Pemula Wajib Tahu, Statistik Parametrik dan Non Parametrik
Statistik merupakan ilmu yang berkaitan dengan mengembangkan dan mempelajari metode dengan untuk mengumpulkan, menganalisis data, menafsirkan data, dan menyajikan data empiris. Dengan ilmu statistika, data dapat dianalisis dan diinterpretasikan dengan tepat, mempermudah penarikan kesimpulan yang logis dan faktual, dapat memprediksi masa mendatang, dan dapat menyediakan data-data yang kredibel. Data untuk penelitian tentu tergantung dari penelitian apa yang akan dilakukan. Contoh data yang bisa digunakan yaitu data mahasiswa, data penjualan, data nasabah, data rating aplikasi, dan lain sebagainya.
Metode pengolahan data statistik ada banyak yang bisa digunakan, salah satunya yaitu statistik parametrik dan statistik non parametrik. Penerapan metode pengolahan data bertujuan untuk menghasilkan informasi secara maksimal dari data yang ada. Dimana informasi tersebut dapat menjadi pedoman dalam mengambil keputusan. Sudah tahukah kamu perbedaan statistik parametrik dan non parametrik? Yuk, simak pembahasannya di bawa ini!
1. Pengertian Statistik Parametrik
Statistik parametrik termasuk dalam metode pengolahan data statistik inferensial dan digunakan untuk menguji parameter atau ukuran populasi melalui statistik atau data sampel. Jumlah data yang biasanya digunakan untuk menerapkan statistik parametrik yaitu diatas 30 dengan kondisi data terdistribusi dengan normal dan data bertipe rasio atau interval. Data rasio merupakan data yang memiliki nilai nol mutlak (true zero).
Sedangkan data interval merupakan data yang diklasifikasikan berdasarkan ukuran yang sama. Kedua jenis data tersebut bersifat kontinu. Statistik parametrik biasanya lebih sering digunakan karena dianggap lebih kuat daripada non parametrik. Adapun metode pengujian yang digunakan yaitu Anova, uji-T, regresi, dan korelasi.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Apa Itu Statistik Non Parametrik?
Statistik non parametrik merupakan bagian dari statistik inferensia yang mana tidak melibatkan pendugaan nilai populasi. Model statistik non parametrik tidak menetapkan syarat-syarat untuk parameter-parameter populasi yang menjadi sampel utama penelitian. Sehingga tidak ada asumsi kenormalan yang wajib dipenuhi seperti pada statistik parametrik. Ciri-ciri kelompok data yang dapat diuji dengan statistik non parametrik yaitu kelompok data tidak berdistribusi normal, data memiliki skala nominal dan ordinal, sering ditemukan pada penelitian ilmu sosial, serta ukuran sampel yang kecil. Statistik non parametrik biasanya menjadi alternatif jika metode statistik parametrik tidak dapat diterapkan. Metode pengujian yang digunakan statistik parametrik yaitu uji-T berpasangan, uji-T sampel bebas, uji-F, dan analisis varian.
3. Kelebihan dan Kekurangan
Statistik parametrik dan non parametrik memiliki kekurangan dan kelebihannya masing-masing. Mari kita bahas. Kelebihan statistik parametrik adalah populasinya sudah dianggap memenuhi syarat sehingga tidak perlu ada pengujian, data observasi diambil dari populasi dengan distribusi normal dan variannya homogen serta data observasi dianggap saling bebas. Sedangkan kekurangannya yaitu populasi harus memiliki varian yang sama, terdistribusi normal, dan variabel terbatas pada jenis data berdasarkan skalanya.
Pada statistik non parametrik kelebihannya adalah lebih mudah dilakukan karena tidak membutuhkan asumsi normalitas, metode perhitungan yang rumit, uji hipotesa langsung dilakukan, dan tidak perlu pengurutan data. Sedangkan kekurangannya yaitu seringkali beberapa informasi terabaikan, pengujian yang kurang kuat, skala bersifat lemah, dan hasilnya tidak dapat digunakan untuk pendugaan karakter populasi.
4. Contoh Statistik Parametrik dan Non Parametrik
Analisis korelasi merupakan metode pengujian pada statistik parametrik. Metode ini digunakan untuk menguji hubungan antar variabel. Dengan metode ini kita dapat melihat keeratan hubungan antar dua variabel atau lebih. Untuk menguji data parametrik, analisis korelasi disebut juga dengan analisis Pearson yang merupakan metode pengujian yang dilakukan terhadap variabel pengukuran yang menyajikan data bersifat kuantitatif. Contoh penggunaan statistik non parametrik yaitu seperti uji-t untuk parametrik menjadi uji Mann Whitney atau Wilcoxon (non parametrik) dan uji-F (parametrik) diganti menjadi uji Kruskal Walls (non parametrik), dan lainnya.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Yuk, Belajar Pengolahan Data Lebih Intensif!
Peneliti dan praktisi data wajib mendalami tentang data. Talenta data baru juga harus menguasai dasar-dasar data. Jika ingin menjadi Data Scientist atau Data Analyst handal, konsisten belajar dan banyak berlatih adalah kunci. Banyak sumber belajar yang dapat dengan mudah kita akses saat ini? Ingin belajar lebih intensif bareng mentor data? Yuk, gabung di DQLab.id sekarang! Ada banyak benefit yang bisa kamu dapatkan seperti belajar bersama mentor data handal, sertifikat gratis, challenge dan project data, serta job opportunity dari perusahaan bergengsi. Mulai belajar data bersama sahabat DQ lainnya, yuk!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya