5 Perbedaan Uji Parametrik dan Non-Parametrik, Yuk Simak!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

26 February 2024

•

759

Memahami berbagai metode analisis data dalam statistik adalah hal krusial. Dua kategori utama dalam analisis statistik adalah uji parametrik dan non-parametrik. Meski sering digunakan di statistik, perbedaan uji parametrik dan non-parametrik sangat signifikan.

Perbedaan uji parametrik dan non-parametrik sangat terlihat pada karakteristik hingga tujuannya. Untuk mempelajari perbedaannya, simak artikel ini sampai habis ya!

Apa Itu Statistik Parametrik?

Statistik parametrik adalah cabang dari statistik inferensial yang berfokus pada analisis dan interpretasi sampel data. Pengujiannya dilakukan berdasarkan asumsi-asumsi tertentu tentang distribusi populasi dari mana sampel tersebut diambil.

Dengan menggunakan beberapa prinsip terkait parameter populasi, pendekatan ini memungkinkan peneliti untuk menggeneralisasi temuan dari sampel ke populasi lebih besar. Ini dilakukan dengan tingkat kepercayaan tertentu.

Apa Itu Statistik Non-Parametrik?

Statistik non-parametrik adalah metode dalam statistik yang tidak mengasumsikan distribusi data tertentu dari populasi. Statistik non-parametrik lebih fleksibel dibanding parametrik. Sebab, metode ini tidak bergantung pada asumsi.

Lebih lanjut, metode non-parametrik seringkali digunakan ketika asumsi distribusi normal tidak dipenuhi.

Kelebihan Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

Untuk mengenali perbedaan uji parametrik dan non-parametrik, mari simak kelebihannya. Berikut adalah beberapa kelebihan dari kedua metode ini:

Statistik Parametrik

Beberapa kelebihan statistik parametrik antara lain:

Mampu mendeteksi perbedaan atau hubungan yang sebenarnya ada, apabila asumsi distribusi terpenuhi.
Apabila data mengikuti asumsi distribusi, estimasi parameter populasi bisa menjadi lebih akurat.
Menyediakan metode untuk analisis mendalam guna memahami hubungan antar variabel, seperti regresi linear dan analisis varians (ANOVA).
Memudahkan generalisasi temuan dari sampel ke populasi yang lebih besar dengan asumsi distribusi tertentu.
Cocok digunakan untuk data yang diukur pada skala interval atau rasio.

Statistik Non-Parametrik

Berikut adalah beberapa kelebihan dari statistik non-parametrik:

Tidak memerlukan asumsi tentang distribusi data.
Lebih tahan terhadap pencilan karena tidak mengasumsikan distribusi normal.
Dapat digunakan pada data yang berskala nominal atau ordinal, selain interval dan rasio.
Efektif untuk sampel yang lebih kecil karena tidak bergantung pada estimasi parameter akurat.
Banyak uji non-parametrik relatif lebih sederhana dan mudah untuk diterapkan.

Apa Perbedaan Antara Uji Parametrik dan Non-Parametrik?

Seperti yang sudah diketahui, uji parametrik dan non-parametrik merupakan dua pendekatan yang berbeda dalam statistik untuk analisis data. Berikut adalah beberapa poin utama yang menggambarkan perbedaan uji parametrik dan non-parametrik:

1. Asumsi Distribusi

Pertama, perbedaan uji parametrik dan non-parametrik bisa dilihat dari konsep asumsi distribusi. Berikut adalah penjelasan lengkapnya:

Uji Parametrik: Mengasumsikan bahwa data mengikuti distribusi tertentu, biasanya distribusi normal. Ini memerlukan pengujian asumsi normalitas sebelum analisis.
Uji Non-Parametrik: Tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu dari data. Ini menjadikannya pilihan yang baik untuk data yang tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Ini juga cocok untuk data yang skala pengukurannya nominal atau ordinal.

2. Skala Pengukuran

Berikutnya, perbedaan uji parametrik dan non-parametrik digambarkan dari skala pengukurannya. Berikut adalah detailnya:

Uji Parametrik: Digunakan untuk data yang berskala interval atau rasio, di mana pengukuran jelas dan memiliki makna matematis yang konsisten.
Uji Non-Parametrik: Lebih fleksibel dan dapat digunakan untuk data yang berskala nominal atau ordinal, selain interval dan rasio.

3. Ukuran Sampel

Selanjutnya, perbedaan uji parametrik dan non-parametrik digambarkan dari ukuran sampelnya. Berikut penjelasannya:

Uji Parametrik: Memerlukan ukuran sampel yang lebih besar untuk menjadi efektif dan menghasilkan estimasi yang akurat. Ini karena mereka mengandalkan estimasi parameter.
Uji Non-Parametrik: Lebih toleran terhadap ukuran sampel yang kecil karena tidak bergantung pada estimasi parameter. Ini membuatnya cocok untuk studi dengan sampel yang terbatas.

4. Ketahanan Terhadap Pengecualian

Kemudian, perbedaan uji parametrik dan non-parametrik bisa dilihat dari ketahanan terhadap pengecualian. Inilah detailnya:

Uji Parametrik: Kurang tahan terhadap pencilan karena asumsi distribusi normal. Selain itu, pengaruh pencilan dapat mengganggu analisis.
Uji Non-Parametrik: Lebih tahan terhadap pencilan karena tidak mengasumsikan distribusi normal. Ini juga sering menggunakan peringkat daripada nilai aktual, mengurangi dampak pencilan.

5. Tujuan dan Efisiensi

Perbedaan uji parametrik dan non-parametrik terakhir digambarkan melalui tujuan dan efisiensi. Berikut adalah penjelasan detailnya:

Uji Parametrik: Lebih efisien dalam hal kekuatan statistik seperti kemampuan untuk mendeteksi efek yang sebenarnya ada. Ini berlaku ketika asumsi mereka terpenuhi. Hal ini karena mereka menggunakan informasi lebih lengkap dari distribusi data.
Uji Non-Parametrik: Kurang efisien dibandingkan uji parametrik ketika asumsi distribusi normal terpenuhi. Namun, mereka sangat berguna ketika asumsi tersebut tidak dapat dipenuhi atau ketika data tidak mengikuti distribusi normal.

Itulah perbedaan uji parametrik dan non-parametrik. Setelah mempelajari konsep ini, apakah kamu tertarik untuk mempelajari hal terkait data lebih dalam lagi?

Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bisa belajar semua tentang data science. Mulai dari konsep dasar, tools, scope of work di industri, dan praktik dengan real-case project.

Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Terlebih lagi, pembelajarannya dilengkapi dengan silabus beginner-friendly. Jadi, kamu yang baru mulai pun bisa mengikuti kelasnya tanpa kesusahan.

Yuk, segera gabung dan mulai karirmu dengan Dibimbing.id!