Apa perbedaan statistik parametrik dan statistik non parametrik​

oleh

Apa perbedaan statistik parametrik dan statistik non parametrik​

Jawaban 1 : 

1.-Statistik Parametrik :

Memerlukan asumsi distribusi dari data yang digunakan. Biasanya distribusi data yang diperlukan adalah distribusi normal.

-Statistik Non Parametrik :

Tidak memerlukan asumsi distribusi sehingga sebaran data bebas.

2.-Statistik Parametrik :

Memerlukan jenis data bersifat metrik.Bisa dikatakan bahwa data yang digunakan hanya data dalam bentuk data interval atau rasio.

-Statistik Non Parametrik :

Memerlukan data metrik dan nonmetrik.bisa dikatakan bahwa data yang digunakan bisa dalam bentuk data nominal,ordinal,interval atau rasio.

3.-Statistik Parametrik :

Biasanya jumlah data yang digunakan lebih atau sama dengan 30, sebab data yang lebih atau sama dengan 30 diasumsikan mengikuti teorema limit pusat.

-Statistik Non Parametrik :

Biasanya jumlah data yang digunakan kurang dari 30.

Dijawab Oleh : 

Noor Sjahid, S. Pd. M.Pd.

Jawaban 2 : 

1.-Statistik Parametrik
-Statistik Non Parametrik

2.-Statistik Parametrik
-Statistik Non Parametrik

3.-Statistik Parametrik
-Statistik Non Parametrik

 

Dijawab Oleh : 

Ahmad Hidayat, S. Pd.

Penjelasan :

Memahami Dasar-Dasar Statistik Inferensial

Statistik inferensial adalah cabang statistik yang memungkinkan peneliti untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data yang lebih kecil. Ini adalah jantung dari hampir semua penelitian kuantitatif, di mana kita tidak bisa mengumpulkan data dari seluruh elemen populasi. Dalam proses ini, terdapat berbagai uji statistik yang dapat digunakan, dan pemilihan uji tersebut sangat krusial. Dua kategori besar dalam uji inferensial adalah statistik parametrik dan statistik non parametrik. Pemahaman yang mendalam tentang kedua kategori ini akan membimbing peneliti dalam memilih alat analisis yang paling sesuai dengan karakteristik data.

Statistik Parametrik: Menggali Kekuatan Data Terdistribusi Normal

Statistik parametrik adalah jenis analisis statistik yang digunakan ketika data memenuhi serangkaian asumsi tertentu tentang distribusi populasi. Ini sering dianggap sebagai metode yang lebih “kuat” karena kemampuannya untuk mendeteksi perbedaan atau hubungan yang signifikan dengan ukuran sampel yang lebih kecil dibandingkan dengan metode non parametrik, asalkan asumsi-asumsi tersebut terpenuhi.

Baca Juga:  Dalam KBBI kata bangga diartikan sebagai

Apa Itu Statistik Parametrik?

Statistik parametrik adalah metode statistik yang didasarkan pada asumsi bahwa data sampel berasal dari populasi dengan distribusi probabilitas tertentu, yang paling umum adalah distribusi normal. Selain asumsi normalitas, metode parametrik juga sering mengasumsikan homogenitas varians (kesamaan varians antar kelompok) dan bahwa data yang dianalisis setidaknya berskala interval atau rasio. Ini berarti data memiliki urutan yang bermakna dan interval antar nilai adalah sama.

Kapan Menggunakan Statistik Parametrik?

Anda harus mempertimbangkan penggunaan statistik parametrik ketika kondisi berikut terpenuhi:

  • Distribusi Normal: Data Anda (atau residualnya) terdistribusi secara normal. Ini adalah asumsi paling fundamental.
  • Data Skala Interval/Rasio: Variabel dependen Anda diukur pada skala interval atau rasio, yang memungkinkan operasi matematika bermakna.
  • Ukuran Sampel Cukup Besar: Meskipun ada pengecualian, uji parametrik cenderung lebih andal dengan ukuran sampel yang relatif besar, terutama untuk menguji asumsi normalitas.
  • Homogenitas Varians: Jika Anda membandingkan beberapa kelompok, varians antar kelompok diasumsikan sama.

Menggunakan statistik parametrik jika asumsi-asumsi ini terpenuhi akan memberikan hasil yang lebih kuat dan akurat, dengan daya statistik yang lebih tinggi untuk mendeteksi efek yang ada.

Contoh Uji Statistik Parametrik Populer

Beberapa uji statistik yang termasuk dalam kategori statistik parametrik meliputi:

  • Uji t (t-test): Digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok atau membandingkan rata-rata sampel dengan rata-rata populasi yang diketahui.
    • Uji t Sampel Independen: Membandingkan rata-rata dua kelompok yang tidak berhubungan.
    • Uji t Sampel Berpasangan: Membandingkan rata-rata dua pengukuran dari kelompok yang sama (misalnya, sebelum dan sesudah intervensi).
  • ANOVA (Analysis of Variance): Digunakan untuk membandingkan rata-rata tiga atau lebih kelompok.
    • ANOVA Satu Arah: Membandingkan rata-rata kelompok berdasarkan satu faktor independen.
    • ANOVA Dua Arah: Membandingkan rata-rata kelompok berdasarkan dua faktor independen.
  • Korelasi Pearson: Mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel kontinu.
  • Regresi Linear: Memodelkan hubungan antara satu variabel dependen kontinu dan satu atau lebih variabel independen kontinu atau kategorikal.

Statistik Non Parametrik: Fleksibilitas untuk Data yang Tidak Teratur

Berbeda dengan rekan parametriknya, statistik non parametrik adalah metode yang digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi ketat yang diperlukan oleh statistik parametrik, terutama asumsi distribusi normal. Metode ini sering disebut sebagai “distribution-free tests” karena mereka tidak bergantung pada bentuk distribusi data tertentu.

Baca Juga:  Jelaskan madsud dari fleksibilitas sebagai salah satu indikator keberhasilan manajemen produks

Apa Itu Statistik Non Parametrik?

Statistik non parametrik adalah analisis statistik yang tidak membuat asumsi tentang bentuk distribusi data dari populasi. Uji ini lebih fleksibel dan dapat digunakan pada berbagai jenis data, termasuk data dengan skala nominal atau ordinal, serta data interval atau rasio yang sangat miring (skewed) atau memiliki outlier ekstrem yang mengganggu asumsi normalitas. Alih-alih menggunakan rata-rata, uji non parametrik sering beroperasi pada nilai median, peringkat, atau frekuensi data.

Kapan Menggunakan Statistik Non Parametrik?

Anda harus mempertimbangkan penggunaan statistik non parametrik dalam situasi berikut:

  • Distribusi Tidak Normal: Data Anda tidak terdistribusi secara normal dan transformasi data tidak berhasil membuatnya normal.
  • Ukuran Sampel Kecil: Dalam kasus ukuran sampel yang sangat kecil, sulit untuk memastikan normalitas distribusi, sehingga uji non parametrik menjadi pilihan yang aman.
  • Data Skala Nominal atau Ordinal: Variabel dependen Anda diukur pada skala nominal (kategorikal tanpa urutan) atau ordinal (kategorikal dengan urutan).
  • Adanya Outlier: Ketika data Anda mengandung outlier ekstrem yang dapat secara signifikan mempengaruhi rata-rata dan asumsi parametrik lainnya.

Keunggulan Statistik Non Parametrik

  • Robust: Kurang sensitif terhadap outlier dan asumsi distribusi data yang ketat.
  • Fleksibel: Dapat digunakan pada berbagai jenis data, termasuk nominal dan ordinal.
  • Mudah Dipahami: Konsep di balik banyak uji non parametrik seringkali lebih intuitif karena berfokus pada peringkat atau frekuensi.

Keterbatasan Statistik Non Parametrik

  • Daya Statistik Lebih Rendah: Umumnya, uji non parametrik memiliki daya statistik yang lebih rendah dibandingkan uji parametrik. Ini berarti mereka membutuhkan ukuran sampel yang lebih besar untuk mendeteksi efek dengan kekuatan yang sama.
  • Kurang Informatif: Uji non parametrik seringkali kurang informatif mengenai parameter populasi (misalnya, rata-rata) dibandingkan uji parametrik.

Contoh Uji Statistik Non Parametrik Populer

Beberapa uji statistik yang termasuk dalam kategori statistik non parametrik meliputi:

  • Uji Mann-Whitney U: Ekuivalen non parametrik dari uji t sampel independen, digunakan untuk membandingkan dua kelompok independen berdasarkan peringkat mereka.
  • Uji Wilcoxon Signed-Rank: Ekuivalen non parametrik dari uji t sampel berpasangan, digunakan untuk membandingkan dua pengukuran berpasangan.
  • Uji Kruskal-Wallis: Ekuivalen non parametrik dari ANOVA satu arah, digunakan untuk membandingkan tiga atau lebih kelompok independen.
  • Uji Friedman: Ekuivalen non parametrik dari ANOVA berulang, digunakan untuk membandingkan tiga atau lebih pengukuran berpasangan.
  • Korelasi Spearman (rho): Mengukur kekuatan dan arah hubungan monotonik (bukan hanya linear) antara dua variabel ordinal atau antara satu ordinal dan satu interval/rasio yang tidak normal.
  • Uji Chi-square (Chi-kuadrat): Digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel kategorikal (nominal).
Baca Juga:  Menurut anda gambaran peluang usaha di Indonesia seperti apa??​

Perbandingan Kunci: Statistik Parametrik vs. Non Parametrik

Membandingkan statistik parametrik dan non parametrik secara langsung akan menyoroti poin-poin penting yang perlu dipertimbangkan saat memilih metode analisis.

Fitur Kunci Statistik Parametrik Statistik Non Parametrik
Asumsi Distribusi Asumsi ketat tentang distribusi data (misal: normal) Tidak ada asumsi tentang distribusi data (distribution-free)
Tipe Data Skala interval atau rasio Skala nominal, ordinal, atau interval/rasio non-normal
Ukuran Sampel Cenderung membutuhkan sampel yang lebih besar untuk validasi asumsi, tapi bisa sensitif pada sampel kecil jika asumsi tidak terpenuhi. Optimal pada sampel menengah-besar. Dapat digunakan pada sampel kecil atau besar
Power Statistik Lebih tinggi (jika asumsi terpenuhi) Lebih rendah (dibandingkan parametrik pada kondisi ideal)
Sensitivitas Outlier Sangat sensitif terhadap outlier Kurang sensitif terhadap outlier
Fokus Pengukuran Rata-rata (mean), varians, deviasi standar Median, peringkat, frekuensi
Kompleksitas Perhitungan (dulu) Lebih kompleks secara manual (sekarang mudah dengan software) Lebih sederhana secara manual

Memilih Uji yang Tepat

Keputusan antara statistik parametrik dan statistik non parametrik harus didasarkan pada beberapa faktor krusial:

  1. Sifat Data: Apakah data Anda berskala nominal, ordinal, interval, atau rasio?
  2. Distribusi Data: Apakah data Anda terdistribusi secara normal? Uji normalitas seperti Shapiro-Wilk atau Kolmogorov-Smirnov dapat membantu.
  3. Ukuran Sampel: Untuk sampel yang sangat kecil (n < 30), uji non parametrik seringkali merupakan pilihan yang lebih aman.
  4. Asumsi Lain: Periksa asumsi lain seperti homogenitas varians jika relevan dengan uji yang akan digunakan.
  5. Tujuan Penelitian: Apa yang ingin Anda ketahui? Apakah Anda ingin membandingkan rata-rata, median, atau hubungan antar variabel?

Jika asumsi untuk statistik parametrik terpenuhi, umumnya lebih baik memilih metode parametrik karena daya statistiknya yang lebih tinggi. Namun, jika asumsi tersebut dilanggar, terutama distribusi normal, maka beralih ke statistik non parametrik adalah langkah yang tepat untuk menghindari kesimpulan yang tidak valid.

Kesimpulan

Memilih antara statistik parametrik dan statistik non parametrik adalah salah satu keputusan fundamental dalam analisis data. Pemahaman yang mendalam tentang karakteristik data Anda, asumsi distribusi, dan tujuan penelitian akan membimbing Anda untuk memilih metode yang paling tepat. Statistik parametrik menawarkan daya statistik yang lebih tinggi dan hasil yang lebih kuat ketika asumsinya terpenuhi, terutama distribusi normal dan data skala interval/rasio. Sebaliknya, statistik non parametrik menyediakan fleksibilitas yang tak ternilai bagi data yang tidak terdistribusi normal, memiliki skala nominal atau ordinal, atau menghadapi masalah outlier. Dengan membuat pilihan yang tepat, Anda tidak hanya memastikan validitas temuan penelitian Anda tetapi juga meningkatkan kepercayaan terhadap kesimpulan yang ditarik dari data Anda.

Tinggalkan komentar