UJI NORMALITY

Uji normality dapat dilakukan dengan salah satu atau lebih dari 6 metoda sbb :

1.      Perbandingan mean , median ,modus

2.      Uji kolmogorov spinov (KS)

3.      Skewness

4.      Histogram

5.      Steam-leaf dan QQ plot

6.      Box plot

Pilih 5 field numeric dalam data base yang sedang terbuka, lalu komentari dengan mengutip mean ±SD dan rentangan (min/max).

Hb2,umur, , berat badan, balita tggi balita,umur ibu,kali

Dari 11 field numeric, yang mana saja yang distribusi datanya NORMAL  dan yang mana yang distribusinya TIDAK NORMAL.

VARIABEL	Mn/md/mo	KS	Skewness	histogram	QQ-p St-leaf	Box plot	KESIMPULAN
Umur	N	TN	TN	TN	TN	TN	TN-TN-TN
TB	N	TN	TN	TN	TN	N	N
BB	TN	TN	TN	TN	TN	N	TN
SISTOL	N	TN	TN	N	TN	TN	N
DIASTOL	N	TN	TN	TN	TN	TN	TN
HB1	N	TN	TN	TN	TN	TN	TN
HB2	N	TN	TN	N	N	TN	N
AGE	TN	TN	TN	TN	TN	TN	TN
WEIGHT	N	TN	TN	TN	N	TN	???
HEIGHT	TN	TN	TN	TN	TN	TN	TN
KALI	N	TN	TN	TN	TN	TN	???

Data normal memiliki kurva normal dengan ciri-ciri kurva seimbang mean=median=modus.

Kalau data ribuan kalau dibuatkan garisnya akan susah dibuatkan mean=median=modus

Tapi jika bedanya kecil median harus ditengah berarti angkanya ditengah-tengah dan itu sudah bias dikatakan normal.

Kalau dibawah satu bedanya bias dianggap sama. Data yang normal itu yang bedanya kecil.

Alasan kenapa KS tidak bisa dipakai untuk sampel besar H0 untuk KS berdistribusi normal dan hanya sensitive pada sampel kecil. Karena konsep sampling adalah makin besar sampel makin mendekati populasi dan p makin kecil maka normal.makin besar sampel makin kecil p makin h0 ditolak.

Kurva yang terbentuk dari data sendiri identik dengan kurva normal.

Data atas dengan data bawah seimbang dia menyebar disekitar garis sketer.

   3 KRITERIA DATA NORMAL DI BOXPLOT

       1.      Box rendah

       2.      Kakinya pendek dan seimabng atas bawah

       3.      Median ada ditengah yaitu garios yang hitam.

       4.      Tidak ada data ekstrim kalau ada seimbang atas bawah yaitu angka yang ada di atas bawah.

      Kalau data tidak normal maka dilakukan normalisasi. Yang dilakukan dengan 2 cara

        1.      Memissingkan outlier / melog-kan variable . setelah dinormalisasi tetap tidak norma maka

       ambil salah satu dari tindakan :

      -          Uji dengan non parametric

      -          Kategorikan variable lalu uji denngan beda proporsi.

      -          log adalah akar pangkat 10 dari sebuah bilangan.