Uji normalitas merupakan suatu distribusi yang menunjukkan sebaran data yang seimbang sebagian besar data berada pada nilai di tengah. Normalitas merupakan syarat keharusan dan pertama pada analisis parametrik dan analisis regresi. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal.  Jika asumsi ini dilanggar, maka uji statistik menjadi tidak valid atau bias terutama untuk sampel kecil. Uji normalitas dapat dilakukan melalui dua pendekatan yaitu  secara deskriptif dan inferensia.

pengujian hasil nilai normalitas terdapat ketentuan kriteria yaitu Apabila nilai sig ≤ 0,05 maka data berdistribusi tidak normal. Apabila nilai sig ≥ 0,05 maka data berdistribusi normal.

 

Uji normalitas bertujuan untuk mengukur suatu penelitian ke uji statistik parametrik atau non-parametrik

Apabila data berdistribusi normal maka uji statistik yang digunakan adalah uji statistik parametrik dengan teknik uji t, namun apabila data menunjukkan distribusi tidak normal maka yang digunakan adalah statistik non-parametrik dengan teknik uji wilcoxon. Berikut tutorial uji normalitas menggunakan SPSS:

 

Buka data tabulasi pretest dan postest dari excel dan blog kedua tabel tersebut, serta copy dan buka jendele excel baru Klik kanan di atas sel kiri atas tempat Anda ingin menempelkan tabel yang telah di transpose, lalu pilih Ubah 

maka akan tampil tabel seperti di atas.

Data tabulasi tersebut di copy dan di paste di program SPSS seperti tampilan di bawah ini:

Dari baris menu pilih Variable View, kemudian ubah data default seperti contoh dibawah:

1. Pilih Data View

1. Dari baris menu pilih Analyze, kemudian pilih Decriptive statistic, Explore. 
2.  Masukan Variabel tradisional  ke dalam dependent list.
3.  Pilh kotak plots, kemudian pilih Factor levels together pada boxplot(untuk menampilkan boxplot), pilih Histogram pada Descriptive (untuk menampilkan histogram) dan Normality Plots with test (untuk menampilkan plot dan uji normalitas). Akan terlihat tampilan sebagai berikut:

 

 

 Diatas menunjukkan hasil data uji normalitas yaitu di uji kolmogrov data signifikansi yaitu 0,000 ≤ 0,05 yang artinya data tidak berdistribusi normal

Jadi data tersebut menggunakan uji statistik non-parametrik dengan teknik uji wilcoxon

Contoh data berdistribusi normal dapat dilihat dibawah ini:

Data di atas pada uji kolmogrov menunjukkan data nilai sig 0,200 ≥ 0,05 artinya data berdistribusi normal dan disebut dengan uji statistik parametrik yang dapat menggunakan teknik uji t