Statistik Parametrik vs Non-Parametrik: Memahami Perbedaannya

Dalam statistik, parameter adalah nilai yang menggambarkan suatu karakteristik suatu populasi, seperti mean atau proporsi individu dengan sifat tertentu. Metode parametrik menggunakan model matematika untuk menganalisis data dan membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan parameternya. Metode-metode ini seringkali lebih kuat dan tepat dibandingkan metode non-parametrik, namun metode ini mengharuskan data memenuhi asumsi-asumsi tertentu mengenai distribusi data, seperti normalitas atau variansi yang sama.

Sebaliknya, metode non-parametrik tidak bergantung pada asumsi-asumsi tertentu. tentang distribusi data, dan dapat digunakan dengan semua jenis data. Metode-metode ini seringkali kurang kuat dan kurang tepat dibandingkan metode parametrik, namun lebih fleksibel dan dapat digunakan dalam berbagai situasi.

Beberapa contoh umum uji parametrik meliputi:

* Uji-T untuk membandingkan rata-rata dua kelompok
* ANOVA untuk membandingkan rata-rata tiga kelompok atau lebih
* Analisis regresi untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas
* Uji chi-square untuk membandingkan distribusi data kategorikal

Beberapa contoh umum uji non-parametrik antara lain:

* Uji rank-sum Wilcoxon untuk membandingkan median dua kelompok
* Uji Kruskal-Wallis H untuk membandingkan median tiga kelompok atau lebih
* Uji Mann-Whitney U untuk membandingkan distribusi data kategorikal
* Koefisien korelasi rank Spearman untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel kontinu.