Apa Itu Tes Parametrik dan Nonparametrik?

Dalam statistik, metodologi parametrik dan nonparametrik mengacu pada metodologi di mana satu set data memiliki normal vs. distribusi tidak normal, masing-masing. Tes parametrik membuat asumsi tertentu tentang kumpulan data; yaitu, bahwa data diambil dari populasi dengan distribusi tertentu (normal). Tes non-parametrik membuat lebih sedikit asumsi tentang kumpulan data. Mayoritas metode statistik dasar adalah parametrik, dan tes parametrik umumnya memiliki kekuatan statistik yang lebih tinggi. Jika asumsi yang diperlukan tidak dapat dibuat tentang kumpulan data, tes non-parametrik dapat digunakan. Di sini, Anda akan diperkenalkan dengan dua uji statistik parametrik dan dua non-parametrik.

•••Gambar Merek X/Gambar Merek X/Getty Images

Uji-t digunakan untuk membandingkan rata-rata dua set data, ketika data terdistribusi normal. Kedua kelompok data harus independen satu sama lain. Statistik t sama dengan selisih rata-rata kelompok dibagi dengan standar error selisih rata-rata kelompok.

•••Gambar Thinkstock/Comstock/Getty Images

Metode parametrik umum untuk mengukur korelasi antara dua variabel adalah Korelasi Produk-Momen Pearson. Kedua variabel, x dan y, masing-masing harus berdistribusi normal. Mean dan varians dari variabel dihitung. Kemudian, korelasi dapat dihitung sebagai kovarians antara dua variabel dibagi dengan produk simpangan bakunya.

•••Goodshoot/Goodshoot/Getty Images

Koefisien Korelasi Peringkat Spearman mirip dengan koefisien Pearson, tetapi digunakan ketika data ordinal (biasanya data kategorik, diatur ke dalam posisi pada beberapa jenis skala) daripada interval (data diukur sepanjang skala di mana semua titik data berjarak sama dari satu lain). Tes ini pada dasarnya bekerja dengan cara yang sama seperti tes Korelasi Pearson, hanya data yang harus diurutkan terlebih dahulu.

•••John Foxx/Stockbyte/Getty Images

Uji Mann-Whitney digunakan untuk membandingkan rata-rata antara dua kelompok data ordinal (dengan demikian, non-parametrik). Statistik Mann-Whitney (U) dihitung dengan menempatkan semua data (skor) ke dalam urutan peringkat. Kemudian, U adalah jumlah jumlah skor dari kelompok eksperimen yang lebih sedikit dari masing-masing kelompok kontrol.