Solusi Mengatasi Data Yang Tidak Berdistribusi Normal

Gambar : Cover Artikel

Ditulis oleh : Dimas Purbo Wicaksono Fenda Putra, S.E.

Data berdistribusi normal merupakan salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam analisis parametrik. Dampak dari data yang tidak berdistribusi normal menyebabkan varians data menjadi tidak homogen. Sehingga bila data tidak berdistribusi normal maka perlu diperbaiki atau diobati supaya normal. Ada beberapa cara yang bisa kita lakukan untuk menjadikan data berdistribusi normal. Pada kesempatan ini penulis akan berbagi tips solusi mengatasi data yang tidak berdistribusi normal. Berikut adalah solusi yang insyaAllah bermanfaat dan bisa kalian coba sendiri.

Solusi 1 : tambah jumlah data baru (di tambah hingga hasil menunjukkan data berdistribusi normal), usahakan jumlah sampel data lebih dari 30. Lebih dari 30 bukan jumlah total data ya, melainkan jumlah sampel yang diteliti.

Solusi 2 : Deteksi outler, data yang terjangkit outlier buang.

Solusi 3 : tranformasi data ke dalam bentuk log atau ln (jika transformasi melalui eviews hasilnya masih tetap, lakukan transformasi di microsoft excel)

Solusi 4 : jika hasil tetap tidak normal, ganti analisis dengan non parametrik (uji non parametrik tidak mensyaratkan pengujian normalitas).

Solusi 5 : bila jumlah sampel observasi data lebih 30 dan ternyata data tidak normal maka biarkan saja. Gunakan pendapat central limit theorem yg menyatakan bahwa data yang memiliki jumlah sampel lebih dari 30 maka dianggap normal. Mengapa ? Karena uji normalitas pada dasarnya diperuntukkan untuk data yang memiliki sampel kecil. Untuk data dengan jumlah sampel besar dianggap normal.

Informasi ekonometrika secara lengkap, silakan kunjungi channel youtube saya di : Dimas Channel

Note : Silakan bagi teman-teman yang ingin meng-copy artikel ini. Mohon sertakan sumber aslinya. Terima Kasih :-)