Pada postingan terdahulu telah dibahas pengujian normalitas data denganmenggunakan skewness dan kurtosis. Pada kesempatan kali ini, akan dibahas
pengujian normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro–Wilk test. Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro–Wilk test membandingkan skor
dalam sampel dengan nilai rata-rata terdistribusi normal dengan standar deviasi
dan mean yang sama. Jika tesnya tidak signifikan (p> 0,05), ini memberitahu
kita bahwa distribusi sampel tidak berbeda secara signifikan dari distribusi
normal (yaitu normal). Jika, pengujiannya signifikan (p <.05) maka
distribusi yang dimaksud berbeda secara signifikan dari distribusi normal
(yaitu tidak normal).
Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro–Wilk test pada SPSS dilakukan dengan perintah analyze/descriptive/explore.
Selanjutnya,
pada klik tombol plots dan kemudian centang normality plots with tests, dan
kemudian klik continue, dan kita kembali ke form explore. Selanjutnya tekan OK.
Hasil uji
normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
dan Shapiro–Wilk test, dilihat berdasarkan nilai p
masing-masing.
Apabila
melihat hasil di atas, maka pada variabel prestasi belajar, nilai Kolmogorov-Smirnov didapatkan sebesar 0,093 dengan p
sebesar 0,200. Adapun nilai statistik Shapiro Wilk sebesar 0,968 dan p sebesar
0,346. Pada
variabel motivasi belajar, nilai Kolmogorov-Smirnov didapatkan sebesar 0,081
dengan p sebesar 0,200. Adapun nilai statistik Shapiro Wilk sebesar 0,976 dan p
sebesar 0,593. Apabila melihat hasil di atas, maka didapatkan nilai p > 0,05
untuk semua variabel pada semua pengujian, sehingga semua data penelitian
berdistribusi normal.