Ini Perbedaan Statistik Parametrik dan Non Parametrik yang Harus Kamu Tahu

Dalam bidang statistik, uji statistik merupakan metode yang digunakan untuk mengambil kesimpulan atau membuat generalisasi tentang seluruh populasi berdasarkan sampel yang diambil. Uji statistik merupakan prosedur formal yang memanfaatkan distribusi probabilitas untuk mencapai kesimpulan mengenai kevalidan suatu hipotesis. Hipotesis tersebut dibuat berdasarkan aturan umum yang diterapkan pada populasi yang bersangkutan. Ada dua jenis utama uji statistik, yaitu uji parametrik dan uji non-parametrik.

Uji parametrik melibatkan pengujian yang dilakukan dengan memiliki pengetahuan tentang parameter populasi yang terkait, sementara uji non-parametrik adalah tes di mana peneliti tidak memiliki informasi tentang parameter populasi. Untuk memahami perbedaan yang lebih detail antara uji parametrik dan non-parametrik, silakan merujuk pada artikel berikut ini.

Pengertian Statistik Parametrik

Dalam statistik, uji statistik adalah metode yang digunakan untuk membuat kesimpulan atau generalisasi tentang populasi secara keseluruhan berdasarkan sampel yang diambil. Ini adalah prosedur formal yang menggunakan distribusi probabilitas untuk menarik kesimpulan tentang kebenaran suatu hipotesis. Hipotesis ini dibuat berdasarkan prinsip umum yang diterapkan pada populasi yang sedang diteliti. Terdapat dua jenis utama uji statistik: uji parametrik dan uji non-parametrik.

Uji parametrik melibatkan pengujian dengan pengetahuan tentang parameter-parameter populasi yang terkait, sedangkan uji non-parametrik adalah tes di mana peneliti tidak memiliki informasi tentang parameter populasi.

Pengertian Statistik Non Parametrik

Uji non-parametrik adalah suatu bentuk uji hipotesis yang tidak bergantung pada asumsi tertentu atau tidak memerlukan pengetahuan tentang distribusi populasi yang diwakili oleh parameter-parameter tertentu. Jenis uji ini terutama berfokus pada perbedaan median. Karena itu, sering kali disebut sebagai uji distribusi bebas.

Uji ini diasumsikan bahwa data diukur pada tingkat nominal atau ordinal dan biasanya digunakan untuk variabel independen yang tidak bersifat metrik. Contoh umum dari uji statistik non-parametrik adalah uji Mann-Whitney-Wilcoxon (MWW) atau uji Wilcoxon.

Kelebihan Statistik Parametrik dan Non Parametrik

Keunggulan statistik parametrik adalah tidak perlu menguji parameter populasi karena diasumsikan sudah memenuhi syarat. Data dalam pengujian ini dianggap independen satu sama lain, dan diambil dari populasi yang memiliki distribusi normal dengan varian yang seragam. Asumsi-asumsi yang rumit ini menghasilkan keandalan yang tinggi dalam pengujian parametrik.

Di sisi lain, kelemahan statistik non-parametrik adalah kemudahannya. Pengujian ini mudah dilakukan karena tidak memerlukan asumsi tentang normalitas. Umumnya, pengujian ini juga tidak melibatkan perhitungan matematika yang rumit, sehingga bisa diterapkan langsung pada data pengamatan karena data tersebut cenderung bersifat kualitatif. Selain itu, statistik non-parametrik juga dapat digunakan sebagai pengujian perbandingan bagi kelompok populasi yang memiliki distribusi normal seperti yang digunakan dalam statistik parametrik.

Perbedaan Statistik Parametrik dan Non Parametrik

Berikut adalah ringkasan perbedaan utama antara statistik parametrik dan non-parametrik:

Penerapan

Statistik parametrik hanya diterapkan pada variabel numerik, sedangkan statistik non-parametrik dapat digunakan baik untuk variabel numerik maupun kategorikal.

Ukuran Tendensi Sentral

Umumnya, statistik parametrik menggunakan mean sebagai ukuran tendensi sentral, sementara statistik non-parametrik menggunakan median.

Informasi tentang Populasi

Statistik parametrik memerlukan informasi lengkap tentang populasi yang dianalisis, sedangkan statistik non-parametrik tidak memerlukan informasi tersebut.

Pengukuran Derajat Hubungan Antara Variabel Kuantitatif

Koefisien korelasi Pearson digunakan dalam statistik parametrik, sedangkan statistik non-parametrik menggunakan korelasi peringkat Spearman.

Pengukuran Variabel

Dalam statistik parametrik, diasumsikan bahwa variabel diukur pada tingkat interval atau rasio, sementara dalam statistik non-parametrik, variabel diukur pada tingkat nominal atau ordinal.

Demikianlah perbandingan antara statistik parametrik dan non-parametrik dalam beberapa aspek.

Melalui pemahaman akan perbedaan antara statistik parametrik dan non-parametrik, kita mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang beragam pendekatan analisis data. Untuk mengasah kemampuan analisis data Anda lebih lanjut dan menjelajahi dunia ilmu data secara menyeluruh, Cakrawala University menawarkan program studi Data Science yang komprehensif.

Bergabunglah dengan kami untuk memperluas pengetahuan Anda dalam ilmu data dan menjadi bagian dari revolusi digital yang sedang berkembang pesat. Jadilah pelaku utama dalam mengurai kompleksitas data dan menciptakan solusi yang inovatif untuk masa depan yang lebih cerah. Segera daftarkan diri Anda dan mulailah perjalanan akademis Anda di Cakrawala University!