DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 46 Menit 49 Detik 

Pelajari Jenis-jenis Uji Statistik Parametrik Sebelum Melakukan Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 14-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8f237c91730c277a6b8048981016fa58_x_Thumbnail800.png

Sebelum melakukan pengolahan data, hal terpenting yang perlu diketahui adalah jenis uji statistik apa yang akan kita gunakan pada saat penelitian. Uji statistik menjadi komponen yang penting dalam sebuah penelitian karena akan memberikan kekuatan terhadap hasil penelitian dan tetap pada koridor ilmiahnya. Yang dimaksud dengan koridor ilmiah adalah penelitian yang kita lakukan dapat dibuktikan oleh orang lain, siapapun yang menguji asalkan menggunakan cara yang sama pasti akan memperoleh hasil yang sama pula. 


Berdasarkan prosesnya, uji statistik terbagi menjadi dua jenis yaitu pengujian data Statistik Parametrik dan Statistik Non Parametrik. Pada artikel sebelumnya, kita telah membahas mengenai perbedaan Statistik Parametrik dan Statistik Non Parametrik. Statistik parametrik merupakan teknik pengujian data dalam statistik yang berguna untuk menguji hipotesis dengan melibatkan parameter populasi. Uji statistik parametrik hanya dapat digunakan jika asumsi penelitian yang akan diuji sudah terpenuhi, antara lain data yang digunakan berdistribusi normal atau homogen. Sedangkan statistik non parametrik adalah uji statistik yang dilakukan dengan tanpa adanya pendugaan sebelumnya pada nilai populasi. Nah, untuk kali ini, kita akan khusus membahas apa saja jenis uji statistik yang dimiliki oleh statistik parametrik. Tanpa lama-lama lagi, simak pembahasan berikut ini ya!


1. Uji-T (T-Test)

Source: fromthegenesis.com


Uji-T atau T-Test merupakan salah satu jenis uji statistik parametrik yang digunakan untuk menguji signifikansi dan relevansi dalam satu atau dua kelompok sampel. Uji t pertama kali dikembangkan oleh William Seely Gosset pada 1915. Uji t pada satu kelompok memakai One sample T-Test sedangkan uji t dua kelompok dibagi menjadi dua jenis yaitu Independent Sample T-Test dan Paired Sample T-Test. Independent Sample T-Test digunakan untuk menguji dua kelompok sample yang tidak berhubungan dan Paired Sample T-Test digunakan untuk menguji dua kelompok sample yang memiliki korelasi.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. ANOVA

Source: tibco.com


ANOVA merupakan singkatan dari Analysis of Variance adalah sebuah uji statistik yang menyerupai T Test. ANOVA digunakan untuk menguji signifikansi perbedaan dua rerata atau lebih. ANOVA diperkenalkan oleh seorang ahli statistik bernama Ronald Fisher. Kelebihan dari uji statistik ini yaitu dapat menguji perbedaan lebih dari dua jenis kelompok. Itulah yang membedakan ANOVA dengan T Test.  ANOVA terbagi menjadi dua jenis yaitu ANOVA One Way dan ANOVA Two Way. ANOVA One Way atau satu arah adalah tes hipotesis di mana hanya satu variabel kategori atau faktor tunggal yang dipertimbangkan. Berbeda dengan ANOVA Two Way, disini uji hipotesis diklasifikasikan berdasarkan pada dua faktor. 


3. Analisis Regresi

Source: ilmudatapy.com


Analisis Regresi merupakan jenis uji statistik parametrik yang digunakan untuk menguji hubungan antar variabel, lebih tepatnya menguji atau memprediksi pengaruh suatu variabel bebas terhadap variabel terikat. Analisis regresi pada umumnya dibagi ke dalam tiga jenis berdasarkan bentuk model kurvanya. Model regresi parametrik, non parametrik dan regresi semiparametrik merupakan tiga model yang analisis regresi miliki. Jika bentuk kurva diketahui, maka pendekatan model regresi yang digunakan adalah pendekatan model regresi parametric.

4. Analisis Korelasi

Source: analyticsvidhya.com


Analisis Korelasi pada uji statistik parametrik digunakan untuk menguji hubungan antar variabel. Hubungan yang dimaksud disini adalah keeratan hubungan antara dua variabel atau lebih tanpa memperhatikan ada tidaknya hubungan kausal di antara variabel-variabel yang dianalisis. Analisis korelasi yang digunakan untuk menguji data yang bersifat parametrik sering juga disebut dengan analisis Pearson. Metode analisis korelasi Pearson merupakan metode pengujian yang pada dasarnya dilakukan terhadap suatu variabel pengukuran yang menyajikan data-data yang bersifat kuantitatif. Metode Pearson ini dapat ditemukan pada aplikasi Minitab, baik Minitab 14 maupun Minitab 15.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Masih Banyak Lagi Jenis Uji Statistik Lainnya yang Bisa Kamu Pelajari Bersama DQLab!

Uji statistik parametrik sangat direkomendasikan untuk digunakan dalam sebuah penelitian. Alasannya adalah karena kita tidak perlu lagi melakukan pengujian terhadap parameter populasi karena sudah dianggap memenuhi syarat. Asumsi-asumsi rumit yang ada tersebut membuat pengujian menggunakan metode parametrik dapat diandalkan akurasinya. Namun apabila uji statistik parametrik tidak dapat diterapkan pada jenis data yang dimiliki, maka pilihlah uji statistik non parametrik sebagai alternatif. Jika kamu masih ingin tahu jenis-jenis uji statistik lainnya, gabung sekarang juga bersama DQLab dengan membuat akun GRATIS di DQLab.id dan nikmati module module lainnya yang dapat menambah wawasanmu!



Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :