mohon maaf pak saya mau bertanya, data saya tidak normal mengenai zscore, yang digunakan untuk uji regresi itu variable yg telah di transform ke zscore atau bukan ya pak? Terimakasih

Reply
avatar
May 23, 2019 at 8:37 PM delete

Assalamualailum, maaf pa saya mau nanya. Saya kan udah di transform terus di LN tetep hasilnya ada yg kosong di sqrt juga tetep aja. Itu gimana ya pa solusinya?

Reply
avatar
May 23, 2019 at 8:39 PM delete

Sama ini pa, udah saya coba outlier datanya dibuang2in pas saya uji lagi itu tetep aja hasilnya tidak normal masih 0,00 kalo kaya gitu kenapa ya pa? Butuh banget informasinya terimakasih

Reply
avatar
May 23, 2019 at 8:43 PM delete

Assalamualailum, maaf pa saya mau nanya. Saya kan udah di transform terus di LN tetep hasilnya ada yg kosong di sqrt juga tetep aja. Itu gimana ya pa solusinya?
Oh iya pa, saya juga udah coba outlier data yg dihapus hapusin itu kan nanti sampel nya berkurang. Pas saya uji lagi malah tetep masih gak normal kenapa ya pa itu? Mohon pencerahannya dan informasinya pa terimakasih

Reply
avatar
May 24, 2019 at 4:28 AM delete

Saya mau tanya, cara dapat nilai K pada saat ingin normalisasi moderate negative skewness gimana ya? lihat nilai K nya dimana, trims

Reply
avatar
Avi
May 28, 2019 at 5:59 AM delete

Pak maaf mau nanya, jika data sudah di transformasi dan datanya sudah berdistribusi normal, untuk melanjutkan uji korelasi dan regresi menggunakan data asli atau yang sudah di transformasi ya pak? Terima kasih

Reply
avatar
June 8, 2019 at 12:03 AM delete

Saya mau tanya pak, kalau untuk transformasi data apa bolrh menggunakan sqrt(X+1) dan kalau boleh buku mana yang bisa mendukung ini pak? Terimakasih

Reply
avatar
June 20, 2019 at 12:37 PM delete

Saya mau Tanya pak, kalo ada data yg nilai nya 0 apa bisa di sqrt? Atau harus pakai Ln?

Reply
avatar
July 2, 2019 at 6:43 PM delete

Selamat pagi, saya mau bertanya setelah data diotlier kan data dihapus. untuk uji selanjutnya apa tetap menggunakan data asli atau data yang sudah dihapus (karena outlier) tersebut?
terima kasih :)

Reply
avatar
July 3, 2019 at 6:26 AM delete

Mbak mau bertanya saya juga sama kyak mbak bnyk angka negatif.. bagaimana solusinya mbak apakah boleh seperti itu

Reply
avatar
July 22, 2019 at 5:13 AM delete

Untuk sumber bukunya apa ya pak?

Reply
avatar
August 10, 2019 at 12:30 AM delete

Mau tanyak,kalok uji normalitas kolmogorov nilai sig 0.001 tapi di shapiro wilk nilai sig 0.104 itu dikatakan terdistribusi normal atau nggak ya pak?

Reply
avatar
August 13, 2019 at 8:27 AM delete

Sudahkah nemu solusi ? Saya juga ngalami hal sama kak . Butuh pencerahan

Reply
avatar
August 23, 2019 at 2:20 PM delete

pak saya mau nanya, kalo hasil uji normalitas kolmogorov saya ngepas 0,050 apakah masih dikatakan normal pak?

Reply
avatar
October 20, 2019 at 8:34 AM delete

Salam pak, mau tanya hasil sig tailed saya selalu 0,000 . Sy sdh mencari cara dgn transormasi dan hapus data ekstrem namun sig nya tdk berubah . Itu bagaimana ya pak cara mengatasi nya? Terima kasih pak

Reply
avatar

Artikel Lainnya