Statistik Nonparametrik   »   Konsep Dasar Statistik Nonparametrik   ›  Pengertian Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Statistik Nonparametrik

Pengertian Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Statistik nonparametrik adalah statistik yang bebas sebaran, artinya dapat digunakan untuk segala macam sebaran atau distribusi. Dengan kata lain, metode ini tidak mensyaratkan bahwa data yang digunakan harus berdistribusi normal.

Statistik parametrik adalah statistik yang mendasarkan pada parameter-parameter tertentu, seperti rata-rata, varians dan sebagainya. Biasanya parameter-parameter tersebut diperoleh dari data yang berdistribusi normal. Dalam analisis dengan metode statistik parameterik ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi seperti:

• Variabel penelitian harus mengikuti distribusi normal
• Ukuran sampel memenuhi syarat sesuai dengan besarnya populasi
• Skala pengukuran yang dipakai variabel tersebut adalah skala pengukuran yang paling kuat/maksimum (minimum skala pengukuran interval)

Jika kondisi/syarat tersebut ada yang tidak terpenuhi, maka statistika parameterik tidak cocok lagi digunakan sebagai alat bantu dalam penelitian. Bila demikian keadaannya maka akan lebih tepat menggunakan metode statistik nonparametrik.

Statistik nonparametrik adalah statistik yang bebas sebaran, artinya dapat digunakan untuk segala macam sebaran atau distribusi. Dengan kata lain, metode ini tidak mensyaratkan bahwa data tersebut harus berdistribusi normal dan tidak diperlukan ukuran sampel yang harus memenuhi syarat.

Uji statistik non parametrik dapat dipakai untuk ukuran sampel kecil, skala pengukuran data mulai dari yang rendah (skala nominal) sampai dengan skala pengukuran rasio. Namun demikian ada beberapa kelemahan dan kelebihan pada pemakaian statistik nonparametrik.

Kelemahan Uji Statistik Nonparametrik

1. Jika asumsi statistik parametrik terpenuhi misalnya ukuran sampel cukup besar, asumsi variabel berdistribusi normal terpenuhi, dan skala pengukuran interval, maka hasil uji statistik nonparametrik akan lebih lemah dibandingkan jika memakai uji statistik parametrik. Kelemahan ini dapat dilihat dari power efisiensi yang dihasilkan dari masing-masing uji.
2. Uji statistik nonparametrik tidak bisa melakukan uji interaksi antar variabel seperti dalam desain eksperimen.
3. Tidak memanfaatkan semua informasi dari sampel (tidak efisien), namun kelemahan ini dapat diperbaiki dengan menambah ukuran sampel.
4. Statistik nonparametrik tidak dapat digunakan untuk peramalan (prediksi) ataupun pendugaan (estimasi).

Kelebihan Uji Statistik Nonparametrik

1. Perhitungan sederhana dan cepat
2. Jika ukuran sampelnya kecil/kecil sekali misal n = 6 meskipun distribusi populasinya diketahui, uji statistik yang bisa dipakai adalah uji statistik nonparametrik.
3. Uji ini tidak memerlukan asumsi kenormalan.
4. Uji ini dapat dipakai untuk semua jenis skala pengukuran
5. Nilai peluang hasil analisis dapat diperoleh dengan pasti

Uji statistk nonparametrik lebih banyak dipakai untuk masalah-masalah sosial. Selain itu dapat digunakan dalam berbagai disiplin ilmu lainnya seperti kedokteran, ekonomi, psikologi, pertanian, peternakan dan sebagainya. Tabel berikut menjelaskan berbagai macam uji statistik nonparametrik yang dapat digunakan sesuai dengan skala pengukuran variabelnya.

Tabel uji statistik nonparametrik sesuai skala pengukuran variabel

Sumber:

Siegel, Sidney. 1997. Statistika Nonparametrik untuk Ilmu-ilmu Sosial. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama