Kenali 4 Uji Statistik Parametrik yang Populer Digunakan

Statistik adalah sekumpulan data yang biasa digunakan dalam penelitian. Adapun ilmu yang mempelajari tentang statistik disebut dengan statistika. Rumus statistik sering digunakan dalam penelitian kuantitatif pada proses analisis data, salah satunya adalah menggunakan uji statistik yang bertujuan untuk menentukan apakah hipotesis yang telah ditetapkan diterima atau ditolak. Uji statistik terbagi menjadi dua yaitu statistik parametrik dan statistik non parametrik.

Statistik parametrik merupakan bagian dari statistik inferensia yang biasa digunakan untuk menganalisis jenis data interval dan data rasio. Statistik parametrik merupakan ilmua statistik yang mepertimbangkan persebaran atau pendistribusian data. Data yang digunakan dalam uji statistik parametrik pun merupakan data yang berdistribusi normal. Jika datanya tidak berdistribusi normal, maka harus memenuhi asumsi normalitas. Berbicara tentang statistik parametrik, apa saja uji statistik parametrik yang sering digunakan? Yuk, simak bersama DQLab!

1. Analisis Korelasi

Analisis korelasi adalah suatu teknik analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan atau tidak antara dua variabel atau lebih. Jika antar variabel tersebut ada hubungan maka tujuan selanjutnya adalah mengetahui seberapa besar dan arah hubungan tersebut. Terdapat beberapa macam hubungan antar variabel, yaitu korelasi positif, korelasi negatif, korelasi lemah, tidak berkorelasi , dan korelasi sempurna. Contoh analisis korelasi adalah dalam studi kasus untuk mengetahui hubungan tingkat pendapatan ekonomi dengan gizi bayi.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Uji T

Uji T adalah salah satu uji statistik parametrik yang digunakan untuk menguji kebenaran hipotesis dengan membedakan rata-rata dari dua populasi. Syarat yang perlu dipenuhi dalam menggunakan uji T antara lain data yang digunakan berdistribusi normal serta varians pada kedua kelompok sama. Uji T terbagi menjadi dua jenis, yaitu uji T satu sampel dan uji T dua sampel. Pada uji T dua sampel, terbagi lagi menjadi dua bagian yaitu uji T sampel bebas (independent sample t-test) dan uji T sampel berpasangan (paired t-test).

3. ANOVA

Uji Anova atau singkatan dari analysis of variance merupakan uji statistik yang hampir mirip dengan uji T, hanya saja kelebihan dari uji Anova adalah dapat menguji perbedaan lebih dari dua kelompok.  Uji Anova ini pertama kali diperkenalkan oleh ahli statistik bernama Ronald Fisher. Berdasarkan jumlah variabel bebas dan jumlah variabel terikat, Anova terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu anova satu jalan (one way anova) dan anova dua jalan (two way anova).

4. Analisis Jalur

Analisis jalur atau path analysis merupakan uji statistika yang merupakan pengembangan dari analisis regresi berganda. Analisis jalur ini digunakan untuk melihat hubungan antar variabel berdasarkan model apriori. Model apriori merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk mengetahui perilaku konsumen dalam membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Analisis jalur ini diperkenalkan oleh Sewall Wright pada tahun 1934. Namun perlu diketahui bahwa penerapan analisis jalur saat ini tidak hanya terhadap produksi barang saja, akan tetapi meluas ke bidang peternakan, genetika, dan ekonomi.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Yuk, Kenali dan Pahami Dasar Statistik di DQLab

Statistika merupakan salah satu bagian ilmu dasar yang harus dipelajari oleh data scientist. Dasar-dasar statistik pun harus sudah dipahami oleh para praktisi data untuk mempermudah proses pengolahan data. Dasar-dasar statistik untuk data scientist ini tersedia pula di DQLab. DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code, mulai dari belajar dasar-dasarnya sampai dengan mengerjakan mini project. Cara bergabungnya cukup mudah loh, yaitu langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis DQLab. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Tags