Perlukah Pengujian Asumsi Normalitas Dalam Estimasi Model Regresi?
Bekerja dengan model regresi acapkali tak seindah teorinya. Saat menggunakan data riil, sejumlah asumsi seringkali terlanggar. Salah satu asumsi tersebut adalah asumsi bahwa komponen error (residual) pada model mengikuti distribusi normal. Y = A + BX + e Saat memberi tugas teman-teman mahasiswa dengan data dari dunia nyata, salah satu yang dikeluhkan adalah hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa residual tidak berdistribusi normal. Asumsi normalitas menjadi sangat krusial karena menggaransi penarikan kesimpulan (inferensia) statistik melalui pengujian hipotesis dan konstruksi selang kepercayaan dapat dilakukan. Pengujian hipotesis pada koefisien regresi (B) dengan uji t-student didasarkan pada asumsi bahwa penduganya (b) berdistribusi normal. Asumsi normalitas ini mensyaratkan residual berdistribusi normal. Secara matematis, b merupakan fungsi dari Y. Sementara Y merupakan fungsi linier dari residual (e). b = Sigma(aY) Lalu bagaimana solusinya? Ternyata
