Memahami Statistik Non Parametrik: Pengertian, Ciri-ciri, Kelemahan, dan Kelebihan
Statistik inferensia terdiri dari dua jenis, yaitu statistik parametrik dan statistik nonparametrik. Statistik parametrik digunakan untuk menguji hipotesis tentang parameter populasi, sedangkan statistik nonparametrik digunakan ketika asumsi tentang distribusi populasi tidak terpenuhi atau tidak diketahui.
Outline Artikel
Pengertian
Statistik Nonparametrik
Statistik
nonparametrik adalah metode pengujian hipotesis yang tidak bergantung pada
asumsi tertentu tentang distribusi populasi yang diambil. Hal ini menjadikannya
sangat fleksibel dan dapat digunakan dalam berbagai jenis studi yang mungkin
tidak memiliki informasi lengkap tentang distribusi populasi. Metode ini juga
cocok digunakan ketika data yang dianalisis bersifat non-numerik atau tidak
dapat diukur secara kontinu.
Ciri-ciri
Statistik Nonparametrik
Beberapa
ciri-ciri statistik nonparametrik adalah:
Tidak diperlukan bentuk distribusi populasi dari sampel yang
diambil.
Ciri ini berarti bahwa tidak ada asumsi yang dibuat tentang
bentuk distribusi populasi. Hal ini memungkinkan pengujian hipotesis dapat
dilakukan terhadap data yang diambil dari populasi yang tidak memiliki
distribusi normal atau distribusi yang diketahui. Dalam statistik parametrik,
asumsi tentang bentuk distribusi populasi sangat penting karena metode
pengujian hipotesis yang digunakan didasarkan pada asumsi tersebut.
Tidak diperlukan ukuran sampel yang harus memenuhi syarat.
Statistik nonparametrik memungkinkan pengujian hipotesis
dilakukan terhadap sampel dengan ukuran yang kecil atau sampel yang tidak
memenuhi syarat. Sebaliknya, statistik parametrik memerlukan sampel dengan
ukuran yang besar dan memenuhi syarat tertentu agar dapat menghasilkan hasil
yang dapat diandalkan.
Uji statistik Nonparametrik dapat dipakai untuk ukuran
sampel kecil.
Ciri ini berkaitan dengan ciri sebelumnya. Statistik
nonparametrik memungkinkan pengujian hipotesis dilakukan terhadap sampel dengan
ukuran yang kecil, misalnya n=6. Dalam statistik parametrik, ukuran sampel yang
kecil dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat, terutama jika sampel tidak
memenuhi syarat tertentu.
Skala pengukuran data mulai dari yang rendah (skala nominal)
sampai dengan skala pengukuran ratio.
Statistik nonparametrik dapat digunakan untuk semua jenis
skala pengukuran data, mulai dari skala nominal, ordinal, interval, hingga
ratio. Ini berbeda dengan statistik parametrik, yang hanya dapat digunakan
untuk skala pengukuran interval dan ratio.
Kelemahan dan Kelebihan Uji Nonparametrik
Salah satu
kelebihan utama dari metode statistik nonparametrik adalah bahwa tidak perlu
mengasumsikan bentuk distribusi dari populasi yang diambil. Ini memungkinkan
analisis data yang lebih kuat dan lebih umum dari perspektif statistik. Selain
itu, statistik nonparametrik tidak memerlukan ukuran sampel tertentu untuk
dilakukan dan dapat digunakan untuk sampel kecil, di mana pengujian parametrik
mungkin tidak memungkinkan.
Metode
statistik nonparametrik juga cocok untuk digunakan pada skala pengukuran yang
berbeda, mulai dari skala nominal hingga skala pengukuran ratio. Hal ini
membuka kemungkinan untuk menguji hipotesis pada berbagai jenis data, termasuk
data yang dihasilkan dari survei atau penelitian di mana data tidak memiliki
struktur yang jelas.
Namun,
kelemahan dari metode statistik nonparametrik adalah bahwa jika ukuran sampel
cukup besar, asumsi distribusi normal terpenuhi, dan skala pengukuran interval,
maka hasil ujinya akan lebih lemah dibandingkan dengan pengujian parametrik.
Selain itu, metode statistik nonparametrik tidak dapat digunakan untuk
melakukan pengujian interaksi antar variabel dan dapat membuang informasi yang
mungkin berguna dalam analisis data.
Dalam penggunaan uji nonparametrik, terdapat kelemahan dan kelebihan yang perlu dipertimbangkan. Berikut ini adalah beberapa kelemahan dan kelebihan dari penggunaan uji nonparametrik:
Kelemahan
Uji Nonparametrik
- Jika ukuran sampel
cukup besar, asumsi variabel berdistribusi normal terpenuhi, skala
pengukuran interval, jika uji statistik yang dipakai adalah Nonparametrik
maka hasil ujinya akan lebih lemah dibandingkan jika memakai uji statistik
parametrik. Kelemahan ini dapat dilihat dari power efisiensi yang
dihasilkan dari masing-masing uji.
- Uji statistik
nonparametrik tidak bisa melakukan uji interaksi antar variabel.
- Memungkinkan adanya
informasi yang terbuang.
Kelebihan
Uji Nonparametrik
- Jika ukuran sampelnya
kecil/kecil sekali misal n=6 meskipun distribusi populasinya diketahui,
uji statistik yang bisa dipakai hanya uji statistik nonparametrik.
- Uji ini tidak
memerlukan asumsi kenormalan.
- Uji ini dapat
dipakai/dilakukan pada sampel-sampel yang diambil dari populasi yang
berbeda.
- Uji ini dapat dipakai
untuk semua jenis skala pengukuran.
Kesimpulan
Statistik nonparametrik merupakan alternatif yang berguna dalam menguji hipotesis ketika asumsi tentang distribusi populasi tidak terpenuhi atau tidak diketahui. Namun, statistik nonparametrik juga memiliki kelemahan, seperti kelemahan dalam melakukan uji interaksi antar variabel dan kemungkinan adanya informasi yang terbuang. Oleh karena itu, pilihan antara statistik parametrik atau nonparametrik harus didasarkan pada karakteristik dari data yang dihadapi dan tujuan analisis yang ingin dicapai.
Posting Komentar untuk "Memahami Statistik Non Parametrik: Pengertian, Ciri-ciri, Kelemahan, dan Kelebihan"