Interpretasi Plot Q-Q: Apa Yang Dapat Anda Pelajari dari Grafik

Interpretasi Plot Q-Q: Apa Yang Dapat Anda Pelajari dari Grafik

Seorang analisis data, Clay Ford, mengatakan bahwa plot Q-Q (quantile-quantile) adalah salah satu cara paling efektif untuk mengetahui apakah dataset yang Anda miliki memiliki distribusi normal atau tidak. Plot ini dapat membantu Anda menentukan apakah data Anda terdistribusi secara normal atau tidak.

Dalam artikel ini, kita akan belajar bagaimana menginterpretasi plot Q-Q dan apa arti dari berbagai pola yang muncul di dalamnya. Kita juga akan melihat beberapa contoh plot Q-Q untuk dataset yang dianggap normal, skew left, skew right, dan non-normal.

Apa Itu Plot Q-Q?

Plot Q-Q adalah grafik yang digunakan untuk mengetahui apakah data Anda terdistribusi secara normal atau tidak. Grafik ini membandingkan distribusi data Anda dengan distribusi teoritis, seperti distribusi normal. Dalam plot Q-Q, titik-titik di sisi kiri mewakili nilai-nilai tertentu dalam dataset Anda, sedangkan titik-titik di sisi kanan mewakili nilai-nilai yang setara dalam distribusi teoritis.

Interpretasi Plot Q-Q

Plot Q-Q dapat digunakan untuk mengetahui apakah data Anda terdistribusi secara normal atau tidak. Berikut adalah beberapa pola yang dapat muncul di plot Q-Q dan apa arti dari mereka:

  • Polanya seperti garis lurus: Jika titik-titik dalam plot Q-Q berada di atas garis lurus, maka dataset Anda mungkin memiliki distribusi normal.
  • Polanya kurva: Jika titik-titik dalam plot Q-Q membentuk kurva, maka dataset Anda mungkin memiliki distribusi yang tidak normal, seperti distribusi skew left atau right.
  • Polanya bawah: Jika titik-titik dalam plot Q-Q membentuk garis lurus namun ada sedikit kemiringan ke bawah, maka dataset Anda mungkin memiliki distribusi yang lebih extreme daripada distribusi normal.

Contoh Plot Q-Q

Berikut adalah beberapa contoh plot Q-Q untuk dataset yang dianggap normal, skew left, skew right, dan non-normal:

  • Dataset Normal: Dalam plot Q-Q, titik-titik berada di atas garis lurus, sehingga dataset Anda mungkin memiliki distribusi normal.
  • Dataset Skew Left: Dalam plot Q-Q, titik-titik membentuk "arch" di sisi kiri, sehingga dataset Anda mungkin memiliki distribusi skew left.
  • Dataset Skew Right: Dalam plot Q-Q, titik-titik membentuk "dip" di sisi kanan, sehingga dataset Anda mungkin memiliki distribusi skew right.
  • Dataset Non-Normal: Dalam plot Q-Q, titik-titik berada jauh dari garis lurus, sehingga dataset Anda mungkin tidak memiliki distribusi normal.

Kesimpulan

Plot Q-Q adalah salah satu cara paling efektif untuk mengetahui apakah dataset yang Anda miliki memiliki distribusi normal atau tidak. Dengan menginterpretasi plot Q-Q, Anda dapat menentukan apakah data Anda terdistribusi secara normal atau tidak. Namun, ingat bahwa plot Q-Q hanya digunakan sebagai indikator, dan Anda perlu melakukan analisis lebih lanjut untuk memastikan distribusi data Anda.