Statistik dan statistika sangatlah lekat dengan metode penelitian kuantitatif yang berhubungan dengan angka. Dalam pembagiannya statistik ini sendiri terbagi menjadi dua bagian, yaitu non parametrik dan paramatik.
Akan tetapi yang pasti, untuk statistik non parametrik bisanya dilakukan pengujian dengan mempergunakan mann whitney wilcoxon (MWW) atau uji Wilcoxon. Sedangkan untuk perbedaan utama antara uji parametrik dan nonparametrik adalah bahwa uji parametrik bergantung pada persebaran distribusi frekuansi statistik dalam jenis data penelitian sedangkan nonparametrik tidak bergantung pada distribusi apa pun.
Statistika Parametrik dan Non Parametrik
Uji statistik non parametrik akan senantiasa cenderung lebih mudah diterapkan dibandingkan statistik parametrik. Hal ini mengingat minimnya asumsi tentang parameter dari jumlah populasi. Bahkan dalam prosedur matematika standar untuk pengujian hipotesis statistik tidak membuat asumsi tentang distribusi probabilitas, termasuk uji t distribusi, uji tanda, dan kesimpulan populasi tunggal.
Perbedaan Statistika Parametrik dan Statistika Non Parametrik
Perbedaan antara statistik parametrik dan non parametrik bisa ditinjau dari beberapa aspek, yang meliputi:
Dalam statistik parametrik terdapat informasi tentang distribusi populasi diketahui dan didasarkan pada seperangkat parameter yang tetap. Sedangkan dalam statistik nonparametrik, informasi tentang sebaran suatu populasi tidak diketahui, dan parameternya tidak tetap, sehingga perlu dilakukan pengujian hipotesis untuk populasi tersebut.
-
Penggunaan
Untuk memutuskan apakah akan menggunakan statistik parametrik atau nonparametrik, kita harus mempertimbangkan beberapa kriteria tentang data sampel dan asumsi, serta mengevaluasi validitas dan reliabilitas asumsi tersebut dengan cermat.
-
Fungsi
Statistik parametrik dihitung oleh prosedur tersimpan CHISQ_TEST_AGG dan CHISQ_TEST_S_AGG, dan beberapa prosedur tersimpan T_TEST. Statistik nonparametrik dihitung oleh CHISQ_TEST, MWW_TEST, SPEARMAN_CORR, dan prosedur tersimpan WILCOXON_TEST.
Secara lebih jelas, poin-poin perbedaan antara ciri-ciri parametrik dan non-parametrik juga bisa dilihat pada tabel di bawah ini:
| No | Ciri-Ciri | Parametrik | Non-Parametrik |
| 1 | Asumsi | Ya | Tidak |
| 2 | Nilai tendensi sentral | Nilai Mean (Rata-rata) | Nilai Median |
| 3 | Korelasi | Pearson | Spearman |
| 4 | Distribusi Probabilistik | Normal | Arbitrary |
| 5 | Pengetahuan populasi | Dibutuhkan | Tidak Dibutuhkan |
| 6 | Penggunaan | Untuk data interval | Untuk data nominal |
| 7 | Penerapan | Variable | Atribut dan Variabel |
| 8 | Contoh | z-test, t-test, tes ANOVA, dan lain-lain, yang mengasumsikan data berasal dari distribusi normal) | Uji Kruskal-Wallis, uji Mann-Whitney, chi-square, uji Fisher, dan lain-lain |
Contoh Statistika Parametrik dan Statistika Non-Parametrik
Agar memberikan pemahaman yang lebih mendalam. Untuk contoh penggunaan daripada statistika parametrik dan statistika non parametrik. Misalnya saja;
- Penelitian
Saat melakukan proses menguji hipotesis penelitian bahwa “ada perbedaan median“, dua variabel acak, X dan Y, tentukan dua distribusi kontinu antara tempat hipotesis dilakukan, dan sampel berpasangan diambil.
Dari contoh tersebut setidaknya diketahui bahwa selain memiliki penerapan umum, pengujian ini juga tidak memiliki kekuatan statistik dari pengujian lainnya, karena atas dasar itulah pengujian tersebut bekerja di bawah beberapa asumsi.
Nah, itulah saja artikel yang bisa kami kemukakan pada semua kalangan berkenaan dengan perbedaan antara statistika parametrik dan statistika non parametrik beserta dengan contohnya. Semoga memberikan wawasan bagi kalian.
