Pahami Lebih Dalam Statistik Parametrik untuk Menganalisa Data Statistik
Analisis data statistik adalah proses yang tidak boleh dilewatkan dalam pengolahan data statistik. Ketika melakukan penelitian, tujuan utamanya tentu untuk menemukan jawaban atau solusi dari suatu permasalahan yang sedang diteliti dan umumnya tertuang dalam rumusan permasalahan. Suatu penelitian harus berdasarkan data dari sumber yang terpercaya dan dapat dipertanggung jawabkan. Adapun data statistik dapat berupa data primer, data sekunder, data kualitatif, data kuantitatif, data interval, rasio, dan lainnya. Berbagai jenis data ini dapat digunakan dalam penelitian statistik.
Tujuan dari menganalisa data statistik adalah menemukan pola dibalik data dan menggali informasi dari data tersebut sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Metode yang digunakan dalam analisis statistik ada beberapa yaitu antara lain statistik parametrik dan non parametrik. Penerapan kedua metode ini didasarkan pada jenis data, ukuran sampel data, dan tujuan yang ingin dicapai. Jadi, peneliti harus memahami data yang digunakan sebelum menganalisis data. Dibawah ini kita akan bahas salah satu metode analisis data statistik yaitu statistik parametrik. Yuk, simak bersama pembahasannya!
1. Apa itu Statistik Parametrik?
Statistik parametrik termasuk dalam metode pengolahan data statistik inferensial. Statistik parametrik 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. Umumnya metode statistik parametrik lebih diutamakan karena hasil data dengan statistik parametrik dianggap lebih kuat dibandingkan dengan hasil data dengan statistik non parametrik. Pada statistik non parametrik tidak ada syarat asumsi kenormalan dan karakteristik populasi induknya. Statistik non parametrik menjadi alternatif jika metode statistik parametrik tidak dapat diterapkan.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Metode Uji yang Dapat Digunakan
Dalam proses analisis, tentu akan melewati proses uji statistik. Beberapa metode uji statistik yang dapat digunakan pada statistik parametrik yaitu antara lain:
Anova digunakan untuk melakukan perbandingan rata-rata populasi. Metode ini memungkinkan peneliti menguji hipotesis perbandingan lebih dari dua kelompok. Jenis data yang tepat untuk metode ini adalah jenis data nominal dan ordinal pada variabel bebasnya dan jenis data interval atau ratio pada variabel terikatnya.
Uji-t digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas atau variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel terikat atau variabel dependen.
Regresi digunakan untuk menguji pengaruh yang ditujukan untuk mengestimasi variabel bebas terhadap variabel terikat.
Korelasi digunakan untuk menguji hubungan antar variabel.
3. Hal yang Perlu Diperhatikan dalam Statistik Parametrik
Telah disebutkan sebelumnya bahwa statistik parametrik adalah bagian dari statistik inferensial. Dalam statistik parametrik ada beberapa hal atau syarat yang harus diperhatikan yaitu sebagai berikut:
Sebaran data harus berdistribusi dengan normal, artinya sampel diambil berdasarkan populasi yang berdistribusi secara normal. Kenormalan ini dapat diketahui dengan mengasumsikan bahwa data berdistribusi normal atau melakukan uji normalitas.
Perhatikan data yang digunakan. Data yang digunakan dalam statistik parametrik harus berupa data skala numerik yaitu data interval atau ratio.
Variasi data harus sama dengan beberapa catatan yaitu kesamaan varians tidak menjadi syarat untuk uji kelompok berpasangan, bukan syarat wajib untuk dua kelompok tidak berpasangan, dan menjadi syarat wajib untuk lebih dari dua kelompok tidak berpasangan.
4. Kelebihan dan Kekurangan Statistik Parametrik
Penerapan metode pada analisis data statistik pasti memiliki kelebihan dan kekurangan. Pada statistik parametrik kelebihannya adalah sampel tidak perlu diuji lagi karena parameter populasi sudah dianggap memenuhi syarat dan data observasi saling bebas satu sama lain serta diambil dari populasi yang berdistribusi normal dengan varian yang homogen. Sedangkan kekurangan yang dimiliki statistik parametrik adalah populasi harus memiliki varian yang sama, variabel yang diteliti terbatas karena statistik parametrik hanya digunakan untuk data skala yaitu interval dan ratio, dan populasi harus berdistribusi normal yang mana jika belum diketahui kenormalannya harus dilakukan uji normalitas.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Pelajari Metode Analisis Lainnya di DQLab, Yuk!
Sebagai peneliti harus cermat dalam menentukan metode yang sesuai dengan tujuan penelitian dan data yang digunakan. Dengan begitu hasil analisis statistik akan semakin baik dan dapat dipertanggung jawabkan. Kemampuan ini juga berlaku jika ingin menjadi praktis data seperti data scientist. Perlu latihan yang konsisten dalam memahami data dan menemukan metode yang tepat untuk analisis datanya. Ada banyak metode lainnya yang digunakan dalam analisis selain statistik parametrik. Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id dan belajar berbagai metode analisis statistik bersama para ahli data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya