Uji Normalitas

Uji Normalitas? Sebenarnya apa sih uji normalitas itu? Istilah ini (uji normalitas) biasa digunakan pada pengolahan data statistik. Ada yang menganggap uji normalitas sebagai suatu bentuk normal atau tidaknya data yang digunakan, bahkan ada pula yang menganggap ini adalah “uji kenormalan” suatu model.

Sebenarnya istilah “normalitas” dalam statistik itu biasa digunakan untuk menjelaskan jenis distribusi dari sebuah data. Suatu data memiliki kecenderungan terhadap suatu jenis distribusi, seperti : distribusi binomial, hypergeometri, poisson, normal, weilbul, dll. Jenis distribusi data dapat ditentukan dari karakteristik data itu sendiri, dapat pula dilakukan pengujian apakah data tersebut memiliki kecenderungan terhadap suatu distribusi (salah satunya distribusi normal).

Guna menguji sebuah data terdistribusi normal atau tidak dapat menggunakan beberapa cara (uji). Ada Uji Kolmogorov Smirnov (KS test), Jaque Berra Test, Anderson Darling Test, dll. Uji normalitas  (sebutan untuk menguji apakah sebuah data terdistribusi normal atau tidak) biasanya dilakukan sebagai persyaratan atas sebuah metode tertentu, misalnya dalam regresi linier sebagai salah satu persyaratan asumsi klasik, penentuan apakah menggunakan statistik parametrik nonparametrik, dll.

Bagaimana jika sebuah data tidak terdistribusi normal? Apakah data tersebut perlu dibuat (sedemikian rupa sehingga) menjadi terdistribusi normal? Pada beberapa metode, penggunaan distribusi normal bagi sebuah data merupakan suatu keharusan, tapi bagi metode lainnya tidak. Salah satu yg menjadi keharusan sebuah data (residualnya, bukan variabelnya) terdistribusi normal adalah dalam Regresi Linier (dengan OLS), dimana salah satu asumsi klasik (dalam Regresi Linier) mengharuskan residual model terdistribusi normal.