Uji ini juga sebagai syarat dalam uji statistik sehingga untuk penelitian kuantitatif harus diperhatikan. Purnomo (2016) mengemukakan bahwa analisis uji asumsi dasar terdiri dari 3 uji yaitu normalitas, linearitas, dan homogenitas. Analisis untuk uji asumsi dasar terdiri dari 3 macam, yaitu:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah suatu data terdistribusi normal atau tidak. Uji ini penting karena menjadi dasar penentuan penggunaan metode statistik yang akan digunakan. Jika suatu analisis menggunakan parametrik maka data harus berdistribusi dengan normal. Sebaliknya, jika suatu data tidak terdistribusi dengan normal maka metode statistik menggunakan non parametrik.
Uji normalitas biasanya untuk mengukur data berskala ordinal, interval, maupun rasio. Perhitungan umumnya dilakukan dengan uji grafik, uji One Sample Kolmogorof-Smirnov, uji Chi-Square, uji Liliefors, dan uji Shapiro Wilk. Uji grafik dilakukan dengan memperhatikan penyebaran data pada sumber diagonal grafik normal P-P Plot of Regression Standardized Residual. Data dinyatakan terdistribusi normal jika sebaran titik-titik berada di sekitar garis dan mengikuti garis diagonal.
Uji Chi-Square umum menggunakan program seperti SPSS dan cocok digunakan untuk n > 30. Uji Kolmogorof-Smirnov mensyaratkan data bersifat interval atau ratio, data bersifat tunggal (belum dikelompokkan dalam tabel frekuensi), serta dapat untuk n besar atau kecil. Hampir sama dengan Kolmogorov-Smirnov, Liliefors juga mensyaratkan hal yang sama, yang membedakan hanya tabel acuannya. Sementara itu Shapiro-Wilk mensyaratkan data bersifat interval atau ratio, data bersifat tunggal (belum dikelompokkan dalam tabel frekuensi), dan data dari sampel random. Untuk mengambil keputusan apakah data terdistribusi normal atau tidak maka berpatokan pada taraf signifikansi 0,05. Jika data hasil perhitungan < 0,05 maka disimpulkan terdistribusi dengan normal jika signifikansinya lebih besar dari 0,05 (5 %).
Contoh penyelesaian Uji Normalitas menggunakan SPSS dapat dilihat pada Uji Normalitas.
2. Uji Homogenitas
Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui apakah varian populasi sama atau tidak. Uji ini digunakan sebagai prasyarat untuk analisis statistik yang menggunakan independent sample T-Test dan ANOVA. Jika hasil pengujian lebih besar dari 0,05 (5 %) maka varian dari dua kelompok atau lebih dikatakan sama (homogen).
Contoh penyelesaian dengan uji homogenitas menggunakan SPSS dapat dilihat pada Uji Homogenitas.
3 Uji Linearitas
Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah suatu variabel-variabel penelitian memiliki korelasi secara signifikan. Uji ini digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linear. Perhitungan dapat dilakukan dengan program SPSS menggunakan Test For Linearity dengan taraf signifikansi 0,05. Jika dua variabel menghasilkan signifikansi di bawah 0,05 maka dikatakan kedua variabel tersebut mempunyai hubungan yang linear.
Contoh penyelesaian uji linearitas dengan menggunakan SPSS dapat dilihat pada Uji Linearitas.