UJI NORMALITAS

Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Metode klasik dalam pengujian normalitas suatu data tidak begitu rumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel besar. Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistribusi normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistik normalitas. Karena belum tentu data yang lebih dari 30 bisa dipastikan berdistribusi normal, demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian. Uji statistik normalitas yang dapat digunakan diantaranya dengan metode Lilliefors.   selengkapnya klik disini UJI NORMALITAS

Kelompok 11

Angga Al Farhan

Blasus Pangestu

Fahmi Ahmad

uji normalitas

Agar dapat tercapainya data setiap variabel penelitian yang akan dianalisis membentuk distribusi normal, dan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh dari hasil penelitian berdistribusi normal atau tidak.

selengkapnya klik di sini : uji normalitas

Terimakasih :D

UJI NORMALITAS

ABSTRAK

Banyak sekali cara untuk menngihitung data Statistik yang bersifat normal atau tidak. Salah satunya adalah dengan uji normalitas. Uji normalitas adalah apakah data empiric yang didapatkan dari lapangan sesuai dengan distribusi teoritik tertentu. Dalam kasus ini, distribusi normal. Dengan kata lain, apakah data yang diperoleh berasal dari populasi yang berdistribusi normal.Uji normalitas dapat dihitung secara manual yaitu dengan menggunakan scientific calculator maupun dengan Ms. Excel. Disini akan dibahas cara pengitungan data Statistik dengan Uji Normalitas.

Kelompok 6 :
Eza Yanuar S
Lita Arofu
Milki Ikrimawati
Muhammad Diky Fahrizal
PPKN A

Selengkapnya klik:Uji Normalitas Kelompok 6

UJI NORMALITAS

 

ABSTRAK

Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Metode klasik dalam pengujian normalitas suatu data tidak begitu rumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel besar.Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistribusi normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistik normalitas.

Annisa Herlina Agustin

Rini Anggraini

Vina Merlinda

Yolana Anggun P

PPKN A

Selengkapnya klik : -KELOMPOK- UJI NORMALITAS PPKN A

 

Uji Normalitas

Pada pembahasan sebelumnya kita sudah belajar mengenai pengertian statistik, frekuensi distribusi, dan pengukuran gejala pusat.  Pada pembahasan kali ini kita akan membahas mengenai  uji normalitas. Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai langkah-langkah pengujian normalitas, silahkan klik link dibawah ini :

uji normalitas.Ade mardita, Husnul Khotimah, Vicka Khayrunnisa, Yulyani.

UJI NORMALITAS

Saptiani Indrawati                  4115131070

Mika Markus                           4115131074

Dina Mariyana                        4115131085

Nova Rizki. E                           4115131107

Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data yang didapatkan memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistic parametrik (statistic inferensial). Dengan kata lain, uji normalitas adalah uji untuk mengetahui apakah data empiric yang didapatkan dari lapangan itu sesuai dengan distribusi teoritik tertentu. Dalam kasus ini, distribusi normal. Dengan kata lain, apakah data yang diperoleh berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya suatu distribusi data. Hal ini penting diketahui berkaitan dengan ketetapan pemilihan uji statistic yang akan dipergunakan. Uji parametik misalnya, mengisyaratkan data harus berdistribusi normal. Apabila distribusi data tidak normal maka disarankan untuk menggunakan uji nonparametri.

Selanjutnya dapat dilihat di : UJI NORMALLITAS – SAPTIANI, MIKA, DINA, NOVA PPKN A 2013

Pengertian Uji Normalitas

  1. Agustina Amelia (4115134726)
  2. Annisa Ersha (4115131073)
  3. Farhan Maulana (4115131081)
  4. Tommi Juliansyah R. (4115131096)

Dalam artikel kali ini, akan dijelaskan mengenai uji normalitas beserta teknik pengujian normalitas dan contoh-contohnya.

Selengkapnya: Statistika – Uji Normalitas

Nilai Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh darihasil penelitian berdistribusi normal atau tidak. Data berdistribusi normal yaitu bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal, dimana data memusat pada nilai rata- rata dan median. Data yang membentuk distribusi normal bila jumlah data di atas dan di bawah rata-rata adalah sama, demikian juga simpangan bakunya.

Selengkapnya klik : Kelompok 4_PPKn 2013_Statistika_Uji Normalitas

Uji Normalitas

Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Uji ini merupakan pengujian yang paling banyak dilakukan untuk analisis statistik parametrik. Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistik parametrik, asumsi yang harus dimiliki yaitu bahwa data tersebut harus terdistribusi normal. Maksud dari data berdistribusi normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal. Uji normalitas yang digunakan dalam makalah ini yaitu uji kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov dengan menggunakan software SPSS 16. Dari hasil jika di lihat pada kolom Kolmogorov-Smirnov dapat diketahui bahwa nilai signifikansi lebih dari 0,05, maka distribusinya dapat dikatakan distribusi normal.

Selengkapnya klik disini Tugas Statistik Kelompok – Uji Normalitas – Hafid Rezandi Adi Ray

Uji Normalitas

Uji Normalitas merupakan salah satu uji mendasar yang dilakukan sebelum melakukan analisis data lebih lanjut atau lebih dalam, data yang normal sering dijadikan landasan dalam beberapa uji statistik meskipun semua data tidak dituntut untuk harus normal.

Uji normalitas itu sendiri berfungsi untuk melihat bahwa data sampel yang kita ambil atau kita gunakan mengikuti atau mendekati distribusi normal (distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan). Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas data, antara lain: Dengan kertas peluang normal, uji chi-kuadrat, uji Liliefors, dengan Teknik Kolmogorov-Smirnov, Shapiro Wilk dll.

selengkapnya klik : uji normalitas. eka, indri, wahyu, sekar.pdf

Uji Normalitas Data

Uji Normalitas adalah uji untuk mengetahui apakah data empirik yang didapatkan dari lapangan itu sesuai dengan distribusi teoritik tertentu. Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Untuk mencari data tersebut normal atau tidak dapat dicari dengan menggunakan dua langkah, yaitu 1) Menggunakan Uji Lilliefors = data yg jumlahnya sedikit di bawah 30 2) Menggunakan X2 (Kai Kuadrat) = untuk mencari data kelompok karena datanya banyak.

selengkapnya: klik  Uji Normalitas Data(kelompok 5)

Uji Normalitas Data

Uji Normalitas adalah uji untuk mengetahui apakah data empirik yang didapatkan dari lapangan itu sesuai dengan distribusi teoritik tertentu. Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Untuk mencari data tersebut normal atau tidak dapat dicari dengan menggunakan dua langkah, yaitu 1) Menggunakan Uji Lilliefors = data yg jumlahnya sedikit di bawah 30 2) Menggunakan X2 (Kai Kuadrat) = untuk mencari data kelompok karena datanya banyak.

selengkapnya klik : Uji Normalitas Data(KELOMPOK 5)

penyebaran data

Dalam penyajian statistika sangat dibutuhkan suatu metode pengumpulan data yang mempermudah pembacaan data. Terutama data mentah yang berupa nilai-nilai yang tertkadang digunakan dalam bentuk yang sangat banyak. Data mentah yang pada awalnya tidak teratur, tersusun rapih dan sistematis membuat pengolahan data yang diinginkan menjadi mudah dimengerti. Oleh sebab itu, dibuatlah suatu metode sistematis dari dasar statistic untuk proses mengolah data tersebut. untuk lebih jelasnya silahkan klik dibawah ini….

 

Statistika tugas 4

PENGUKURAN PENYEBARAN DATA

NAMA : KHOIRUN NISA
NIM : 4115133774
KELAS: PPKn – B

Abstrak/Ringkasan
Ukuran Variabilitas Data atau Ukuran Penyebaran Data termasuk salah satu jenis
statistik. Ukuran Variabilitas Data (measure of variability) atau Ukuran Penyebaran
Data (measure of dispersion) memiliki fungsi dalam berbagai macam ukuran
statistik untuk mengetahui luas penyebaran data, atau variasi data atau homogenitas
data, atau stabilitas data. Macam-macam ukuran penyebaran data antara lain range,
deviasi (deviasi kuartil, deviasi rata-rata, dan deviasi standar), variance, dan ukuran
penyebaran relatif. Pada kesempatan kali ini penulis hanya akan mempaparkan range
dan deviasi (deviasi rata-rata, dan deviasi standar). Berikut penjelasannya………………
pengukuran_penyebaran_data.khoirunnisa_(1)[1]

PENGUKURAN PENYEBARAN DATA

Nama: Ratna Tirtasari

Kelas: PPKn B 2013

 

Setelah mengetahui tentang distribusi frekuensi nilai rata – rata dari data yang sdang kita teliti , kita juga perlu mengetahui tentang ukuran yang dapat digunakan untuk mengetahui variabilitas atau penyebaran datanya . Ukuran yang dimaksud dalam dunia statistik dikenal dengan nama variabilitas data atau ukuran penyebaran data .

Ukuran penyebaran data itu yakni , berbagai macam ukuran statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui luas penyebaran data atau variasi data atau homogenitas data atau stabilitas data.

PENYEBARAN DATA_RATNA TIRTASARI