Berikut adalah tabel yang merinci perbedaan antara uji parametrik dan uji nonparametrik, yang mencakup berbagai aspek seperti definisi, asumsi, jenis data, contoh, kelebihan, kekurangan, dan aplikasi. Tabel ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kedua jenis uji statistik ini dalam konteks analisis data.
| Aspek | Uji Parametrik | Uji Nonparametrik |
| Definisi | – Uji parametrik adalah metode statistik yang mengasumsikan bahwa data mengikuti distribusi tertentu, biasanya distribusi normal. – Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis tentang parameter populasi, seperti rata-rata. |
– Uji nonparametrik adalah metode statistik yang tidak mengasumsikan distribusi tertentu dari data. – Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis tanpa memerlukan asumsi tentang parameter populasi. |
| Asumsi | – Uji parametrik mengharuskan data memenuhi beberapa asumsi, seperti: 1. Data terdistribusi normal. 2. Homogenitas varians (varians antar kelompok harus sama). 3. Data berskala interval atau rasio. |
– Uji nonparametrik tidak memerlukan asumsi distribusi normal. – Uji ini dapat digunakan untuk data yang berskala nominal atau ordinal, serta data yang tidak memenuhi asumsi parametrik. |
| Jenis Data | – Uji parametrik biasanya digunakan untuk data kuantitatif yang berskala interval atau rasio. – Contoh: tinggi badan, berat badan, skor tes. |
– Uji nonparametrik dapat digunakan untuk data kualitatif (nominal) dan data kuantitatif yang tidak memenuhi asumsi parametrik. – Contoh: peringkat, kategori, data ordinal. |
| Contoh | – Contoh uji parametrik: 1. Uji t (t-test) untuk membandingkan rata-rata dua kelompok. 2. ANOVA (Analisis Varians) untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua kelompok. 3. Regresi linier untuk menganalisis hubungan antara variabel. |
– Contoh uji nonparametrik: 1. Uji Mann-Whitney untuk membandingkan dua kelompok independen. 2. Uji Kruskal-Wallis untuk membandingkan lebih dari dua kelompok. 3. Uji Chi-Square untuk menganalisis hubungan antara dua variabel kategorikal. |
| Kelebihan | – Uji parametrik lebih kuat dan lebih sensitif jika asumsi yang diperlukan terpenuhi. – Hasilnya lebih mudah diinterpretasikan dan memberikan estimasi parameter yang lebih akurat. |
– Uji nonparametrik lebih fleksibel dan dapat digunakan untuk data yang tidak memenuhi asumsi parametrik. – Cocok untuk data ordinal dan nominal, serta lebih tahan terhadap outlier. |
| Kekurangan | – Uji parametrik dapat memberikan hasil yang tidak valid jika asumsi tidak terpenuhi. – Memerlukan ukuran sampel yang lebih besar untuk validitas. |
– Uji nonparametrik cenderung kurang sensitif dibandingkan uji parametrik, sehingga mungkin tidak mendeteksi perbedaan yang ada. – Hasilnya mungkin lebih sulit diinterpretasikan dalam konteks parameter populasi. |
| Aplikasi | – Uji parametrik sering digunakan dalam penelitian ilmiah, eksperimen, dan analisis data yang memerlukan estimasi parameter. – Cocok untuk analisis data yang mengikuti distribusi normal. |
– Uji nonparametrik sering digunakan dalam penelitian sosial, psikologi, dan bidang lain di mana data tidak memenuhi asumsi parametrik. – Berguna dalam analisis data ordinal dan ketika ukuran sampel kecil. |
Tabel di atas memberikan gambaran yang jelas dan terperinci mengenai perbedaan antara uji parametrik dan uji nonparametrik. Memahami perbedaan ini penting dalam konteks analisis data, karena pemilihan metode yang tepat dapat mempengaruhi validitas dan interpretasi hasil penelitian. Uji parametrik lebih cocok untuk data yang memenuhi asumsi tertentu, sementara uji nonparametrik lebih fleksibel dan dapat digunakan dalam berbagai situasi di mana asumsi tersebut tidak terpenuhi. Keduanya memiliki peran penting dalam analisis statistik dan pengambilan keputusan berbasis data.