Kenali Tentang Statistik Parametrik: Pengertian, Syarat, Kelebihan, dan Kekurangannya
Data Science merupakan ilmu yang sedang marak dicari dan dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Perkembangan big data atau data yang bervolume besar membuat metode yang telah ada sebelumnya tidak mampu untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, sehingga Data Science menjadi sangat dibutuhkan. Data Science merupakan kombinasi dari beberapa ilmu yang telah ada sebelumnya, salah satunya adalah statistika. Sehingga untuk mempelajari Data Science, kita juga harus menguasai ilmu Statistika.
Statistika merupakan ilmu yang mempelajari tentang data, mulai dari cara mengumpulkan hingga mendapatkan kesimpulan. Pengujian statistika sendiri terbagi menjadi dua bentuk, yaitu uji statistika parametrik dan uji statistika non parametrik. Pembedanya berada di distribusi data dan jumlah sampel yang digunakan. Dalam artikel ini kita akan banyak membahas tentang statistik parametrik. Ingin tahu lebih lanjut tentang statistik parametrik? Yuk.
1. Pengertian Statistik Parametrik
Statistik parametrik adalah salah satu metode pengujian data yang ada di dalam statistik inferensial, dimana akan digunakan untuk menguji hipotesis yang telah dibuat. Hasil pengujian data sampel ini akan dijadikan kesimpulan untuk populasi. Umumnya jika data berdistribusi normal dan sampelnya berukuran besar, maka data bisa diuji dengan statistika parametrik. Sementara jika tidak memenuhi kriteria tersebut maka akan termasuk ke statistika non parametrik. Ukuran besar disini terbilang relatif, namun biasanya angka 30 akan dikategorikan sebagai sampel yang berukuran besar.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Syarat Penggunaan Statistik Parametrik
Pada pembahasan di atas sudah sempat disinggung sedikit mengenai syarat penggunaan statistik parametrik. Namun ternyata tidak hanya hal itu, beberapa syarat yang bisa dijadikan pertimbangan untuk menggunakan uji statistik parametrik adalah:
Populasi yang dijadikan tempat pengambilan sampel harus berdistribusi normal
Sampel memiliki variansi yang sama
Skala data yang digunakan harus berbentuk interval atau rasio
Proses pengambilan sampel harus dilakukan secara random
3. Kelebihan Statistik Parametrik
Beberapa kelebihan dari statistik parametrik yang bisa kamu jadikan pertimbangan untuk menggunakan metode ini adalah:
Sampel memiliki varian yang homogen karena berasal dari populasi yang berdistribusi normal
Syarat-syarat parameter dari populasi yang menjadi sampel biasanya tidak akan diuji lagi dan dianggap memenuhi syarat.
Selain kelebihan, teknik ini juga tentunya memiliki kekurangan tersendiri yang akan dibahas di point selanjutnya.
4. Kekurangan Statistik Parametrik
Adapun kekurangan dari teknik statistik parametrik adalah:
Populasi harus memiliki variansi yang sama agar data dapat berdistribusi normal, karena syarat utama menggunakan statistika parametrik adalah harus berdistribusi normal.
Variabel-variabel yang diteliti harus berbentuk numerik dan dapat diukur, sehingga skala data yang diperbolehkan hanya skala interval dan rasio.
Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata-rata dari populasi harus normal dan bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek-efek yang ditimbulkan
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Nikmati Modul Python Gratis di DQLab, Yuk!
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang termasuk ke high level programming language. Ada banyak library yang disediakan untuk menyelesaikan pekerjaan Data Scientist. Selain itu, Python juga termasuk bahasa pemrograman yang cukup fleksibel untuk banyak hal, sehingga tidak mengherankan bahasa ini menjadi favorit para praktisi data. Jika kamu tertarik untuk mempelajari Python secara gratis, DQLab memiliki free modul yang bisa kamu nikmati loh, yaitu modul œIntroduction to Data Science with Python. Modul ini berisi hal-hal basic tentang Python, sehingga sangat cocok untuk dipelajari oleh pemula. Tunggu apa lagi, buruan sign up dan nikmati free modulnya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri