Perbedaan Parametrik dan Non Parametrik Serta Pengertian dan Manfaatnya

Statistika memiliki dua jenis utama metode analisis data, yaitu metode parametrik dan non-parametrik. Kedua metode ini memiliki tujuan yang sama, yaitu memahami hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, namun memiliki pendekatan yang berbeda.

Parametrik adalah metode yang mengasumsikan bahwa distribusi data sesuai dengan distribusi tertentu dan memerlukan beberapa asumsi seperti independensi, homoscedasticity, dan normalitas data. Sementara itu, non-parametrik adalah metode yang tidak mengasumsikan bahwa distribusi data sesuai dengan distribusi tertentu dan lebih fleksibel karena tidak memerlukan asumsi yang ketat. Perbedaan parametrik dan non parametrik terletak pada pendekatannya yang berbeda. Berikut adalah perbedaan antara metode parametrik dan non-parametrik serta pengertiannya.

Metode Parametrik

Metode parametrik adalah metode yang mengasumsikan bahwa distribusi data sesuai dengan distribusi tertentu, seperti distribusi normal atau distribusi t. Dalam hal ini, parameter distribusi dapat diestimasi dengan menggunakan teknik seperti regresi atau uji hipotesis. Metode parametrik memerlukan beberapa asumsi, seperti independensi, homoscedasticity, dan normalitas data.

Manfaat Metode Parametrik

Non-Parametrik

Metode non-parametrik adalah metode yang tidak mengasumsikan bahwa distribusi data sesuai dengan distribusi tertentu. Dalam hal ini, parameter distribusi tidak dapat diestimasi dan harus ditentukan dengan cara lain, seperti dengan menggunakan kamus, tingkat kepercayaan, atau klasifikasi. Metode non-parametrik lebih fleksibel dan tidak memerlukan asumsi yang ketat seperti metode parametrik.

Manfaat Metode Non-Parametrik

Kesimpulannya, perbedaan antara metode parametrik dan non-parametrik adalah pada asumsi dan fleksibilitas. Metode parametrik memerlukan asumsi yang ketat dan memiliki distribusi data yang terdefinisi, sementara metode non-parametrik lebih fleksibel dan tidak memerlukan asumsi yang ketat.

Kedua metode memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing dan harus dipilih sesuai dengan jenis data dan tujuan analisis.