Perbedaan antara Statistika Parametrik dan Statistika Nonparametrik dalam Statistika Inferensial

Statistika inferensial sering disebut sebagai statistika induktif yang merupakan statistika yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan atau disimpulkan untuk populasi dari asal sampel itu diambil. Statistika inferensial memberikan cara yang objektif guna mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data kuantitatif, serta menarik kesimpulan tentang ciri-ciri populasi tertentu berdasarkan hasil analisis sampel yang dipilih secara acak dari populasi bersangkutan. Dalam statistika inferensial, terdapat dua kategori utama, yaitu statistika parametrik dan statistika nonparametrik. Kedua jenis statistika ini memiliki perbedaan dalam pendekatan dan asumsi yang digunakan dalam analisis data. Statistika parametrik adalah metode statistika inferensial yang menggunakan asumsi tentang parameter populasi. Parameter populasi adalah ukuran numerik yang menggambarkan karakteristik populasi, seperti rata-rata atau varians. Dalam statistika parametrik, diasumsikan bahwa data yang diamati berasal dari distribusi tertentu, seperti distribusi normal. Metode statistika parametrik melibatkan pengujian hipotesis dan estimasi parameter populasi berdasarkan sampel yang diambil. Contoh metode statistika parametrik termasuk uji t, analisis varians (ANOVA), dan regresi linear. Di sisi lain, statistika nonparametrik adalah metode statistika inferensial yang tidak menggunakan asumsi tentang parameter populasi. Metode ini lebih fleksibel dan dapat digunakan ketika asumsi distribusi tidak terpenuhi atau ketika data bersifat ordinal atau nominal. Statistika nonparametrik tidak melibatkan pengujian hipotesis tentang parameter populasi, tetapi lebih fokus pada perbandingan atau hubungan antara kelompok atau variabel. Contoh metode statistika nonparametrik termasuk uji Wilcoxon, uji Mann-Whitney, dan uji chi-square. Perbedaan utama antara statistika parametrik dan statistika nonparametrik terletak pada asumsi yang digunakan dan jenis data yang dapat dianalisis. Statistika parametrik lebih kuat dalam hal keakuratan dan efisiensi estimasi parameter populasi jika asumsi terpenuhi. Namun, statistika nonparametrik lebih fleksibel dan dapat digunakan dalam situasi di mana asumsi distribusi tidak terpenuhi atau data bersifat ordinal atau nominal. Dalam memilih metode statistika inferensial yang tepat, penting untuk mempertimbangkan asumsi yang terkait dengan data yang diamati. Jika asumsi distribusi terpenuhi dan data bersifat interval atau rasio, statistika parametrik dapat digunakan. Namun, jika asumsi distribusi tidak terpenuhi atau data bersifat ordinal atau nominal, statistika nonparametrik dapat menjadi pilihan yang lebih tepat. Dalam kesimpulan, statistika inferensial adalah alat yang penting dalam analisis data sampel untuk menggeneralisasikan hasil ke populasi yang lebih besar. Statistika parametrik dan statistika nonparametrik adalah dua pendekatan yang berbeda dalam statistika inferensial, dengan perbedaan dalam asumsi dan jenis data yang dapat dianalisis. Pemilihan metode yang tepat tergantung pada asumsi yang terkait dengan data yang diamati.