Metode nonparametrik


Apa Metode nonparametrik?

Metode nonparametrik mengacu pada jenis statistik yang tidak mengharuskan populasi yang dianalisis memenuhi asumsi atau parameter tertentu. Metode statistik terkenal seperti ANOVA, korelasi Pearson, uji t , dan lainnya memberikan informasi yang valid tentang data yang dianalisis hanya jika populasi yang mendasarinya memenuhi asumsi tertentu. Salah satu asumsi yang paling umum adalah data penduduk memiliki ” distribusi normal “.

Statistik parametrik juga dapat diterapkan pada populasi dengan tipe distribusi lain yang diketahui. Statistik nonparametrik tidak mengharuskan data populasi memenuhi asumsi yang disyaratkan untuk statistik parametrik. Statistik nonparametrik, oleh karena itu, termasuk dalam kategori statistik yang kadang-kadang disebut sebagai statistik bebas distribusi. Seringkali metode nonparametrik akan digunakan ketika data populasi memiliki distribusi yang tidak diketahui, atau ketika ukuran sampel kecil.

Metode Nonparametrik Dijelaskan

Metode parametrik dan nonparametrik sering digunakan pada jenis data yang berbeda. Statistik parametrik umumnya membutuhkan data interval atau rasio. Contoh dari jenis data ini adalah umur, pendapatan, tinggi badan, dan berat badan yang nilainya kontinu dan interval antar nilai memiliki arti.

Sebaliknya, statistik nonparametrik biasanya digunakan pada data yang nominal atau ordinal. Variabel nominal adalah variabel yang nilainya tidak memiliki nilai kuantitatif. Variabel nominal umum dalam penelitian ilmu sosial, misalnya, termasuk jenis kelamin, yang kemungkinan nilainya adalah kategori terpisah, “laki-laki” dan “perempuan”. Variabel nominal umum lainnya dalam penelitian ilmu sosial adalah ras, status perkawinan, tingkat pendidikan, dan status pekerjaan (bekerja versus menganggur).

Variabel ordinal adalah variabel yang nilainya menunjukkan beberapa urutan. Contoh variabel ordinal adalah jika responden survei bertanya, “Pada skala 1 sampai 5, dengan 1 sangat tidak puas dan 5 sangat puas, bagaimana Anda menilai pengalaman Anda dengan perusahaan kabel?”

Meskipun statistik nonparametrik memiliki keuntungan karena harus memenuhi sedikit asumsi, statistik tersebut kurang kuat daripada statistik parametrik. Ini berarti bahwa mereka mungkin tidak menunjukkan hubungan antara dua variabel padahal sebenarnya ada satu.

Tes nonparametrik umum termasuk Chi Square , tes rank-sum Wilcoxon, tes Kruskal-Wallis, dan korelasi urutan peringkat Spearman.

Artikel terkait

  1. Statistik Nonparametrik: Gambaran Umum
  2. Apa nilai parametrik dalam nilai risiko (var)?
  3. Populasi
  4. Tes Wilcoxon
  5. Pengambilan Sampel Sistematis vs. Pengambilan Sampel Klaster: Apa Perbedaannya?
  6. Regresi Linier Berganda (MLR)
  7. Stratified random sampling.
  8. Statistik
  9. Sampel Acak Sederhana
  10. Pro dan kontra dari stratified random sampling