Normalitas Regresi Linear Berganda – Pendekatan Teori

Normalitas Regresi Linear Berganda Dengan Pendekatan Teori


Normalitas Residual adalah Asumsi Uji Regresi Linear


Regresi linear sebagai salah satu jenis uji parametris, tentunya memerlukan syarat-syarat yang harus terpenuhi. Dimana syarat tersebut sering dikenal dengan istilah asumsi. Pada regresi linear, asumsi atau syarat agar hasil pengujian atau lebih tepatnya model peramalan dapat dikatakan valid, apabila syarat normalitas terpenuhi. Maka dalam kesempatan ini, kami coba membuat artikel tentang Normalitas regresi linear berganda dengan pendekatan teori. Artikel kali ini merupakan kelanjutan dari artikel sebelumnya yaitu: .


Pada artikel sebelumnya tersebut dijelaskan bagaimana melakukan uji normalitas pada variabel residual dalam uji regresi linear berganda dengan pendekatan grafik, yaitu grafik Normal Probability Plot atau P-P Plot dan Histogram.


Dalam kesempatan ini akan dijelaskan bagaimana melakukan uji normalitas pada residual dengan 2 pendekatan: grafik dan theori.


Normalitas Regresi Linear Berganda Dengan Pendekatan Teori Normalitas Regresi Linear Berganda – Pendekatan Teori
Normalitas Regresi Linear Berganda Dengan Pendekatan Teori

Sebelum anda melangkah lebih lanjut, anda harus membaca artikel sebelumnya di atas dan ingat satu langkah penting saat melakukan uji regresi linear berganda pada SPSS, yaitu mengklik tombol Save kemudian mencentang Residual Unstandardized.


Tutorial Uji Normalitas Regresi Linear Berganda


Jika anda melakukannya, maka akan otomatis pada dataset anda akan muncul variabel baru dengan nama “RES_1”. Variabel tersebutlah yang akan kita uji kenormalan distribusinya.


Normalitas Regresi Linear Berganda Dengan Pendekatan Teori Normalitas Regresi Linear Berganda – Pendekatan Teori
Dataset Normalitas Regresi Linear Berganda Dengan Pendekatan Teori

Caranya adalah sama persis dengan artikel saya yang lebih lampau, yaitu Normalitas Pada SPSS. Anda akan mendapatkan beberapa grafik, yaitu Normal QQ Plot, Detrend QQ Plot, Histogram, Stem-Leaf dan Box Plot. Selain itu anda akan mendapatkan hasil uji normalitas dengan pendekatan teori yaitu uji lilliefors dan shapiro wilk.


Jika grafik dan teori menunjukkan residual berdistribusi normal, maka model regresi anda telah memenuhi asumsi klasik normalitas.


Untuk memperkaya pengetahuan anda tentang normalitas, baca artikel kami:



  1. Normalitas Pada Minitab

  2. Normalitas Pada Stata

  3. Uji Normalitas (Chi-Square Goodness of Fit Test Normalitas)

  4. Rumus Kolmogorov

  5. Rumus Shapiro Wilk

  6. Rumus Lilliefors

  7. Memilih Transformasi Data Dengan Stata

  8. Kolmogorov dalam Excel

  9. Lilliefors dalam Excel.


Tentunya tanpa anda membaca berbagai artikel kami tentang berbagai jenis uji normalitas serta juga tanpa membaca atau mempelajari regresi linear, maka anda mungkin akan menemui kesulitan. Agar kesulitan tersebut bisa dikurangi, maka kami rekomendasikan anda agar tidak kemana-mana, tetap di statistikian dan mempelajari berbagai artikel kami.


Nah, demikian artikel singkat tentang uji normalitas regresi linear berganda dengan pendekatan teori. Semoga artikel ini dapat bermanfaat bagi anda.


By Anwar Hidayat


Berlangganan update artikel terbaru via email:

Belum ada Komentar untuk "Normalitas Regresi Linear Berganda – Pendekatan Teori"

Posting Komentar

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel