Normalitas Data: Pengertian, Tujuan, dan Manfaat

• menit membaca

Daftar Isi

Normalitas data adalah satu diantara premis dasar dari sekian banyak teknik statistik parametrik. Banyak metode statistik parametrik, contohnya saja uji hipotesis dan analisis regresi maupun bertumpu pada asumsi bahwa data menikuti distribusi normal. Asumsi normalitas ini mutlak dibutuhkan lantaran memungkinkan seseorang untuk mengaplikasikan pendekatan matematis yang lebih kuat dalam pengamatan statistik.

Normalitas data mengacu pada asumsi bahwa data yang diteliti atau dihimpun mengikuti distribusi normal atau distribusi Gaussian. Adapun distribusi normal, umumnya diketahui sebagai distribusi Gaussian. Distribusi tersebut berbentuk lonceng simetris dengan puncak di tengah dan ekor yang menyebar ke dua sisi.

A. Pengertian Normalitas Data

Berikut ini beberapa pengertian normalitas data menurut para ahli antara lain.

Menurut Abraham de Moivre, normalitas data adalah suatu yang dikenal sebagai distribusi simetris dengan puncak tunggal serta ekor yang menurun secara simetris di kedua sisi puncak.
Menurut Sir Ronald A. Fisher, normalitas data adalah sesuatu yang dimaknai sebagai distribusi di mana mean, median, maupun modus berada pada nilai yang setaraf ataupun begitu dekat. Pada lingkup distribusi normal, ketiga ukuran tendensi sentral ini relatif menjadi nilai yang setaraf.
Menurut William Sealy Gosset, normalitas data adalah suatu distribusi dengan kurva lonceng simetris. Adapun data sudah mengalami distribusi normal memiliki puncak yang tinggi di tengah dan menjalar secara simetris di sekitarnya.
Menurut George E. P. Box dan Draper Norman R. Draper, normalitas data adalah sebagai satu diantara asumsi yang mesti dipenuhi dalam model regresi linier dan normalitas data sendiri sangat penting dalam konteks regresi linier.

B. Tujuan Normalitas Data

Berikut ini beberapa tujuan dari normalitas data antara lain.

1. Pengamatan Statistik yang Kuat

Terdapat banyak teknik statistik parametrik, layaknya uji hipotesis parametrik dan analisis regresi, tentu saja tidak lepas pada asumsi normalitas. Dalam pengamatan terkait, diasumsikan bahwa data bersumber dari distribusi normal. Bila data tidak normal, maka tafsiran dari hasil statistik tersebut menjadi tidak kuat.

2. Akurasi Taksiran Parameter

Terdapat banyak teknik estimasi parameter, layaknya teknik kuadrat paling kecil dan teknik Maksimum Likelihood (ML), memberikan asumsi bahwa data mengikuti distribusi normal. Bila asumsi tersebut tak terpenuhi, taksiran parameter yang dihasilkan bisa menjadi ketidaknetralan atau tidak valid.

3. Uji Hipotesis yang Lebih Kuat

Uji hipotesis parametrik, layaknya uji t maupun ANOVA, bisa memberikan hasil yang lebih kuat saat asumsi normalitas telah dipenuhi. Saat data mengalami distribusi normal, uji hipotesis ini mempunyai kapasitas statistik yang tinggi dan mengenali diferensi yang lebih kecil antara kelompok maupun variabel.

4. Pemodelan yang Baik

Pada lingkup analisis regresi dan model perkiraan lainnya, normalitas data begitu penting. Perkiraan normalitas memberikan kemudahan terkait dengan kepastian bahwa residual berdistribusi normal. Bila residual tidak norma maka terdapat indikasi adanya problem dalam model dan penafsiran hasilnya.

5. Stabilitas dan Ketepatgunaan Teknik Statistik

Sejumlah teknik statistik, layaknya analisis faktor, analisis diskriminan, dan analisis komponen, memberikan asumsi pada normalitas data untuk kestabilan dan ketepatgunaan perhitungannya. Bila data tidak normal, hasil dari analisis terkait barangkali tidak valid atau tidak konstan.

C. Manfaat Normalitas Data

Berikut ini beberapa manfaat normalitas data yang perlu diketahui antara lain.

1. Kemudahan Penafsiran

Bila data telah mengalami distribusi secara normal, tentunya statistik deskriptif layaknya mean dan standar deviasi bisa memberikan cerminan yang spesifik mengenai data. Adapun metode statistik inferensial layaknya uji hipotesis dan interval kepercayaan tentunya tidak sulit diaplikasikan pada data yang telah mengalami distribusi normal.

2. Pemodelan Statistik

Terdapat banyak metode pemodelan statistik yang membutuhkan asumsi normalitas data, layaknya regresi linier, analisis varian (ANOVA), dan analisis faktor. Dengan data yang telah mengalami distribusi normal, model-model tersebut memberikan hasil yang lebih valid dan tepercaya. Bila data tidak normal, barangkali perlu diadakan perubahan data maupun mengaplikasikan teknik non-parametrik yang sesuai.

3. Statistik Inferensial yang Lebih Kuat

Banyak teknik statistik yang mengacu pada asumsi normalitas data, layaknya uji t dan ANOVA. Dengan data yang terdistribusi normal, berbagai asumsi tersebut dapat dipenuhi dan perolehan berupa hasil uji hipotesis menjadi lebih bisa diandalkan. Bila data tidak normal, uji hipotesis barangkali menjadi tidak cukup akurat atau tidak valid.

4. Perkiraan Parameter yang Lebih Tepat Guna

Pada lingkup statistik Parametrik, estimasi parameter yang diperoleh dari sampel yang mengalami distribusi normal relatif tepat guna dan memiliki varian yang lebih rendah. Implikasinya ialah dengan normalitas data, estimasi parameter layaknya mean ataupun regresi linier bisa memberikan hasil lebih valid dan akurat.

5. Generalisasi yang Lebih Baik

Saat melakukan generalisasi dari sampel ke populasi yang lebih besar, normalitas data dapat membantu dalam memberikan kepastian bahwa metode statistik yang dipakai memberikan perkiraan yang lebih baik untuk populasi terkait. Asumsi normalitas kerap kali menjadi fundamen bagi banyak metode inferensial yang menaruh harapan pada distribusi normal.

Demikian penjelasan normalitas data: pengertian, tujuan, dan manfaat. Semoga bermanfaat untuk semua yang membaca postingan ini.

Referensi:

Mamondol, Marianne Reynelda. 2021. Dasar-Dasar Statistika. Scopindo Media Pustaka. Surabaya.