Cara melakukan tes shapiro-wilk di sas

Uji Shapiro-Wilk digunakan untuk mengetahui apakah suatu kumpulan data mengikuti distribusi normal atau tidak.

Contoh langkah demi langkah berikut menunjukkan cara melakukan pengujian Shapiro-Wilk untuk kumpulan data di SAS.

Langkah 1: Buat datanya

Pertama, kita akan membuat kumpulan data yang berisi 15 observasi:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input x;
    datalines ;
3
3
4
6
7
8
8
9
12
14
15
15
17
20
21
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =my_data;

Langkah 2: Lakukan tes Shapiro-Wilk

Selanjutnya, kita akan menggunakan proc univariate dengan perintah normal untuk melakukan uji normalitas Shapiro-Wilk:

 /*perform Shapiro-Wilk test*/
proc univariate data =my_data normal ; 
run ;

Hasilnya memberi kita banyak informasi, namun satu-satunya tabel yang perlu kita lihat adalah tabel yang disebut Normality Tests .

Tabel ini memberikan statistik uji dan nilai p untuk beberapa uji normalitas, antara lain:

• Tes Shapiro-Wilk
• Tes Kolmogorov-Smirnov
• Tes Cramer-von Mises
• Tes Anderson-Darling

Dari tabel ini terlihat bahwa p-value uji Shapiro-Wilk adalah 0,3452 .

Ingatlah bahwa tes Shapiro-Wilk menggunakan hipotesis nol dan hipotesis alternatif berikut:

• H ₀ : Data berdistribusi normal.
• H _A : Data tidak berdistribusi normal.

Karena nilai p ( 0,3452 ) tidak kurang dari 0,05, kami gagal menolak hipotesis nol.

Artinya kita tidak memiliki cukup bukti untuk mengatakan bahwa kumpulan data tersebut tidak terdistribusi secara normal.

Dengan kata lain, dapat diasumsikan bahwa dataset berdistribusi normal.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan uji statistik umum lainnya di SAS:

Cara melakukan tes Kolmogorov-Smirnov di SAS
Cara melakukan uji kesesuaian chi-kuadrat di SAS
Cara melakukan tes eksak Fisher di SAS