09 July 2020
33991
33991
Pengetahuan Umum
Statistika Inferensi: Parametrik vs Non Parametrik
Halo Sobat Reas, di era modern ini sering kita jumpai di berbagai media publikasi melakukan penyajian atau analisa terhadap sekumpulan data berdasarkan informasi yang mereka miliki. Tidak sedikit dari mereka yang menggunakan tools statistika, mulai dari statistika deskriptif sederhana sampai statistika inferensi yang lebih complex. Naah… pada kesempatan ini penulis akan memberi penjelasan sederhana terkait statistika inferensi yang secara umum terbagi menjadi Parametrik dan Non parametrik.
Sebagai pendahuluan, akan dijelesakan terlebih dahulu apa itu statistik deskriptif. Statistik deskriptif merupakan metode statistik yang digunakan untuk mengumpulkan, meringkas, menyajikan, dan mendekripsikan data sehingga dapat memberikan informasi yang berguna. Data yang disajikan dalam statistika deskriptif biasanya dalam bentuk tabel, serta grafik (histogram, pie, dan bar), ukuran pemusatan data (mean, median, dan modus), ukuran penyebaran data (standar deviasi dan variansi).
Sekarang kita masuk ke pembahasan inti yaitu Statistika Inferensi. Statistika inferensi merupakan metode yang berhubungan dengan analisis data pada sampel dan hasilnya digunakan untuk generalisasi terhadap populasi. Penggunaan statistika inferensi didasarkan pada peluang (probability) dan sampel yang diperoleh secara acak (random).
Analisa terhadap populasi adalah hal yang sulit dilakukan karena disamping akan sangat rumit dan kompleks, juga tidak efektif secara waktu dan biaya. Hal tersebut yang menjadi latar belakang statistika inferensi perlu dan penting dilakukan. Konsep statistika inferensi memungkinkan peneliti melakukan analisis dengan menggunakan data dari sampel untuk memperkirakan (mengetimasi) sebuah parameter populasi yang tidak diketahui. Statistika Inferensi dibagi menjadi 2, yaitu Parametrik dan Non Parametrik.
1. Parametrik
Merupakan suatu metode statistika inferensi yang modelnya menetapkan adanya syarat-syarat tertentu (asumsi-asumsi) dari sebaran (distribusi) data populasinya. Penerapan metode parametrik pada umumnya adalah menduga atau menguji parameter yang belum diketahui dari distribusi tertentu yang dianggap sesuai dengan kondisi data, contohnya asumsi distribusi normal yang harus dipenuhi pada model regresi. Selain itu bila dilihat dari jumlah datanya biasanya berukuran besar, sekurang-kurangnya lebih besar atau sama dengan 30 data.
2. Non parametrik
Istilah Non parametrik pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, pada tahun 1942. Metode statistika nonparametrik merupakan metode yang tidak memerlukan adanya asumsi-asumsi mengenai sebaran data populasinya (belum diketahui sebaran datanya dan tidak perlu berdistribusi normal).Istilah lain yang sering digunakan untuk statistik nonparametrik adalah statistik bebas distribusi (distribution free statistics) dan uji bebas asumsi (assumption-free test).Biasanya data yang gunakan dalam metode ini tidak terlalu besar jumlahnya, sekitar kurang dari 30 data.
Ada beberapa teknik analisis statistik yang dapat digunakan baik untuk parametrik maupun non parametrik, yaitu :
a) Korelatif
Teknik analisis korelatif digunakan untuk mengetahui hubungan atau korelasi antara satu variabel dengan variabel lainnya.Misalnya pada analisis regresi linear sederhana yang mencari hubungan antara variabel dependen Y dan variabel independenX.
Contoh untuk masing-masing metode :
- Parametrik : Regresi linear, Pearson
- Non parametrik : Spearman Kendal, Kai
b) Komparatif
Teknik analisis komparatif digunakan untuk mengetahui perbedaan nilai (parameter) misalnya rata-rata dari suatu kelompok dengan kelompok lainya atau mengetahui perbedaan usia pensiun pegawai perusahaan A dan perusahaan B.
Contoh untuk masing-masing metode :
- Parametrik : ANOVA
- Non parametrik : Mann-whitney, Kruskal-wallis
Untuk memudahkan pemahaman, Sobat Reas dapat melihat gambar dibawah yang merupakan summary dari apa yang sudah dijelaskan untuk memperlihatkan jenis-jenis statistika dan teknik analisisnya.
Okeiy, dari pemaparan ini tentu ada yang bertanya-tanya “lebih bagus menggunakan Parametrik atau Non parametrik ?” , “Lebih mudah mudah menggunakan yang mana ?”….. Tentu masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan. Jika dilihat dari prosesnya maka Non parametriklah yang lebih sederhana dan cepat, namun hasil pengujian hipotesis statistik Non parametrik tidak setajam statistik Parametrik dan terkadang ada beberapa informasi tertentu yang diabaikan.
Referensi :
https://www.sciencedirect.com/browse/journals-and-books?subject=mathematics
Penulis
Faisal Anggoro, S.Si., M.E.
Email: faisal@indonesiare.co.id
Artikel
- Gempa Cianjur dan Garut: Serupa tapi Tak Sama
20 Dec 2022
8792 kali - Supervised and Unsupervised, an Introduction to Machine Learning13 Jan 20223049 kali
- Statistika dalam Data Science06 Mar 20217075 kali
Follow Us
