Statistik Parametrik dan Non-Parametrik Apa Bedanya?
Dalam proses pengolahan data statistik tahapan analisis data statistik merupakan tahapan penting yang tidak bisa dilewatkan. Mengingat tujuan utama dilakukannya suatu penelitian adalah untuk menemukan suatu solusi atas penelitian tersebut. Hal tersebut harus terjawab berdasarkan sumber yang terpercaya dan dapat dipertanggung jawabkan. Selain itu, untuk mengolah data-data tersebut juga harus menggunakan metode pengolahan yang tepat. Statistik parametrik termasuk pengolahan data statistik inferensial yang didasarkan pada asumsi tentang distribusi populasi dari mana sampel diambil.
Ada pula statistik non parametrik yaitu pengolahan data statistik yang tidak didasarkan pada asumsi, yaitu data dapat dikumpulkan dari sampel yang tidak mengikuti distribusi tertentu. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas mengenai perbedaan pengujian dengan statistik parametrik dan non-parametrik. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai ya.
1. Definisi Statistik Parametrik
Dalam ilmu statistik, Statistik parametrik termasuk dalam metode pengolahan data statistik inferensial yang digunakan untuk menguji parameter atau ukuran populasi melalui data sampel. Dimana jenis uji hipotesis yang memberikan generalisasi untuk menghasilkan catatan mengenai rata-rata populasi primer/asil. T-statistik memiliki hipotesis yang mendasarinya yang mencakup distribusi normal variabel. Dalam hal ini rata-rata diketahui, atau dianggap diketahui. Untuk menemukan sampel dari populasi, varians populasi diidentifikasikan. Ini dihipotesiskan bahwa variabel yang menjadi perhatian pada populasi diperkirakan pada skala interval.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Definisi Statistik Non Parametrik
Sementara uji statistik non parametrik tidak memerlukan distribusi populasi, yang dimaksudkan oleh parameter yang berbeda. Ini juga semacam uji hipotesis yang tidak didasarkan pada hipotesis yang mendasarinya. Dalam kasus tes non-parametrik, didasarkan pada perbedaan median. Jadi, tes semacam ini juga disebut tes bebas distribusi. Variabel uji tersebut pada tingkat nominal atau ordinal. Jika variabel independen adalah non-metrik, tes non-parametrik biasanya dilakukan. Statistik non parametrik juga tidak mengharuskan data kamu untuk mengikuti distribusi normal.
3. Kelebihan Statistik Parametrik VS Non Parametrik
Untuk pengujian parametrik sepenuhnya tergantung pada data statistik dan memiliki lebih banyak tingkat akurasi. Statistik parametrik juga dapat memberikan hasil yang dapat dipercaya ketika kelompok memiliki jumlah variabilitas yang berbeda. Selain itu, statistik parametrik juga memiliki kekuatan statistik yang lebih besar, dengan kata lain statistik parametrik lebih mampu mengarah pada penolakan H0. Sementara statistik non parametrik tidak tergantung pada distribusi apapun, karenanya merupakan jenis statistik uji yang kuat dan memiliki berbagai situasi yang lebih luas. Statistik non parametrik menilai median yang bisa lebih baik untuk beberapa studi kasus, statistik non parametrik juga valid ketika ukuran sampel lebih kecil dan data kamu berpotensi tidak normal, karena pengujian non parametrik dapat menganalisa data ordinal, peringkat data, dan outlier.
4. Kekurangan Statistik Parametrik VS Non Parametrik
Selain kelebihannya, statistik parametrik juga memiliki beberapa kekurangan yang pertama adalah tidak valid ketika dataset nya kecil, kemudian ukuran sampel selalu sangat besar itu juga membuat sedikit sulit melakukan seluruh tes. Apa yang kamu pelajari disini akan diwakili melalui medium sendiri, selain itu juga ketika kamu memiliki data peringkat serta outlier kamu tidak dapat menghapusnya. Sementara untuk statistik non parametrik mengacu pada metode statistik yang sering digunakan untuk menganalisis data ordinal atau nominal dengan ukuran sampel yang kecil. Tidak seperti statistik parametric, statistik non parametric tidak memerlukan asumsi tentang distribusi populasi dan kadang-kadang disebut sebagai metode bebas distribusi. Selain itu statistik non parametrik juga terbilang sulit dalam menggabungkan informasi statistik sebelumnya tentang populasi.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Statistik dengan Python dan R dari Modul DQLab, Yuk!
Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita