Yuk, Simak Serba Serbi Statistik Parametrik

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. 

Berdasarkan uji statistik dibagi menjadi dua,  prosesnya selain statistik parametrik  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 hanya akan khusus membahas mengenai statistik parametrik. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai ya.

1. Statistik Parametrik Adalah?

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. Kelebihan Statistik 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. Statistik parametrik tidak  perlu melakukan pengujian terhadap parameter populasi. Karena data observasi dianggap saling bebas dan diambil dari populasi yang memiliki distribusi normal dengan varian yang homogen.

3. Kekurangan Statistika 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. Populasi yang dimiliki juga harus punya varian yang sama, dan distribusinya harus diketahui berdistribusi normal.

4. Perbedaannya Dengan Statistik Non Parametrik

Dalam suatu penelitian statistik parametrik memerlukan asumsi spesifik mengenai parameter populasinya, sementara statistik non parametrik tidak membutuhkan asumsi spesifik seperti pendistribusian data. Dari segi pengukuran variabelnya statistik parametrik dilakukan pada tingkat rasio dan internal. Sedangkan untuk statistik non parametrik sebaliknya, diukur dengan skala ordinal dan nominal. Secara umum, ukuran central tendency dalam uji parametrik adalah rata-rata, sedangkan dalam uji statistik non parametrik adalah median. Terakhir, dalam uji statistik parametrik terdapat informasi lengkap mengenai populasi sedangkan pada uji statistik non parametrik tidak ada informasi mengenai 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