• Datariset
• Artikel
• Statistik parametric dan nonparametric

Statistik parametric dan non parametric (Syarat Uji Normalitas)

Hai teman-teman mau sharing nih tentang olah data statistika. Baik kamu yang butuh bantuan mengenai olah data statistik bisa hubungin aku :D Terkadang buat kalian yang jurusannya bukan statistik nih semisal kedokteran, psikologi, pertanian, ekonomi maupun jurusan lain yang tidak terkait dengan olah data statistik bingung menentukan alat uji statistik apa yang sesuai buat penelitian kamu.

Buat kalian mahasiswa yang lagi menempuh tugas akhir dan males buka catetan lama terkait dengan metode penelitian dan statistik, bisa serahin ke kita nih. Kita akan jelasin terlebih dahulu alat uji yang sesuai dengan tujuan penelitian kamu baik skripsi maupun tesis. Disertasi juga bisa lo. Kami selaku asisten peneliti melayani olah data baik hitungan manual maupun hitungan dengan program komputer. Berikut ini artikel kami selaku asisten peneliti yang melayani olah data tentang statistic parametric dan non parametric agar kamu sedikit-sedikit ada bayangan.

Statistika dibagi menjadi dua kelompok yaitu statistika parametric dan statistika non parametric. Bagi mahasiswa jurusan eksak seperti kedokteran, pertanian biasanya memperhatikan aturan ini dalam penentuan alat uji nantinya. Perbedaan antara parametric dan non parametric adalah pada distribusi data. Setelah data diperoleh olah data yang pertama adalah mengetahui distribusi data penelitian.

• Jika distribusi data berdistribusi normal maka penggunaan statistic parametric sah digunakan.
• Sedangkan jika data berdistribusi tidak normal maka penggunaan statistic non parametriklah yang disarankan.

Untuk mengetahui data berdistribusi normal atau tidak ada beberapa cara baik secara visual maupun dengan uji statistic. Berikut ini coba perhatikan hasil olah data untuk distribusi normal dengan metode visual:

Berdasarkan gambar hasil olah data tersebut plot Q-Q menunjukkan adanya sebaran data dengan distribusi normal dan tidak normal hampir sama. Nah cara secara visual ini terkadang dirasa ragu-ragu karena masing-masing peneliti memiliki pendapat yang subjektif dalam menentukan. Namun sesungguhnya peneliti dapat mengetahui untuk gambar pertama titik-titik sebaran data lebih cenderung mendekati garis normalitas. Sedangkan untuk gambar 2 titik-titik ada yang menjauhi garis normalitas. Akan tetapi pedoman ini tidak selalu tepat jika sebab terkadang dapat saja menjauhi garis normalitas tetapi berdistribusi normal dengan signifikansi yang tidak besar. Untuk itu selain uji statistic secara visual olah data untuk distribusi normal ini dilanjutkan dengan uji statistic. Berikut ini hasil pengujian statistic untuk uji normalitas:

Tabel 1. Hasil Uji Normalitas Pada Data Gambar 1

	Kolmogorov-Smirnov a			Shapiro-Wilk
	Statistic	df	Sig.	Statisctic	df	Sig.
ICWR RA sebelum	.065	41	.200'	.989	41	.950

Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Pada Data Gambar 2

	Kolmogorov-Smirnov a			Shapiro-Wilk
	Statistic	df	Sig.	Statisctic	df	Sig.
IMWR RA sesudah	.152	41	.018	.735	41	.000

Sebelum kita bahas hasilnya, terlebih dahulu kita bahas alat uji statistic untuk uji distribusi normal. Pengujian distribusi normal dapat dilakukan dengan dua alat statistic yaitu dengan metode Kolmogorov smirnov dan Shapiro wilk. Untuk Kolmogorov smirnov sendiri juga terdapat dua cara yaitu dengan non parametric atau dengan lilifors.

• → Biasanya tes normalitas non parametric untuk data dengan sample besar
• → Sedangkan pada lilifors untuk data dengan sampel kecil.

Namun sebenarnya yang memberdakan bukan sampel besar atau kecil tetapi tergantung peneliti ingin menggunkan faktor koreksi atau tidak.

• → Untuk non parametric uji normalitas tanpa faktor koreksi
• → Sedangkan pada lilifors uji normalitas dengan faktor koreksi

Samuanya sah digunakan dan melihat konteks penelitiannya sehingga peneliti dapat memutuskan mau menggunakan yang mana.

Selain kedua uji normalitas tersebut ada juga uji normalitas dengan chi square. Nah kalau metode ini biasa digunakan untuk mahasiswa jurusan pendidikan atau sastra gitu. Masing-masing jurusan mempunyai ciri khas dalam penggunaan alat uji statistic sebab masing-masing jurusan tentu punya guru besar yang pernah yang ahli statistic dan membahas metode penelitian.

Uji normalitas dengan chi square ini berbeda dengan uji normalitas yang kita bahas sebelumnya. Bedanya adalah terletak di datanya.

• → Pengujian dengan menggunakan chi square menggunakan data kategori. Jadi data terlebih dahulu dikelompokkan menjadi kategori normalitas lalu dilakukan uji normalitas.
• → Sedangkan untuk uji normalitas Kolmogorov smirnov atau lilifors menggunakan data mentah. Jadi mengintrepretasikan data yang sebenarnya.

Kembali ke hasil yang ditampilkan pada tabel 1 dan 2. Hasil pada tabel 1 menunjukkan hasil bahwa nilai signifikansi baik Kolmogorov maupun Shapiro > 0,05 (taraf kesalahan 5%) sehingga dapat dikatakan benar bahwa gambar 1 berdistribusi normal.

Sedangkan pada tabel 2 hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai signifikansi baik Kolmogorov maupun Shapiro < 0,05 (taraf kesalahan 5%) sehingga dapat dikatakan benar bahwa gambar 2 tidak berdistribusi normal.

Untuk data tidak berdistibusi normal disarankan untuk menggunakan statistic non parametric sedangkan untuk data berdistribusi normal dianjurkan menggunakan statistic parametric. Alat uji statistic selanjutnya disesuaikan dengan tujuan dari penelitian. Sekarang sudah paham kan tentang uji normalitas dan kegunaannya. Terkadang untuk tujuan tertentu olah data perlu adanya perbaikan data supaya yang tidak berdistibusi normal dapat menjadi distribusi normal. Ada banyak cara dan salah satunya adalah transformasi yang sesuai. Bagi teman-teman yang terkendala akan hasil uji normalitas tidak sesuai dengan kehendak teman-teman dapat hubungi DataRiset.com ya. Kami selaku asisten peneliti memberikan jasa olah data dimanapun kalian berada. Simple, cepat, praktis, biaya terjangkau, dapat dipercaya, dan tentunya akan berkonsultasi olah data dengan asisten peneliti yang sabar dan aslik. Buruan olah data ke DataRiset.com untuk yang ingin segera terbebas dari tugas-tugas statistik, skripsi, tesis.