Statistik Parametris dan NonParametris tentu berbeda penggunaannya. Sehingga uji prasyaratnya pun harus memenuhi standar yang telah ditetapkan. Oleh karena itu peneliti harus jeli dalam memilih disesuaikan dengan kegunaannya. Show Statistik parametrisAdalah statistik yang digunakan apabila berbagai asumsi yang dituntut terpenuhi. Pengolahan data meliputi dua kegiatan yaitu pengujian asumsi dan hipotesis. Dengan demikian Pengujian asumsi dilakukan sebelum pengujian hipotesis dilakukan. Jadi apabila dalam pengujian asumsi terdapat syarat yang terpenuhi maka pengujian hipotesisinya menggunakan statistik ini. baca juga : Data nominal, ordinal, interval, dan rasio Statistik nonparametrisAdalah statistik yang digunakan apabila hasil pengujian terhadap data menunjukkan tidak terpenuhinya sejumlah asumsi. Sehingga jika tidak terpenuhinya sejumlah asumsi mengakibatkan tidak diijinkannya penggunaan statistik parametris, Oleh karena itu statistika yang digunakan adalah statistika nonparametris. Penggunaan kedua jenis ini memberikan implikasi yang berbeda karena hasil dari statistik dapat diperluas kesimpulannya untuk populasi. Terpenuhinya asumsi sampai menunjukkan sifat-sifat yang sama. Dengan demikian, maka asumsi dalam penelitian paramteris dan nonparametris berbeda. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
You're Reading a Free Preview Diketahui lingkaran dengan jari jari 14 cm pada keliling lingkaran terdapat titik A dan B sehingga sudut AOB 40 hitunglah a panjang busur AB dan B lua … Tentukan rumus suku ke-n barisan 15.10.5.0.-5. Diketahui lingkaran dengan jari jari 14 cm pada keliling lingkaran terdapat titik A dan B sehingga sudut AOB 40 hitunglah a panjang busur AB dan B lua … titik a kurung 7 min 6 ditranslasikan oleh t Min 24 maka koordinat. A adalah Sebuah besi yang volumenya 0,02 m³ tercelup seluruhnya di dalam air. Jika massa jenis air 10³ kg/m³, dan percepatan gravitasinya 10 m/s2, maka hitungl … Keliling alas sebuah tabung 62,8 cm jika tinggi tabung 10 cm maka volumenya adalah n = 3.14 Coba kamu buat survei jenis-jenis program TV favorit seluruh siswa di kelasmu. Sebelum itu tentukan terlebih dahulu jenis-jenis program TV favorit. Ti … hasil dari 2^3 ×(2^2)^3 adalah hasil dari 2 pangkat 3 kali kurung 2 pangkat 2 per 3 adalah pppp bantu dong kak......  Loading Preview Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.
1. Statistika parametrik -> ilmu statistika yang mempertimbangkan jenis sebaran/distribusi data, yaitu apakah data menyebar normal atau tidak. Pada umumnya, Jika data tidak menyebar normal, maka data harus dikerjakan dengan metode Statistika non-parametrik, atau setidak2nya dilakukan transformasi agar data mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dg statistika parametrik. Contoh metode statistika parametrik: uji-z (1 atau 2 sampel), uji-t (1 atau 2 sampel), korelasi pearson, Perancangan Percobaan (1 or 2-way ANOVA parametrik), dll. 2. Statistika non-parametrik -> adalah statistika bebas sebaran (tdk mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak). Statistika non-parametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data berjenis Nominal atau Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal. Contoh metode Statistika non-parametrik:Binomial test, Chi-square test, Median test, Friedman Test, dll. Singkat kata perbedaannya kalau datanya memiliki sebaran atau distribusi normal, maka digunakan statistika parametrik. Kalo data tidak memiliki sebaran normal, maka digunakan statistika nonparametrik. -sandi prasetya-
Penjelasan tentang statistik parametrik bisa dibaca di artikel Statistik Parametrik.
Diharapkan dengan mengetahui perbedaan statistik parametrik dan non parametrik di atas, maka kita dengan mudah bisa menentukan dengan tepat alat uji statistik apa yang akan digunakan dalam pengujian suatu kelompok data. Dalam proses pengolahan data statistik tahapan analisis data statistik merupakan tahapan penting yang tidak bisa dilewatkan. Mengingat tujuan utama dilakukannya suatu penelitian adalah untuk menemukan suatu solusi atas penelitian tersebut. Hal tersebut harus terjawab berdasarkan sumber yang terpercaya dan dapat dipertanggung jawabkan. Selain itu, untuk mengolah data-data tersebut juga harus menggunakan metode pengolahan yang tepat. Statistik parametrik termasuk pengolahan data statistik inferensial yang didasarkan pada asumsi tentang distribusi populasi dari mana sampel diambil. Ada pula statistik non parametrik yaitu pengolahan data statistik yang tidak didasarkan pada asumsi, yaitu data dapat dikumpulkan dari sampel yang tidak mengikuti distribusi tertentu. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas mengenai perbedaan pengujian dengan statistik parametrik dan non-parametrik. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai ya. 1. Definisi Statistik ParametrikDalam ilmu statistik, Statistik parametrik termasuk dalam metode pengolahan data statistik inferensial yang digunakan untuk menguji parameter atau ukuran populasi melalui data sampel. Dimana jenis uji hipotesis yang memberikan generalisasi untuk menghasilkan catatan mengenai rata-rata populasi primer/asil. T-statistik memiliki hipotesis yang mendasarinya yang mencakup distribusi normal variabel. Dalam hal ini rata-rata diketahui, atau dianggap diketahui. Untuk menemukan sampel dari populasi, varians populasi diidentifikasikan. Ini dihipotesiskan bahwa variabel yang menjadi perhatian pada populasi diperkirakan pada skala interval. Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik 2. Definisi Statistik Non ParametrikSementara uji statistik non parametrik tidak memerlukan distribusi populasi, yang dimaksudkan oleh parameter yang berbeda. Ini juga semacam uji hipotesis yang tidak didasarkan pada hipotesis yang mendasarinya. Dalam kasus tes non-parametrik, didasarkan pada perbedaan median. Jadi, tes semacam ini juga disebut tes bebas distribusi. Variabel uji tersebut pada tingkat nominal atau ordinal. Jika variabel independen adalah non-metrik, tes non-parametrik biasanya dilakukan. Statistik non parametrik juga tidak mengharuskan data kamu untuk mengikuti distribusi normal. 3. Kelebihan Statistik Parametrik VS Non ParametrikUntuk pengujian parametrik sepenuhnya tergantung pada data statistik dan memiliki lebih banyak tingkat akurasi. Statistik parametrik juga dapat memberikan hasil yang dapat dipercaya ketika kelompok memiliki jumlah variabilitas yang berbeda. Selain itu, statistik parametrik juga memiliki kekuatan statistik yang lebih besar, dengan kata lain statistik parametrik lebih mampu mengarah pada penolakan H0. Sementara statistik non parametrik tidak tergantung pada distribusi apapun, karenanya merupakan jenis statistik uji yang kuat dan memiliki berbagai situasi yang lebih luas. Statistik non parametrik menilai median yang bisa lebih baik untuk beberapa studi kasus, statistik non parametrik juga valid ketika ukuran sampel lebih kecil dan data kamu berpotensi tidak normal, karena pengujian non parametrik dapat menganalisa data ordinal, peringkat data, dan outlier. 4. Kekurangan Statistik Parametrik VS Non ParametrikSelain kelebihannya, statistik parametrik juga memiliki beberapa kekurangan yang pertama adalah tidak valid ketika dataset nya kecil, kemudian ukuran sampel selalu sangat besar itu juga membuat sedikit sulit melakukan seluruh tes. Apa yang kamu pelajari disini akan diwakili melalui medium sendiri, selain itu juga ketika kamu memiliki data peringkat serta outlier kamu tidak dapat menghapusnya. Sementara untuk statistik non parametrik mengacu pada metode statistik yang sering digunakan untuk menganalisis data ordinal atau nominal dengan ukuran sampel yang kecil. Tidak seperti statistik parametric, statistik non parametric tidak memerlukan asumsi tentang distribusi populasi dan kadang-kadang disebut sebagai metode bebas distribusi. Selain itu statistik non parametrik juga terbilang sulit dalam menggabungkan informasi statistik sebelumnya tentang populasi. Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika 5. Belajar Statistik dengan Python dan R dari Modul DQLab, Yuk!Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! Penulis: Rian Tineges Editor: Annissa Widya Davita |
perbedaan statistik parametris dan nonparametris
Pos Terkait
Copyright © 2024 idkuu.com Inc.
