KELEBIHAN DAN KEKURANGAN STATISTIK NON PARAMETRIK DAN STATISTIK PARAMETRIK

A. STATISTIK NON PARAMETRIK Berdasarkan parameternya statistik dibagi menjadi dua yakni statistik Parametrik dan Non Parametrik, keduanya berbeda satu dengan yang lain dan memiliki kelebihan dan kekurangan antara satu dengan yang lainnya. Statistik Non Parametrik adalah bagian statistik yang parameter dari populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memilki distribusi yang bebas persyaratan dan variannya tidak perlu homogen.
Statistik nonparametrik memiliki keungulan dan kekurangan, adapun keuntungan dari penggunaan prosedur-prosedur dari Statistik Non Parametrik adalah sebagai berikut.

• Pernyataan kemungkinan yang diperoleh dari sebagian besar tes statistik non parametrik  adalah kemungkinan yang eksak. Dimana tes nonparametrik menggangap bahwa distribusi yang mendasarinya dalah kontinyu sama dengan anggapan yang dibuat tes-tes parametrik.
• Terdapat tes-tes Statistik Non Parametrik untuk mengarap sampel-sampel yang terdiri dari observasi-observasi dari beberapa populasi yang berlainan, selain itu statistik non parametrik dapat digunakan pada sampel yang sifat distribusinya tidak diketahui secara pasti.
• Tes- tes Statistik Non Parametrik dapat menggarap data yang berupa rangking dan data yang skor-skornya sepintas memilkik kekuatan rangking. Selain itu juga dapat menggarap data berupa klasifikasi semata yang diukur dalam skala nominal.
• Tes-tes Statistik Non Parametrik lebih muda dipelajari dibandingkan dengan Parametrik, dan juga memiliki kemungkinan untuk digunakan secara salah juga kecil karena memerlukan asumsi dalam jumlah minimum.

Sedangkan kekurangan dari pengunaan prosedur-prosedur model Statistik Non Parametrik adalah :

• Penggunaan Statistik Non Parametrik akan menjadi penghamburan data jika data memenuhi syarat model statistik parametrik,
• Belum  ada satu pun dalam metode Statistik Non Parametrik untuk mengukur interaksi-interaksi dalam model analisis varian,
• Penggunanaan Statistik Non Parametrik memerlukan banyak tenaga serta menjemukan.

B. STATISTIK PARAMETRIK
Statistik parametrik biasanya digunakan pada saat hipotesis yang diuji tidak melibatkan suatu parameter populasi, data telah diukur dengan skala yang lebih lemah dibandingkan dengan syarat statistik non parametrik, bila asumsi-asumsi untuk statistik parametrik tidak terpenuhi, dan hasil riset harus disajikan dan perhitungan harus dikerjakan secara manual. Statistik parametrik adalah bagian dari statistik yang parameter dari populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu seperti distribusi normal dan memilki varian yang homogen.
Statistik parametrik memiliki keungulan dan kekurangan, adapun keuntungan dari penggunaan prosedur-prosedur dari statistik parametrik adalah sebagai berikut.

• Syarat-syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, Pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat.
• Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta MemilIki varian yang homogeny.

Sedangkan kekurangan dari pengunaan prosedur-prosedur model statistik parametrik adalah :

• Populasi harus memiliki varian yang sama.
• Variabel-variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval.
• Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata-rata dari populasi harus normal dan bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek-efek yang ditimbulkan.

Statistik Parametrik digunakan bila semua anggapan dari model statistiknya dipenuhi dan bila variabel-variabel yang dianalisis diukur setidaknya dalam skala interval.

Share: