Uji normalitasUji normalitas diguna

Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui kenormalan distribusi data. Pengujian normalitas data yang diperoleh dalam penelitian menggunakan uji Liliefors dengan langkah-langkah pengujian sebagai berikut:
Pengamatan x_1, x_2, x_3,…., x_n dijadikan bilangan baku z_1, z_2, z_3,…., z_n.
Dengan menggunakan rumus ( dan S masing-masing merupakan rata-rata dan simpangan baku sampel).
Untuk tiap bilangan baku ini dan menggunakan daftar distribusi normal baku, kemudian dihitung peluang F(z_i )=P(z≥z_i).
Selanjutnya dihitung proporsi z_1, z_2, z_3,…., z_n yang lebih kecil sama dengan z_i. Jika proporsi ini dinyatakan oleh S(z_i), maka
Hitung selisih F(z_i ) - S(z_i) kemudian tentukan harga mutlaknya.
Ambil harga yang paling besar diantara harga-harga mutlak selisih tersebut, harga ini disebut sebagai L_hitung.
Untuk menerima atau menolak hipotesis nol, bandingkan L_hitung dengan L_tabel dengan menggunakan tabel nilai kritis uji Liliefors dengan taraf nyata α = 5%, kriterianya adalah tolak hipotesis nol bahwa populasi berdistribusi normal jika L_hitung yang diperoleh dari data pengamatan melebihi L_tabel. Dalam hal ini hipotesis nol diterima.

Results (Arabic) 1:

اختبار للحياة الطبيعيةتستخدم اختبارات الحياة الطبيعية لمعرفة متوسط توزيع البيانات. اختبار الحالة الطبيعية للبيانات التي تم الحصول عليها في هذه الدراسة باستخدام اختبار ليليفورس مع خطوات الاختبار كما يلي: الملاحظات x_1, x_2 x_3,...، x_n أدلى الخام رقم z_1، z_2، z_3،..., z_n.باستخدام الصيغة (وق على التوالي متوسط وعينه الخام الشارع الجانبي). لكل من هذه الأرقام الخام واستخدام قائمة التوزيع العادي من باكو، وثم حساب الاحتمالات و (z_i) = P (z ≥ z_i). حساب نسبة z_1, z_2, z_3,..., z_n أصغر حجماً يساوي z_i. إذا كان هذا النسبة أعلنتها S (z_i)، ثم حساب الفرق بين F (z_i)--S (z_i) ثم تحديد الأسعار المطلقة. خذ كبيرة في الأسعار بين الفرق المطلق في الأسعار، هذه الأسعار هي المعروفة باسم L_hitung.قبول أو رفض فرضية العدم، مقارنة L_hitung مع L_tabel باستخدام جدول لاختبار القيم الحرجة ليليفورس مع α مستوى ريال مدريد = 5%، يتم رفض الرسالة الفرضية القائلة بأن السكان صفر الضبابي إذا تجاوز L_hitung التي تم الحصول عليها من بيانات المراقبة L_tabel. وفي هذه الحالة يتم قبول الفرضية الصفرية.