Statistika nonparametrik menggunakan metode pengujian yang tidak memerlukan asumsi terkait parameter populasi yang kita uji. Dengan kata lain, pengujian ini tidak bergantung pada karakteristik tertentu dari populasi. Dalam pendekatan statistik non parametrik, kita tidak menerapkan parameter, dan kita tidak perlu mengetahui distribusinya. Oleh karena itu, kita sering menyebut metode ini sebagai teknik yang tidak terikat pada distribusi.
Statistika Non Parametrik dan Sejarahnya
Wolfowitz pertama kali memperkenalkan istilah nonparametrik pada tahun 1942. Kalimat tersebut sudah dalam bentuk aktif. Subjeknya adalah “Peneliti,” dan tindakan yang dilakukan adalah “menggunakan metode statistik nonparametrik.” Jika Anda ingin memodifikasinya lebih lanjut, apakah ada elemen khusus yang ingin diubah?
Kalimat tersebut juga sudah dalam bentuk aktif. Subjeknya adalah “Kita,” dan tindakan yang dilakukan adalah “menyebut metode ini.” Jika Anda ingin penyesuaian lain, silakan beri tahu saya. Peneliti sering menggunakan statistik nonparametrik dalam penelitian sosial, di mana mereka memperoleh data yang biasanya berupa kategori atau peringkat.
Uji statistik nonparametrik adalah metode pengujian statistik yang tidak membutuhkan asumsi mengenai distribusi data populasi. Oleh karena itu, banyak orang juga mengenal uji ini sebagai statistik bebas distribusi. Dalam statistik nonparametrik, kita tidak memerlukan asumsi bahwa distribusi parameter populasi berbentuk normal.
Statistik ini cocok untuk menganalisis data dengan skala nominal atau ordinal, karena data nominal dan ordinal biasanya tidak mengikuti distribusi normal. Dari segi ukuran sampel, statistik nonparametrik sering digunakan untuk data dengan jumlah sampel yang kecil (n < 30).
Keunggulan Statistik Nonparametrik
Beberapa keunggulan dari metode statistik nonparametrik antara lain:
- Uji statistika nonparametrik memiliki asumsi yang lebih longgar dibandingkan dengan statistik parametrik. Jika data tidak memenuhi salah satu atau beberapa asumsi yang mendasari uji statistik parametrik, seperti distribusi data yang tidak normal, maka statistik nonparametrik menjadi pilihan yang lebih tepat.
- Kita bisa melakukan perhitungan dalam uji nonparametrik dengan cepat dan mudah, sehingga kita dapat segera memperoleh hasil penelitian.
- Kita tidak perlu memiliki pemahaman mendalam tentang matematika atau statistik untuk memahami konsep dan metode statistik nonparametrik.
- Kita dapat menerapkan uji nonparametrik ketika kita menghadapi keterbatasan data, misalnya saat mengukur data dengan skala pengukuran yang lemah seperti nominal atau ordinal.
- Metode statistik nonparametrik lebih efisien dari pada metode parametrik saat kita menggunakan sampel berukuran relatif kecil.
Keterbatasan Statistik Nonparametrik
Meskipun memiliki keunggulan, statistik nonparametrik juga memiliki beberapa keterbatasan, yaitu:
- Jika asumsi dalam uji statistik parametrik terpenuhi, penggunaan uji nonparametrik dapat menyebabkan hilangnya informasi meskipun prosesnya lebih cepat dan sederhana.
- Pada sampel yang besar, efisiensi statistik nonparametrik lebih rendah dibandingkan dengan metode parametrik.
Jenis-Jenis Uji Nonparametrik
Kita sering menggunakan beberapa jenis uji statistik nonparametrik, antara lain:
- Uji tanda
- Uji peringkat dua sampel Wilcoxon
- Uji korelasi peringkat Spearman
- Uji konkordansi Kendall
- Uji run(s)
- Uji median
- Uji chi-square
Dalam era big data, baik pengujian statistik parametrik maupun statistika non parametrik memerlukan alat yang handal, seperti bahasa pemrograman. Para analis data sering menggunakan R dan Python dalam konteks big data. Keduanya sangat serbaguna dan dapat kita gunakan tidak hanya untuk pengolahan data, tetapi juga untuk pengembangan web, pengembangan game, machine learning, artificial intelligence, serta berbagai aplikasi lainnya.
http://Statistika non Parametrik, Uji yang Tidak Butuh Asumsi Parameter Populasi
