Sebelum masuk ke inti pembahasan yaitu "Statistik Parametrik dan Non Parametrik", saya ingin membahas sekilas apa itu "Statistika". Mengingat statistik parametrik dan non parametrik juga merupakan ilmu dari statistika, jadi langsung saja kita bahas dibawah.
 |
| http://www.belajarstatistika.com/ |
Statistika berasal dari kata statistik, yang berarti Penduga Parameter. Statistika adalah ilmu yang mempelajari dan mengesahkan agar data menjadi informasi yang bermakna.
Statistik Parametrik
"Sumoharjo, S.Pi.,M.Si"
Statistik Parametrik merupakan ilmu statistika yang mempertimbangkan jenis sebaran atau distribusi data, yaitu apakah data menyebar secara normal atau tidak. Dengan kata lain, data yang dianalisis menggunakan statistik parametrik harus memenuhi asumsi normalitas.
Keunggulan Statistik Parametrik:
1. Syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat
2. Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varian yang homogen (sama).
1. Syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat
2. Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varian yang homogen (sama).
Kelemahan Statistik Parametrik:
1. Populasi harus memiliki varian yang sama
2. Variabel - variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval
3. Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata - rata dari populasi harus normal dan bervarian (beragam), sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek - efek yang ditambahkan
4. Statistika parametrik tidak mampu mengukur dengan baik, misalnya pada masalah sosial yang memiliki skala nominal dan rasio. Jika bisa, hal tersebut merupakan upaya yang berlebihan.
Statistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik adalah metode yang tidak mendasarkan pada asumsi distribusi populasi. Dalam arti sempit, Sistem Non Parametrik adalah sebuah kategori 'Nol' karena hampir semua uji statistik mengansumsi satu atau hal lain tentang sifat - sifat populasi.
1. Populasi harus memiliki varian yang sama
2. Variabel - variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval
3. Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata - rata dari populasi harus normal dan bervarian (beragam), sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek - efek yang ditambahkan
4. Statistika parametrik tidak mampu mengukur dengan baik, misalnya pada masalah sosial yang memiliki skala nominal dan rasio. Jika bisa, hal tersebut merupakan upaya yang berlebihan.
Statistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik adalah metode yang tidak mendasarkan pada asumsi distribusi populasi. Dalam arti sempit, Sistem Non Parametrik adalah sebuah kategori 'Nol' karena hampir semua uji statistik mengansumsi satu atau hal lain tentang sifat - sifat populasi.
Keunggulan Statistik Non Parametrik:
1. Pernyataan kemungkinan yang diperoleh dari sebagian besar tes statistik non parametrik adalah kemungkinan yang eksak. Dimana tes nonparametrik menggangap bahwa distribusi yang mendasarinya dalah kontinyu sama dengan anggapan yang dibuat tes-tes parametrik
2. Terdapat tes-tes Statistik Non Parametrik untuk mengarap sampel-sampel yang terdiri dari observasi-observasi dari beberapa populasi yang berlainan, selain itu statistik non parametrik dapat digunakan pada sampel yang sifat distribusinya tidak diketahui secara pasti
3. Tes- tes Statistik Non Parametrik dapat menggarap data yang berupa rangking dan data yang skor-skornya sepintas memilkik kekuatan rangking. Selain itu juga dapat menggarap data berupa klasifikasi semata yang diukur dalam skala nominal
4. Tes-tes Statistik Non Parametrik lebih muda dipelajari dibandingkan dengan Parametrik, dan juga memiliki kemungkinan untuk digunakan secara salah juga kecil karena memerlukan asumsi dalam jumlah minimum.
Sumber:https://frisztado.wordpress.com/2010/10/21/kelebihan-dan-kekurangan-statistik-non-parametrik-dan-statistik-parametrik/
1. Pernyataan kemungkinan yang diperoleh dari sebagian besar tes statistik non parametrik adalah kemungkinan yang eksak. Dimana tes nonparametrik menggangap bahwa distribusi yang mendasarinya dalah kontinyu sama dengan anggapan yang dibuat tes-tes parametrik
2. Terdapat tes-tes Statistik Non Parametrik untuk mengarap sampel-sampel yang terdiri dari observasi-observasi dari beberapa populasi yang berlainan, selain itu statistik non parametrik dapat digunakan pada sampel yang sifat distribusinya tidak diketahui secara pasti
3. Tes- tes Statistik Non Parametrik dapat menggarap data yang berupa rangking dan data yang skor-skornya sepintas memilkik kekuatan rangking. Selain itu juga dapat menggarap data berupa klasifikasi semata yang diukur dalam skala nominal
4. Tes-tes Statistik Non Parametrik lebih muda dipelajari dibandingkan dengan Parametrik, dan juga memiliki kemungkinan untuk digunakan secara salah juga kecil karena memerlukan asumsi dalam jumlah minimum.
Sumber:https://frisztado.wordpress.com/2010/10/21/kelebihan-dan-kekurangan-statistik-non-parametrik-dan-statistik-parametrik/
Kekurangan Statistik Non Parametrik:
1. Penggunaan Statistik Non Parametrik akan menjadi penghamburan data jika data memenuhi syarat model statistik parametrik
2. Belum ada satu pun dalam metode Statistik Non Parametrik untuk mengukur interaksi-interaksi dalam model analisis varian
3. Penggunanaan Statistik Non Parametrik memerlukan banyak tenaga serta menjemukan.
Sumber:https://frisztado.wordpress.com/2010/10/21/kelebihan-dan-kekurangan-statistik-non-parametrik-dan-statistik-parametrik/
Contoh Metode Non-Parametrik:
1. Uji Tanda (sign test)
2. Rank Sum Test (wilcoxon)
3. Rank Correlation Test (spearman)
4. Fisher Probability Exaer Test
5. Chi - Square Test. dll.
Berikut tadi merupakan pembahasan singkat tentang STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK. Silahkan berkomentar dibawah bila ada yang ingin ditanyakan. Inshaallah jika saya bisa menjawabnya. Semoga bermanfaat & mohon maaf bila ada salah kata sebelumnya.
Sampai jumpa di postingan selanjutnya.
1. Penggunaan Statistik Non Parametrik akan menjadi penghamburan data jika data memenuhi syarat model statistik parametrik
2. Belum ada satu pun dalam metode Statistik Non Parametrik untuk mengukur interaksi-interaksi dalam model analisis varian
3. Penggunanaan Statistik Non Parametrik memerlukan banyak tenaga serta menjemukan.
Sumber:https://frisztado.wordpress.com/2010/10/21/kelebihan-dan-kekurangan-statistik-non-parametrik-dan-statistik-parametrik/
Contoh Metode Non-Parametrik:
1. Uji Tanda (sign test)
2. Rank Sum Test (wilcoxon)
3. Rank Correlation Test (spearman)
4. Fisher Probability Exaer Test
5. Chi - Square Test. dll.
Berikut tadi merupakan pembahasan singkat tentang STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK. Silahkan berkomentar dibawah bila ada yang ingin ditanyakan. Inshaallah jika saya bisa menjawabnya. Semoga bermanfaat & mohon maaf bila ada salah kata sebelumnya.
Sampai jumpa di postingan selanjutnya.
No comments:
Post a Comment