Metode statistik adalah suatu prosedur atau cara yang dapat Anda gunakan dalam mengolah data. Meliputi pengumpulan data, pengorganisasian data, pemrosesan data, hingga penyajian data.
Metode berdasarkan asumsi distribusi populasi data terbagi menjadi dua, yaitu statistika parametrik dan non-parametrik. Selebihnya, terdapat pula beragam metode lainnya berdasarkan jenis cara pengumpulan dan analisis kebutuhan data.
2 Metode Statistik Menurut Asumsi Distribusi Populasi Data
Statistika adalah ilmu untuk mengorganisir, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Dalam dunia statistika, terdapat dua cara untuk menganalisis data yaitu statistika parametrik dan statistika non-parametrik. Kedua metode ini berbeda dalam asumsi yang mendasari analisis statistik mereka, terutama dalam hal distribusi populasi data. Berikut ini penjelasan kedua cara analisis data tersebut.
Statistika Parametrik
Merupakan metode yang berdasar pada asumsi bahwa data populasi mengikuti distribusi normal atau distribusi lainnya yang dapat diparametrikkan. Dalam statistika parametrik, analisis data menggunakan parameter statistik seperti mean, varians, dan deviasi standar. Beberapa contoh metode parametrik termasuk uji-t, analisis varians (ANOVA), regresi linier, dan banyak lainnya.
Statistika parametrik memiliki keunggulan dalam hal efisiensi dan keakuratan analisis ketika data memenuhi asumsi distribusi tertentu. Namun, metode ini memerlukan asumsi yang ketat. Hal ini karena ketidakpatuhan terhadap asumsi tersebut dapat menghasilkan hasil yang bias atau tidak akurat.
Statistika Non-Parametrik
Di sisi lain terdapat metode yang tidak bergantung pada asumsi bahwa data populasi mengikuti distribusi tertentu. Metode non-parametrik ini sering berguna ketika data tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Dapat pula berfungsi ketika ukuran sampel terlalu kecil untuk mengasumsikan distribusi tertentu.
Metode ini sering melibatkan peringkat atau perbandingan data daripada menggunakan parameter statistik. Contoh metode non-parametrik termasuk uji tanda Wilcoxon, uji ranking Mann-Whitney, dan uji kesamaan dua sampel Kolmogorov-Smirnov. Statistika non-parametrik lebih fleksibel dalam menghadapi data yang beragam dan tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Namun, cara ini mungkin kurang sensitif dalam mendeteksi perbedaan nyata jika asumsi distribusi sebenarnya terpenuhi.
Dalam dunia statistika, pemilihan metode statistik seperti statistika parametrik dan non-parametrik sangat bergantung pada karakteristik data yang Anda miliki. Selain itu juga asumsi yang dapat Anda buat tentang distribusi data populasi. Sebaiknya Anda juga konsultasikan dengan seorang statistikawan. Karena pilihan yang salah dapat mengarah pada kesalahan interpretasi data.
Komentar Terbaru