Sebelum kita membahas tentang UJI NORMALITAS UNTUK ONE WAY ANOVA DENGAN SPSS, terlebih dahulu akan kita bahas apa itu ANOVA serta asumsi yang harus terpenuhi ketika kita ingin menganalisis data menggunakan ANOVA.

• ANOVA (Analysis Of Variance)
  ANOVA atau Analisis Ragam atau Analysis of Variance merupakan suatu metode atau cara dalam statistika untuk menguji perbedaan dua atau lebih populasi yang saling bebas. Pada prinsipnya Anova adalah memeriksa apakah seluruh populasi mempunyai nilai tengah (rata-rata) yang sama atau setidaknya terdapat dua populasi yang mempunyai rata-rata yang berbeda. Sehingga pada akhirnya kita dapat mengetahui apakah populasi kita berbeda atau tidak berdasarkan variable atau peubah yang kita gunakan. Secara umum metode ini dapat dikategorikan ke dalam dua jenis yaitu:

1. One Way Anova
   One Way Anova dilakukan ketika setiap populasi hanya melibatkan satu faktor untuk satu peubah respon/dependent. Contohnya kita ingin membandingkan skor tes bahasa inggris berdasarkan level pendidikan. Maka faktornya adalah level pendidikan (SMA, S1, S2), sedangkan yang diukur adalah skor TOEFL (respon/peubah dependent). Dalam bentuk table dapat dilihat sebagai berikut :
   
2. Two Way Anova
   Two Way Anova dilakukan ketika setiap populasi memiliki lebih dari satu faktor. Contohnya, kita ingin membandingkan skor tes TOEFL berdasarkan level pendidikan dan Jenis Kelamin. Maka yang menjadi faktor adalah level pedidikan dan jenis kelamin, sedangkan yang diukur adalah skor TOEFL.

Baca Juga ;

Uji Homogenitas One Way Anova denga SPSS

ANOVA

Standard Deviasi SPSS

Ukuran Pemusatan dengan SPSS

Pada artikel kali ini, kita akan membahas One Way Anova. Untuk Two Way Anova akan kita bahas pada kesempatan berikutnya.. J

• ASUMSI PADA ONE WAY ANOVA
  Secara umum ketika kita ingin menganalisis data dengan menggunakan one way anova, maka data peubah dependen yang kita punya harus berskala rasio atau interval. Contohnya adalah, tiinggi badan, berat badan, ukuran daun dan lain-lain. Kemudian tidak terdapat outliers atau pencilan pada data sample yang kita punya. Secara khusus, asumsi yang harus terpenuhi oleh data kita adalah sebagai berikut :

1. Sample harus saling bebas
   Asumsi ini harus sudah terpenuhi pada saat pengambilan data contoh (sample). Sample yang saling bebas berarti kita harus memastikan bahwa sample harus terpilih secara acak serta tidak ada responden atau amatan yang berulang.
2. Data harus menyebar mengikuti sebaran normal/distribusi normal
3. Populasi/sample mempunyai ragam yang homogen (homogenitas)
   Asumsi yang akan kita bahas pada artikel ini adalah uji asumsi normal. Untuk uji asumsi homogenitas dapat dibaca pada artikel ini.

• PROSEDUR UJI NORMALITAS UNTUK ONE WAY ANOVA PADA SPSS

Asumsi Normalitas dapat dicek menggunakan dua metode yaitu dengan uji Kolmogorov- Smirnov dan Shapiro Wilk. Pada one way anova dengan ukuran sample kecil, shapiro Wilk lebih cocok untuk digunakan. Beberapa sumber mengatakan Shapiro Wilk cocok untuk ukuran sample kurang dari 50 atau 100. Berikut prosedur uji Normalitas One Way Anova pada SPSS :

Langkah 1 : Input Data

• Buka lembar kerja baru pada SPSS
• Klik Variable View

• Pada Kolom-kolomnya inputkan sebagai berikut:

Note :

• Pada kolom name jika ingin dua kata disambung menggunakan _(contoh : faktor_satu)
• Pada Kolom View untuk baris “Faktor” cara mengisinya adalah :

1. Klik pada kolom Value, maka akan muncul kotak dialog “Value Labels”
   

Pada Kotak Value = 1, Label = SMA, Klik Add

Pada Kotak Value = 2, Label = S1, Klik Add

Pada Kotak Value = 3, Label = S2, Klik Add

Klik OK

• Klik Data View
  

Note :

Untuk Mengisi Kolom Faktor dan Respon dapat dengan cara :

• Pada File Excel tambah kolom faktor untuk melabelkan SMA, S1 dan S2 dengan 1, 2 dan 3

• Copy (CTRL-C) dari baris kedua sampai terakhir pada kolom Faktor dan Respon
• Paste (CTRL-V) pada SPSS Data View
• Input Data Selesai

Langkah 2 : UJI NORMALITAS

• Pada Menu SPSS Klik Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore
  

• Akan muncul Kotak Dialog “Exlplore”

• Pada Kotak Dependent List Masukkan Skor Toefl dengan cara :
  Pilih Skor Toefl -> klik panah ke kanan di sebelah dependent list
• Pada Kotak Factor List Masukkan Level Pendidikan dengan cara :
  Pilih Level Pendidikan -> klik panah ke kanan disebelah factor list
• Kotak Diaglog akan menjadi seperti berikut :
  

• 
• Klik Plots, maka akan muncul “Explore: Plots”
• Setelah Klik Continue, maka kembali ke “Explore” , Pilih Both -> Klik OK
• Selesai
  

• INTERPRETASI OUTPUT UJI NORMALITAS UNTUK ONE WAY ANOVA PADA SPSS
  Berikut adalah output untuk uji Normalitas One Way Anova
  
  Perhatikan kolom Sig. Pada Shapiro Wilk. Kriteria uji untuk pengambilan keputusan dalam uji Normalitas adalah :
  • Sig. > (alpha, 0.05) maka data berdistribusi normal
  • Sig. < (alpha, 0.05) maka data tidak berdistribusi normal
  Sehingga untuk uji normalitas pada kasus skor toefl di atas menunjukkan bahwa untuk level pendidikan SMA, S1 dan S2 nilai Sig. > 0.05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data skor TOEFL untuk ketiga level pendidikan di atas adalah berdistribusi normal.
  Note : Bagaimana jika asumsi ini tidak terpenuhi, maka kita dapat menggunakan dua cara

1. Dengan mentransformasi data
2. Menggunakan Pendekatan Non- Parametrik