Statistik Parametrik: Definisi, Metode, dan Plus-Minusnya

Statistik parametrik adalah salah satu alat penting dalam analisis data. Ini merupakan kunci untuk dapatkan jawaban yang akurat.

Maka dari itu, kalau bekerja dengan data, kamu wajib paham apa yang dimaksud dengan statistik parametrik. Tapi, tidak perlu khawatir!

Kali ini, MinDi bakal bantu kamu pahami konsep ini dengan penjelasan lengkap terkait statistik parametrik di artikel ini. Jadi, baca artikelnya sampai habis, ya!

Apa yang Dimaksud Statistik Parametrik?

Statistik parametrik adalah cabang statistik yang menggunakan model dengan serangkaian parameter tetap. Sederhananya, metode ini berasumsi bahwa data yang dianalisis mengikuti distribusi tertentu.

Contohnya mengikuti distribusi normal yang ditandai dengan parameter-parameter seperti rata-rata dan standar deviasi.

Bayangkan kamu punya sekelompok data tinggi badan orang dewasa. Jika tahu bahwa tinggi badan ini mengikuti distribusi normal, kamu bisa menggunakan statistik parametrik untuk menganalisisnya. 

Dilansir dari IBM, statistik parametrik bekerja berdasarkan informasi yang dimiliki tentang distribusi populasi tersebut.

Misalnya, ketika menggunakan uji t untuk membandingkan rata-rata tinggi badan dua kelompok. Kamu bisa mengasumsikan bahwa data dari kedua kelompok ini mengikuti distribusi normal. 

Dengan asumsi itu, kamu dapat membuat kesimpulan yang lebih kuat tentang apakah rata-rata tinggi badan kedua kelompok tersebut benar-benar berbeda.

Secara singkat, statistik parametrik mengandalkan asumsi-asumsi tertentu tentang distribusi data untuk memberikan hasil analisis yang lebih akurat dan dapat diandalkan. 

Namun, jika asumsi-asumsi ini tidak terpenuhi, hasil analisis bisa menjadi kurang valid. 

Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa datamu memang sesuai dengan asumsi-asumsi ini sebelum menggunakan metode statistik parametrik.

Apa Bedanya Statistik Parametrik dan Non Parametrik?

Statistik parametrik dan non parametrik adalah dua pendekatan berbeda dalam analisis data yang digunakan berdasarkan asumsi tentang distribusi data.

Supaya bisa mengerti perbedaanya, MinDi akan uraikan beberapa karakteristik dari kedua jenis statistik ini di bawah:

Asumsi tentang Distribusi Data

1. Statistik Parametrik: Statistik parametrik berasumsi bahwa data yang dianalisis mengikuti distribusi tertentu, seperti distribusi normal. 
2. Statistik Non Parametrik: Statistik non parametrik tidak bergantung pada asumsi distribusi data. Artinya, data bisa berasal dari distribusi apa saja, tidak harus mengikuti pola tertentu. 

Informasi tentang Populasi

1. Statistik Parametrik: Pada statistik parametrik, informasi tentang distribusi populasi sudah diketahui dan didasarkan pada serangkaian parameter tetap seperti rata-rata dan standar deviasi.
2. Statistik Non Parametrik: Pada statistik non parametrik, informasi tentang distribusi populasi tidak diketahui, dan parameter-parameter tersebut tidak tetap. 

Penggunaan dan Contoh

1. Statistik Parametrik: Digunakan ketika datamu memenuhi asumsi distribusi tertentu. Contoh umum termasuk uji t dan ANOVA.
2. Statistik Non Parametrik: Digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi distribusi tertentu atau ketika kamu tidak tahu distribusi data. Contoh umum termasuk uji Mann-Whitney dan uji Spearman.

Baca Juga: Mengenal Syarat Uji Non Parametrik, Panduan Terlengkap

Metode Statistik Parametrik

Ketika mau memanfaatkan jenis statistik ini, ada berbagai macam metode yang bisa dipakai. 

Dilansir dari geeksforgeeks, metode ini terbagi menjadi dua kelompok besar yakni uji statistik dan model machine learning.

Untuk lebih lengkapnya, berikut MinDi jabarkan beberapa macam metodenya:

1. Uji Statistik

Uji statistik untuk kategori parametrik terbagi menjadi beberapa bagian yang mencakup:

1. Uji t: Uji ini digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua kelompok independen. Misalnya, jika kamu ingin tahu apakah rata-rata nilai ujian siswa di dua kelas berbeda.
2. ANOVA (Analysis of Variance): ANOVA digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara tiga kelompok atau lebih. Contohnya, untuk membandingkan rata-rata penjualan di tiga cabang toko yang berbeda.
3. Uji F: Uji F digunakan untuk membandingkan varians antara dua kelompok. Misalnya, untuk melihat apakah variasi dalam hasil tes matematika berbeda antara siswa laki-laki dan perempuan.
4. Uji Chi-Square: Uji ini digunakan untuk menguji hubungan antara variabel kategoris. Contohnya, untuk melihat apakah ada hubungan antara jenis kelamin dan preferensi jenis olahraga.
5. Analisis Korelasi: Analisis korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel kontinu. Misalnya, untuk melihat hubungan antara tinggi badan dan berat badan seseorang.

2. Model Pembelajaran Mesin

Model pembelajaran mesin untuk statistik parametrik mencakup beberapa jenis, yaitu:

1. Regresi Linear: Model ini digunakan untuk memprediksi hasil kontinu berdasarkan hubungan linear dengan satu atau lebih variabel independen. Contohnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi.
2. Regresi Logistik: Model ini digunakan untuk memprediksi hasil biner (misalnya, ya/tidak) berdasarkan serangkaian variabel independen. Misalnya, untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli produk atau tidak berdasarkan usia dan pendapatan.
3. Naive Bayes: Model ini mengklasifikasikan data berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur. Contohnya, untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.
4. Hidden Markov Models: Model ini digunakan untuk memodelkan data berurutan dengan keadaan tersembunyi dan output yang dapat diamati. Contohnya, untuk analisis urutan genetik atau pengenalan suara.

Kelebihan dan Kekurangan Statistik Parametrik

Statistik parametrik memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk menggunakannya dalam analisis data. Berikut penjelasan lengkapnya:

Kelebihan Statistik Parametrik

Ada beberapa kelebihan statistik parametrik yang menjadikan kategori ini unggul. Berikut adalah beberapa kelebihannya:

1. Efisiensi dan Kekuatan Statistik: Lebih mampu mendeteksi perbedaan atau hubungan yang benar-benar ada dalam data.
2. Kemudahan Interpretasi: Hasil mudah diinterpretasikan karena didasarkan pada parameter yang dikenal.
3. Penggunaan yang Luas: Diterima dan banyak digunakan di berbagai bidang penelitian.
4. Model yang Lebih Sederhana: Model parametrik sering lebih sederhana dan mudah dipahami.

Kekurangan Statistik Parametrik

Sementara itu, beberapa kekurangan yang perlu kamu pertimbangkan adalah:

1. Asumsi yang Ketat: Data harus mengikuti distribusi tertentu, biasanya distribusi normal.
2. Sensitif terhadap Outlier: Kehadiran outlier dapat mempengaruhi hasil analisis secara signifikan.
3. Memerlukan Sampel Besar: Sering kali memerlukan ukuran sampel yang cukup besar untuk hasil yang akurat.
4. Terbatas pada Variabel Kontinu: Lebih cocok untuk data kontinu daripada data kategoris.

Baca Juga: 5 Perbedaan Uji Parametrik dan Non-Parametrik, Yuk Simak!

Kesimpulan 

Itulah penjelasan mendalam mengenai statistik parametrik. Dapat disimpulkan bahwa statistik parametrik adalah metode penting yang digunakan untuk menganalisis data dengan asumsi distribusi tertentu.

Selain memahami konsep statistik parametrik, seorang peneliti atau analis data juga harus menguasai berbagai keterampilan lainnya.

Jangan khawatir, meskipun banyak yang harus dipelajari, kamu bisa meningkatkan kemampuanmu lewat Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Di bootcamp ini, kamu akan belajar semua hal tentang ilmu daya bersama mentor ahli di industri.

Selain itu, kamu juga akan mendapatkan pengalaman langsung melalui proyek-proyek nyata selama program berlangsung.

Bukan hanya itu, kamu juga akan dijamin mendapatkan pekerjaan lewat koneksi ke lebih dari 700+ perusahaan. 

Jadi, segera daftarkan dirimu dan tingkatkan keahlian di bidang ilmu data bareng Dibimbing.id!

Referensi

1. Statistics - Parametric and Nonparametric [Buka]
2. Difference Between Parametric and Non Parametric Methods [Buka]