Mengenal Kurva Normal Dalam Ilmu Statistik

Secara sederhana, kurva normal adalah kurva yang berasal dari data-data yang terdistribusi normal. Ciri-ciri data terdistribusi normal terdapat keseimbangan simpangan antara sisi kiri dan sisi kanan, sehingga sigma total dari data keselurhan adalah nol.

Kurva normal adalah suatu bentuk kurva yang sudah direncanakan, ordinatnya menunjukkan frekuensi dan poros absisnya memuat nilai variabel. 

Jika dilihat dari bentuknya, sudah bisa dipastikan bahwa disetiap ujung-ujungnya adalah distribusi atau sebaran dengan frekuensi (kemunculan) paling kecil. Sebaliknya, frekuensi yang paling banyak berada pada tengah-tengah kurva. 

Dari gambar diatas dapat diambil sebuah gambaran mengenai lompatan. Jika data mengenai lompatan atlet dikatakan normal, maka sebaran tinggi lompatan dengan kategori tinggi akan berada disekitar mean dan hanya akan ada sedikit sekali orang yang memiliki lompatan terlalu tinggi dan terlalu rendah. Tanpa menghiraukan variabel apa saja yang mempengaruhi ketinggian suatu lompatan. Semakin jauh nilai penyimpangan dari mean, maka semakin sedikit frekuensi individu-individu yang memperoleh lompatan dengan kategori tinggi tersebut. 

Daerah Kurva Normal

Ruang yang dibatasi oleh kurva dan absisnya disebut dengan daerah (yang diarsir). Daerah ini biasanya dianyatakan dalam persen atau proporsi. Jika dinyatakan dalam persen, maka daerah kurva meliputi 100%. Jika dinyatakan dalam proporsi, maka akan mencakup bilangan 100, 1000, 10000 dan seterusnya bergantung dari jumlah data awal yang diteliti.

Daerah kurva dapat ditentukan dengan melihat jarak SD (Standart Deviasi) dengan M (nilai tengah) dari kurva yang dibuat. Dengan menggunakan patokan M dan SD kita dapat mengetahui setiap bagian atau prosentase suatu tinggi lompatan atlet. Kita ambil contoh jika kita tarik garis dengan jarak satu SD diatas M, maka daerah yang menjadi perhatian dalam kurva adalah daerah antara M dan +SD. Karena kurva normal adalah kurva yang simetris, maka daerah kurva antara – SD dan M juga merupakan bagian dari keseluruhan yang hendak dicari.

Okelah mari kita sejenak membiarkan kebingungan melanda kepala. Kita tadi mengambil sebuah contoh mengenai loncatan. Jika sebuah data diperoleh rata-rata loncatan untuk satu orang dalam percobaan 20 kali adalah 175 cm, maka  hanya akan ada sekali atau dua kali loncatan yang melebihi +SD dan juga dibawah -SD.