Uji statistik dalam ilmu statistik bermanfaat untuk membuat generalisasi terkait populasi dari sebuah sampel. Uji statistik ini menjadi teknik formal untuk menyimpulkan kewajaran hipotesis.Pengujian hipotesis mengklasifikasikan klasifikasi menjadi dua jenis, yakni parametrik dan nonparametrik. Lantas, apa perbedaan keduanya?
Ketahui Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik
Peneliti sering menggunakan statistik parametrik maupun nonparametrik dalam penelitian. Namun, terdapat banyak perbedaan di antara keduanya. Pembeda ini bermanfaat sebagai acuan penelitian untuk menentukan uji statistik yang tepat.
Pengertian
Dari segi pengertian, statistik parametrik adalah teknik untuk menguji hipotesis dengan menggunakan parameter populasi. Para peneliti sering menggunakan pengujian ini untuk jenis data rasio atau minimal interval.
Sedangkan untuk statistik nonparametrik tak mempunyai syarat dan tidak melibatkan perkiraan nilai populasi seperti pada uji statistik parametrik. Pengujian data statistik parametrik merupakan data berdistribusi normal. Berbeda dengan uji statistik nonparametrik, untuk data tak harus berdistribusi normal.
Metode dan Penggunaan
Dari segi metode penggunaan, uji statistik parametrik dan nonparametrik mempunyai beberapa variasi. Pada uji parametrik berupa Uji-T, Anova dan Regresi. Uji-T berguna untuk menguji signifikansi kelompok sampel lebih dari satu. Lalu Anova untuk menguji perbedaan dua rata-rata atau lebih dan Regresi menguji pengaruh variabel terikat dan bebas.
Sementara itu, untuk uji nonparametrik terdiri dari Uji Tanda, Spearman dan Wilcoxon. Untuk Uji Tanda dapat mengetahui perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan. Spearman untuk mengukur keeratan hubungan dua variabel dan Wilcoxon mengukur perbedaan antara dua kelompok data berpasangan dan berskala ordinal.
Kelebihan
Baik itu uji statistik parametrik maupun non parametrik mempunyai kelebihan tersendiri. Kelebihan statistik parametrik adalah tidak membutuhkan pengujian parameter populasi. Peneliti menganggap pengujian ini memenuhi syarat karena data observasi dinilai saling bebas dan memiliki distribusi normal dari populasi dengan varian homogen.
Sedangkan kelebihan statistik nonparametrik merupakan pengujian pada data dengan pengamatan secara nyata. Pengujian ini mudah dilakukan, pasalnya tak membutuhkan asumsi. Pada umumnya bersifat kualitatif dan tidak membutuhkan adanya urutan.
Jadi, perbedaan utama antara statistik parametrik dan nonparametrik terletak pada penerapan, ukuran tendensi sentra dan informasi populasi. Kemudian berbeda dari segi pengukuran variabel dan cara mengukur derajat hubungan dua variabel kuantitatif.