Perbedaan Statistik Parametrik dan Non- Parametrik Serta Kelebihan Keduanya

Perbedaan statistik parametrik dan non parametrik terletak pada ada atau tidaknya asumsi awal terhadap sebuah sampel. Begini penjelasan lengkapnya!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Bicara mengenai statistik, ada dua macam yang bisa Anda temukan, yakni statistik parametrik dan statistik non parametrik. Dari kedua jenis tersebut, terdapat perbedaan mendasar yang cukup menjadi alasan atas pemisahan keduanya. Apa saja perbedan statistik parametrik dan non parametrik?

Tidak hanya akan mengetahui perbedaan keduanya, dalam artikel ini juga akan dijelaskan bagaimana kelebihan dari statistik parametrik dan non parametrik. Namun, sebelum mengetahui jawabannya, pastikan dahulu bahwa Anda mengetahui apa itu statistik parametrik dan statistik non parametrik dengan menyimak penjelasan poin berikut.

Apa Itu Statistik Parametrik?

Sesuai dengan namanya, statistik parametrik adalah tes ukuran yang diberikan pada sampel setelah pemberi tes mengetahui parameter populasi dari sampel tersebut. Dengan demikian, waktu pengujiannya pun semakin singkat karena parameternya sudah diperkirakan atau diantisipasi terlebih dahulu. Contoh metode pengujian statistik parametrik adalah Student’s t-test.

Apa Itu Statistik Non-Parametrik?

Berbeda dari statistik parametrik yang telah diketahui terlebih dahulu parameternya, statistik non parametrik adalah pengujian yang dilakukan tanpa mengetahui parameter sampelnya di awal. Itulah yang menyebabkan mengapa pengujian tipe kedua ini cenderung memakan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan statistik parametrik. Contoh metode pengujian statistik non parametrik adalah Wilcoxon test.

Kelebihan Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

Setelah mengetahui pengertian dari statistik parametrik dan statistik non parametrik, kini saatnya Anda mengetahui kelebihan dari masing-masingnya. Namun, sebelum mengetahuinya, pahami dahulu bahwa keduanya adalah metode yang sama-sama digunakan dan mempunyai kelebihan. Sehingga, keputusan untuk memakai satu di antara keduanya atau memakainya secara sekaligus harus didasarkan pada kebutuhan masing-masing dari peneliti.

Statistik parametrik berisi pengujian yang mempunyai dasar informasi tertentu mengenai sebuah sampel. Oleh karena itu, kelebihan menggunakan metode statistik yang satu ini tentu saja pada efisiensi waktu yang diperlukan. Sebuah uji bisa dilaksanakan lebih singkat karena sudah ada informasi spesifik mengenai sampel tersebut. Sehingga, dapat dikatakan bahwa pengujian menggunakan statistik parametrik lebih memiliki nilai statistika dibandingkan dengan statistik non parametrik.

Di sisi lain, statistik non parametrik memuat metode-metode yang mampu menampung lebih banyak situasi dibandingkan dengan yang pertama. Sehingga, keragaman dalam tes statistik non parametrik akan lebih kaya. Meski demikian, karena penguji tidak dibekali dengan informasi awal mengenai sebuah populasi, pengujiannya akan menjadi kurang terukur. Dalam arti lain, validitasnya menjadi agak dipertanyakan. Pada akhirnya, statistika non parametrik kurang bernilai statistika jika dibandingkan dengan statistika parametrik.

Perbedaan Utama Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

Berdasarkan penjelasan di atas, Anda tentu sudah bisa meraba sedikit demi sedikit mengenai metode-metode dari kedua statistik tersebut. Anda mungkin juga sudah memahami perbedaan statistik parametrik dan non parametrik yang utama. Namun, bagi Anda yang belum menemui benang merah dari perbedaan keduanya, berikut penjelasan lengkapnya!

Pada dasarnya, statistik parametrik digunakan ketika distribusi dalam sebuah populasi diketahui. Artinya, sudah ada asumsi tertentu mengenai sebuah populasi sebelum pengujian dilakukan. Hal ini berbeda dari statistik non parametrik yang tidak memiliki asumsi spesifik mengenai sebuah populasi. Sehingga, untuk mengetahui distribusi populasinya, perlu dilakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu.

Itulah mengapa pengujian yang dilakukan menggunakan statistik non parametrik butuh waktu lebih lama. Sebab, asumsi belum terbentuk ketika penguji akan melaksanakan pengujian statistik non parametrik. Maka, perlu waktu tersendiri untuk membuat hipotesis atau asumsi terhadap populasi yang akan diteliti.

Keputusan untuk menggunakan statistik parametrik atau non parametrik pada akhirnya akan dikembalikan lagi pada kebutuhan masing-masing peneliti. Ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk memilih satu di antaranya, antara lain sampel populasi yang akan dipakai dan validitas asumsi yang terbentuk.

Kesimpulan

Ternyata, statistik parametrik dan non parametrik adalah dua hal berbeda dengan kelebihan masing-masing. Mudahnya, perbedaan statistik parametrik dan non parametrik terletak pada ada atau tidaknya asumsi awal atau hipotesis mengenai distribusi pada sebuah populasi. Jika ada, maka bisa disebut sebagai pengujian dengan menggunakan statistik parametrik. Sebaliknya, jika hipotesis terhadap sebuah populasi belum terbentuk, bisa disebut sebagai statistik non parametrik.

Nah, agar lebih mudah memahami perbedaan statistik parametrik dan non parametrik beserta pengaplikasiannya dalam pengujian sampel, ikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Tersedia berbagai macam jenis kelas untuk kebutuhan individu maupun korporat yang bisa Anda pilih sesuai tema dan level kemampuan Anda. Tunggu apa lagi? Yuk, gabung sekarang!

Referensi:

  • Help Center - What is the difference between a parametric and a nonparametric test? (diakses pada 1 Agustus 2022)
  • Source Essay - What is the Difference between Parametric and Nonparametric Statistics? (diakses pada 1 Agustus 2022)
  • IBM - Statistics - parametric and nonparametric (diakses pada 1 Agustus 2022)
  • key differences - Difference Between Parametric and Nonparametric Test (diakses pada 1 Agustus 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required


Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop