Perbedaan uji statistik parametrik dan nonparametrik

Jawaban 1 :

Uji statistik parametrik adalah uji statistik adalah uji statistik mengenai parametrik populasi dengan menilai perbedaan antara nilai tertentu dengan rata-rata kelompok populasi, sedangkan uji statistik non parametrik adalah uji hipotesis yang tidak berdasarkan pada asumsi yang mendasarinya.

Adapun perbedaan utamanya adalah :

Uji parametrik penerapan hanya untuk variabel, ukuran tendensi sentral uji mean, informasi lengkap mengenai populasi, menggunakan koefisien korelasi pearson, dan pengukuran pada tingkat rasio.

Uji non- parametrik penerapan hanya untuk variabel dan atribut, ukuran tendensi sentral uji median, tidak ada informasi mengenai populasi, menggunakan korelasi peringkat spearman, dan pengukuran pada tingkat nominal.

Pembahasan

Dalamilmu statistik, uji statistik digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi dari sampel yang akan diambil untuk mencapai kesimpulan tentang kewajaran suatu hipotesis. Hipotesis itu memiliki pengujian dan diantaranya yaitu pengujian parametrik dan non parametrik.

1. Statistik parametrik adalah uji statistik mengenai parametrik populasi dengan menilai perbedaan antara nilai tertentu dengan rata-rata kelompok populasi. Contoh : Uji komparatif untuk menilai perbedaan antara nilai tertentu dengan rata-rata kelompok populasi.

Berikut beberapa point penting mengenai statistik parametrik antara lain sebagai berikut :

Proses pengujian relatif sederhana
Tes dan analisis
Grafik
Asumsi
2. Statistik non parametrik adalah uji hipotesis yang tidak berdasarkan pada asumsi yang mendasarinya. Tes yang utama adalah perbedaan mediannya. Contohnya adalah uji Mann-Whitnry-Wilcoxon.

Berikut beberapa point penting mengenai statistik non- parametrik antara lain sebagai berikut :

Dibuat tanpa asumsi
Tidak perlu distribusi populasi
Tidak didasarkan pada hipotesis
Terdapat jenis metode
Variabel

Dijawab Oleh :

Dedi Setiadi, S. Pd. M.Pd.

Jawaban 2 :

ji statistik parametrik adalah uji statistik adalah uji statistik mengenai parametrik populasi dengan menilai perbedaan antara nilai tertentu dengan rata-rata kelompok populasi, sedangkan uji statistik non parametrik adalah uji hipotesis yang tidak berdasarkan pada asumsi yang mendasarinya.

Adapun perbedaan utamanya adalah :

Uji parametrik penerapan hanya untuk variabel, ukuran tendensi sentral uji mean, informasi lengkap mengenai populasi, menggunakan koefisien korelasi pearson, dan pengukuran pada tingkat rasio.

Dijawab Oleh :

Ahmad Hidayat, S. Pd.

Penjelasan :

Daftar Isi

Memahami Konsep Dasar Uji Statistik

Sebelum menyelami perbedaan antara uji parametrik dan non parametrik, penting untuk memahami apa itu “parameter”. Dalam statistik, parameter adalah ukuran numerik yang menggambarkan karakteristik suatu populasi, seperti rata-rata (μ) atau standar deviasi (σ). Karena kita jarang bisa mengukur seluruh populasi, kita mengambil sampel dan menghitung statistik (misalnya, rata-rata sampel, x̄) untuk mengestimasi parameter populasi tersebut.

Uji statistik pada dasarnya adalah prosedur formal untuk menguji hipotesis tentang parameter populasi ini. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah data sampel yang kita miliki memberikan bukti yang cukup kuat untuk menolak atau menerima suatu klaim (hipotesis) mengenai populasi.

Uji Parametrik: Ketika Asumsi Terpenuhi

Uji parametrik adalah pendekatan yang paling umum digunakan dalam statistik. Kekuatan utamanya terletak pada kemampuannya memberikan hasil yang sangat akurat dan kuat, asalkan syarat-syarat tertentu dipenuhi.

Apa Itu Uji Parametrik?

Uji parametrik adalah jenis uji statistik yang membuat asumsi spesifik tentang distribusi data pada populasi. Secara sederhana, tes ini “mengasumsikan” bahwa data Anda mengikuti pola atau distribusi tertentu, yang paling umum adalah distribusi normal.

Tes ini berfokus pada pengujian hipotesis yang berkaitan langsung dengan parameter populasi, seperti membandingkan rata-rata dua kelompok atau menguji hubungan linear antar variabel. Karena asumsi yang ketat ini, uji parametrik sering kali dianggap memiliki power statistik yang lebih tinggi.

Asumsi Utama Uji Parametrik

Agar hasil dari uji parametrik valid, beberapa asumsi kunci harus terpenuhi. Pelanggaran terhadap asumsi ini dapat menyebabkan kesimpulan yang tidak akurat. Asumsi tersebut antara lain:

Distribusi Normal: Data sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusi secara normal. Ini adalah asumsi yang paling fundamental.
Homogenitas Varian: Jika membandingkan dua kelompok atau lebih, varian (keragaman data) pada setiap kelompok harus kurang lebih sama.
Skala Data Interval atau Rasio: Uji parametrik memerlukan data kuantitatif yang memiliki interval yang jelas dan bermakna. Skala nominal atau ordinal tidak dapat digunakan.
Independensi: Setiap pengamatan atau data poin harus independen satu sama lain; nilai dari satu data tidak boleh memengaruhi nilai data lainnya.

Kelebihan dan Kekurangan Uji Parametrik

Kelebihan utama uji parametrik adalah power statistik yang lebih tinggi dibandingkan uji nonparametrik. Ini berarti uji parametrik lebih mungkin untuk mendeteksi efek atau perbedaan yang sebenarnya ada dalam populasi, bahkan jika efeknya kecil.

Namun, kekurangannya terletak pada ketergantungannya yang kuat pada asumsi. Jika data Anda tidak terdistribusi normal, memiliki ukuran sampel yang sangat kecil, atau terdapat outlier (data ekstrem), maka hasil dari uji parametrik bisa menjadi tidak valid.

Uji Nonparametrik: Solusi Fleksibel Tanpa Asumsi Ketat

Ketika data yang Anda miliki tidak memenuhi asumsi ketat dari uji parametrik, uji nonparametrik hadir sebagai alternatif yang sangat kuat dan fleksibel. Pendekatan ini sering disebut sebagai uji bebas distribusi (distribution-free tests).

Apa Itu Uji Nonparametrik?

Uji nonparametrik adalah metode statistik yang tidak membuat asumsi tentang distribusi data populasi. Alih-alih menggunakan nilai data asli, uji ini sering kali bekerja dengan peringkat (rank) atau tanda (sign) dari data, sehingga tidak sensitif terhadap outlier dan bentuk distribusi data.

Karena fleksibilitasnya, uji nonparametrik menjadi pilihan utama ketika berhadapan dengan data yang tidak normal atau data yang diukur pada skala yang lebih rendah seperti nominal dan ordinal.

Kapan Kita Menggunakan Uji Nonparametrik?

Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan uji nonparametrik dalam beberapa situasi berikut:

Ketika uji normalitas menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal.
Ketika ukuran sampel sangat kecil (misalnya, di bawah 30), yang membuat sulit untuk memverifikasi asumsi normalitas.
Ketika data Anda menggunakan skala pengukuran nominal atau ordinal.
Ketika terdapat outlier yang signifikan dalam data yang tidak dapat atau tidak seharusnya dihilangkan.

Kelebihan Uji Nonparametrik

Kelebihan utamanya adalah fleksibilitas. Uji ini dapat diterapkan pada berbagai jenis data tanpa perlu khawatir melanggar asumsi distribusi. Uji nonparametrik juga lebih sederhana untuk dihitung secara manual dan lebih intuitif untuk dipahami.

Kekurangan Uji Nonparametrik

Kekurangan terbesarnya adalah power statistik yang lebih rendah dibandingkan padanan parametriknya. Jika asumsi parametrik sebenarnya terpenuhi, menggunakan uji nonparametrik dapat membuat Anda gagal mendeteksi efek atau hubungan yang signifikan.

Memilih Uji yang Tepat: Parametrik vs Nonparametrik

Memilih antara uji parametrik dan non parametrik adalah keputusan krusial. Pilihan yang salah dapat mengarah pada penolakan hipotesis yang benar atau penerimaan hipotesis yang salah. Aturan praktisnya adalah: selalu prioritaskan uji parametrik jika asumsinya terpenuhi. Jika tidak, uji nonparametrik adalah pilihan yang paling aman dan valid.

Berikut adalah beberapa contoh pasangan uji statistik parametrik dan padanan nonparametriknya untuk berbagai tujuan penelitian:

Tujuan: Membandingkan dua kelompok independen (berbeda)
- Parametrik: Uji-t Sampel Independen (Independent Samples t-test)
- Nonparametrik: Uji Mann-Whitney U
Tujuan: Membandingkan dua kelompok berpasangan (sama subjek, beda waktu)
- Parametrik: Uji-t Sampel Berpasangan (Paired Samples t-test)
- Nonparametrik: Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon (Wilcoxon Signed-Rank Test)
Tujuan: Membandingkan lebih dari dua kelompok independen
- Parametrik: Analisis Varian Satu Arah (ANOVA)
- Nonparametrik: Uji Kruskal-Wallis
Tujuan: Mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel kontinu
- Parametrik: Korelasi Pearson
- Nonparametrik: Korelasi Peringkat Spearman

Kesimpulan

Memahami perbedaan antara uji parametrik dan non parametrik bukan hanya sekadar pengetahuan teoretis, melainkan sebuah keterampilan praktis yang fundamental dalam analisis data. Uji parametrik menawarkan kekuatan dan presisi yang lebih tinggi dengan syarat data harus memenuhi asumsi-asumsi ketat, terutama normalitas distribusi.

Di sisi lain, uji nonparametrik memberikan fleksibilitas, menjadi solusi yang tangguh ketika data tidak memenuhi asumsi tersebut, bekerja dengan baik pada sampel kecil, atau ketika data bersifat ordinal. Pilihan yang tepat bergantung sepenuhnya pada karakteristik data Anda. Dengan memilih alat yang sesuai, Anda memastikan bahwa kesimpulan yang ditarik dari penelitian Anda berdiri di atas fondasi statistik yang kokoh dan dapat dipertanggungjawabkan.