Network
2. Transformasi Box-Cox
Transformasi Box-Cox adalah metode yang lebih umum untuk mengubah distribusi yang tidak normal menjadi distribusi normal.
Draper& Smith (1992) mengatakan bahwa transformasi box-cox merupakan transformasi pangkat pada variabel respons yang dikembangkan oleh Box dan Cox, yang bertujuan untuk menormalkan data, melinearkan model regresi serta menghomogenkan varians.
Metode ini mengandalkan parameter lambda (λ) yang mempengaruhi jenis transformasi yang dilakukan pada data. Nilai lambda yang optimal dapat ditemukan dengan menggunakan teknik seperti Maximum Likelihood Estimation (MLE).
Transformasi Box-Cox dapat diaplikasikan pada data yang memiliki skewness positif maupun negatif.
3. Pemotongan (Trimming)
Metode ini melibatkan penghilangan sebagian ekor data yang ekstrim, yang bisa mempengaruhi distribusi keseluruhan.
Dengan memotong data ekstrim, kita dapat memperbaiki skewness dan kurtosis, membuat distribusi menjadi lebih normal.
4. Metode Lainnya
Disamping metode di atas, ada beberapa metode lain yang bisa dipakai, seperti transformasi sqrt, transformasi arcsine, atau penggunaan metode nonparametrik seperti Transformasi Rangkuman Distribusi (Distribution Summary Transformation) atau Transformasi Empiris (Empirical Transformation).
Transformasi inverse square root adalah membalik akar kuadrat nilai asli, yaitu dengan rumus: 1/Sqrt(Variabel). Misal: nilai asli 1,4 maka nilai transformasi adalah 1/Sqrt(1,4)=0,845.
Penting untuk diingat bahwa tidak semua data bisa diubah menjadi distribusi normal. Kadang-kadang distribusi yang tidak normal adalah representasi yang tepat dari data kita, terutama jika ada faktor-faktor alami yang mempengaruhi data itu.
Selain itu, mengubah distribusi tidak normal menjadi distribusi normal juga dapat mempengaruhi interpretasi statistik dan hasil analisis data.
