3 Contoh Teknik Analisis Data Statistik untuk Data Non Parametrik

Teknik analisis data menjadi bagian penting dalam proses pengolahan data. Salah memilih teknik analisis data, tentu akan sangat berakibat fatal pada hasil yang didapatkan. Hingga saat ini, ada banyak sekali teknik analisis data yang bisa digunakan, namun sayangnya tidak semua teknik tersebut bisa diaplikasikan untuk semua data. Itulah mengapa, selain pemilihan data yang benar (data yang valid), teknik analisis data yang tepat juga menjadi bagian yang cukup krusial dan perlu perhatian lebih.

Dalam statistik, teknik analisis data dapat terbagi menjadi dua jenis, yaitu analisis deskriptif (analisis yang digunakan di tahap awal, untuk melihat gambaran dari data, dan biasanya lebih bersifat umum) dan analisis inferensial (teknik analisis lanjutan yang membutuhkan pengujian hipotesis). Untuk analisis inferensial, kita bisa membaginya menjadi dua jenis juga, yaitu statistik parametrik dan non parametrik. Perbedaan keduanya hanya terletak dari asumsi-asumsi yang terpenuhi. Jika bisa memenuhi asumsi yang telah ditentukan, maka akan dikategorikan sebagai statistik parametrik, sementara jika tidak maka akan menjadi statistik non parametrik.

Dalam artikel ini, kita akan berfokus pada analisis untuk data non parametrik. Kita akan membahas mengenai statistik non parametrik, hingga beberapa contoh uji yang termasuk ke dalam kategori ini. Penasaran? Yuk, simak artikelnya!

1.Statistik Non Parametrik

Statistik parametrik sangat erat kaitannya dengan estimasi parameter dari suatu populasi sementara statistik non parametrik tidak melibatkan estimasi nilai dari suatu populasi. Dalam proses pengolahan data, praktisi data akan menguji beberapa hal untuk memastikan apakah data tersebut bisa dikategorikan sebagai data parametrik atau sebagai data non parametrik, diantaranya adalah:

• Uji kenormalan: Untuk menjadi statistik parametrik, data sampel yang ada harus memiliki sebaran normal (berdistribusi normal). Untuk mengetahui data ini normal atau tidak, praktisi data bisa melakukan uji kenormalan maupun mengasumsikan bahwa data tersebut berdistribusi normal.

• Skala data numerik: Skala data dari statistik parametrik harus berbentuk skala numerik.

• Variasi datanya sama: Untuk kesamaan variansi, ada beberapa ketentuan yang berlaku, 

• Kesamaan variansi tidak menjadi syarat untuk uji kelompok berpasangan

• Syarat yang tidak wajib untuk uji dua kelompok yang tidak berpasangan

• Menjadi syarat wajib untuk kasus lebih dari dua kelompok berpasangan

Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data dengan 6 Langkah, Apa Saja Ya? 

2. Uji Binomial

Salah satu uji statistik yang termasuk ke dalam uji statistik non parametrik adalah uji binomial. Uji binomial ini merupakan alat untuk menguji data numerik serta variabel dikotomi. Uji ini mengambil konsep dari distribusi binomial sendiri, dimana datanya hanya terdiri dari dua kemungkinan, yaitu sukses dan gagal. Uji ini termasuk ke dalam kelompok uji deskriptif. Hipotesis yang biasanya digunakan untuk uji ini adalah:

H0 : Frekuensi observasi kategori I = Frekuensi observasi kategori II

H1 : Frekuensi observasi kategori I Frekuensi observasi kategori II

3. Uji Chi Square

Uji Chi Square juga merupakan salah satu uji yang termasuk ke dalam statistik non parametrik. Uji ini merupakan alat yang bisa digunakan untuk menguji proporsi relatif dari beberapa kelompok yang saling bebas. Karena sifatnya untuk membandingkan, sehingga uji ini termasuk ke dalam kategori kelompok uji komparatif di kasus lebih dari dua sampel independen. Hipotesis yang biasanya digunakan untuk uji ini adalah:

H0 : Proporsi dalam seluruh kategori bernilai sama

H1 : Ada proporsi dari kategori yang tidak bernilai sama

Selain itu, hipotesis lain seperti membandingkan data dengan nilai yang telah ditentukan juga bisa termasuk ke dalam hipotesis uji chi square.

H0 : Proporsi kategori yang ada sama dengan nilai yang telah ditentukan

H1 : Proporsi kategori tidak sama dengan nilai yang telah ditentukan

4.Uji Mann-Whitney

Uji lain yang dari statistik non parametrik yang umum digunakan adalah uji Mann-Whitney. Uji ini termasuk ke dalam kategori kelompok uji komparatif uji tanda dua sampel independen. Sebenarnya, uji Mann Whitney sendiri merupakan alternatif dari uji T (jika data memenuhi asumsi yang ada akan menggunakan uji T, namun jika tidak akan menggunakan uji Mann-Whitney). Hipotesis yang umumnya digunakan adalah:

H0: Dua sampel bebas memiliki rata-rata yang sama atau berasal dari populasi yang sama (1 = 2)

H0: Dua sampel bebas tidak memiliki rata-rata yang sama atau tidak berasal dari populasi yang sama (1 2)

Baca juga : Kupas Tuntas Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif Bersama DQLab 

5.Tertarik Belajar Analisis Data tapi Tidak Memiliki Background IT?

Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun ini.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri