Perbedaan Statistik Parametrik dan Non Parametrik Pada Penelitian Statistik
Tahukah kamu proses pengolahan data statistik? Secara umum, pengolahan data statistik meliputi pengumpulan data, pengelolaan data, validasi data, pengolahan data, analisis data, hingga menyajikan data. Tujuan dari pengolahan data adalah untuk menemukan informasi yang ada dibalik kumpulan data. Informasi tersebut diubah menjadi insight yang dapat digunakan dalam penarikan kesimpulan. Pada tahap pengumpulan data statistik, kita bisa menggunakan metode wawancara, observasi, dan lainnya tergantung dari penelitian yang dilakukan apakah termasuk penelitian kualitatif atau kuantitatif.
Tahap validasi data juga penting karena peneliti harus mengetahui apakah sumber data untuk penelitian dapat dipertanggungjawabkan atau tidak karena mempengaruhi kualitas penelitian. Pada tahap analisis data, ada beberapa metode yang bisa digunakan. Seorang peneliti harus paham metode apa yang cocok untuk menganalisis datanya. Metode untuk analisis statistik diantaranya ada statistik parametrik dan statistik non parametrik. Seperti apa metodenya? Nah, kali ini kita akan bahas mengenai statistik parametrik dan non parametrik pada penelitian statistik. Yuk, simak bersama di bawah ini!
1. 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.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Statistik Non Parametrik
Statistik non parametrik merupakan bagian dari statistik inferensia yang mana tidak melibatkan pendugaan nilai populasi. Model statistik non parametrik tidak menetapkan syarat-syarat untuk parameter-parameter populasi yang menjadi sampel utama penelitian. Sehingga tidak ada asumsi kenormalan yang wajib dipenuhi seperti pada statistik parametrik. Ciri-ciri kelompok data yang dapat diuji dengan statistik non parametrik yaitu kelompok data tidak berdistribusi normal, data memiliki skala nominal dan ordinal, sering ditemukan pada penelitian ilmu sosial, serta ukuran sampel yang kecil. Statistik non parametrik biasanya menjadi alternatif jika metode statistik parametrik tidak dapat diterapkan.
3. Metode Uji Data
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.
Sedangkan pada statistik non parametrik yaitu antara lain:
Uji-t berpasangan digunakan untuk menganalisis perbedaan data dalam sebuah kelompok.
Uji-t sampel bebas digunakan untuk membandingkan dua sampel bebas menggunakan uji Mann-Whitney U dan Wilcoxon.
Uji F digunakan untuk membandingkan tiga kelompok atau lebih menggunakan uji Kruskal-Wallis.
Analisis varian dua jalur digunakan untuk membandingkan lebih dari tiga kelompok menggunakan faktor yang berbeda. Uji yang digunakan yaitu Friedman.
4. Kelebihan dan Kekurangan
Statistik parametrik dan non parametrik sama-sama mempunyai kelebihan dan kekurangan ketika diterapkan dalam penelitian statistik yaitu sebagai berikut:
Kelebihan Statistik Parametrik | Kekurangan Statistik Parametrik |
Tidak perlu pengujian terhadap parameter populasi karena sudah dianggap memenuhi syarat | Populasi harus memiliki varian yang sama |
Data observasi diambil dari populasi dengan distribusi normal dan variannya homogen | Variabel terbatas hanya untuk jenis data berdasarkan skalanya seperti interval dan rasio |
Data observasi dianggap saling bebas | Populasi harus berdistribusi normal |
Kelebihan Statistik Non Parametrik | Kekurangan Statistik Non Parametrik |
Tidak membutuhkan asumsi normalitas sehingga mudah dilakukan | Sering mengabaikan beberapa informasi |
Tidak menggunakan metode perhitungan matematik yang rumit | Kemampuan ujinya kurang kuat dibanding statistik parametrik |
Uji hipotesa dilakukan secara langsung | Hasil tidak dapat digunakan untuk pendugaan karakter populasi |
Terkadang tidak diperlukan jenjang atau urutan karena data bersifat kualitatif | Skala yang digunakan bersifat lemah |
Dapat berfungsi sebagai uji pembanding statistik parametrik | Dalam uji hipotesis tidak melibatkan parameter |
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Metode Analisis Mana yang Harus Dipilih?
Pemilihan metode analisis tergantung pada tema dan tujuan penelitian. Oleh karena itu peneliti wajib untuk benar-benar memahami penelitian yang akan atau sedang dikerjakan. Hal ini akan mempengaruhi seluruh proses pengolahan data. Misalnya seorang peneliti melakukan penelitian kualitatif. Namun karena kurang paham, bisa jadi salah menggunakan metode analisis kuantitatif. Begitu pula dengan data science yang juga berdiri atas kolaborasi ilmu salah satunya statistik. Kita tidak akan mendapatkan hasil analisis yang maksimal jika kurang tepat menerapkan metode analisisnya. Pembelajaran ini bisa kamu dapatkan dengan mendaftar di DQLab.id. Kamu akan belajar secara mandiri menggunakan materi dari mentor yang ahli di bidang data. Ada fitur live code juga, loh untuk memudahkan kamu belajar pemrograman untuk data science!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya