Perbedaan antara parametrik dan non parametrik
Parametrik vs non parametrik
Statistik adalah salah satu cabang studi yang memungkinkan kita untuk memahami dinamika populasi dengan menggunakan sampel yang diambil dari populasi yang diminati tertentu. Sangat penting bahwa sampel ini acak. Banyak formula dibuat dengan penggabungan matematika, untuk mengambil kesimpulan tentang parameter populasi. Secara alami setiap populasi mungkin memiliki "distribusi normal" di mana dispersi data/sampel memiliki bentuk lonceng dalam grafik frekuensi. Dalam distribusi normal, sebagian besar sampel berkonsentrasi di sekitar rata -rata dan 68%, 95%, 99%dari data masing -masing ditemukan dalam 1, 2, dan 3 standar deviasi standar. Statistik parametrik dan nonparametrik tergantung pada apakah distribusi normal dipertimbangkan atau tidak.
Apa itu statistik parametrik?
Statistik parametrik adalah statistik di mana data/sampel dianggap diambil dari distribusi normal. Definisi statistik parametrik adalah "statistik yang mengasumsikan bahwa data berasal dari jenis distribusi probabilitas dan membuat kesimpulan tentang parameter distribusi". Sebagian besar metode statistik dasar yang diketahui termasuk dalam kelompok ini. Pada kenyataannya, mereka mungkin tidak didistribusikan secara normal. Oleh karena itu, jenis statistik ini didasarkan pada lebih banyak asumsi. Jika data/sampel didistribusikan secara normal atau terdistribusi hampir normal, formula dapat menghasilkan hasil dan kesimpulan yang akurat. Namun, jika asumsi didistribusikan secara normal adalah salah, statistik parametrik bisa sangat menyesatkan.
Apa itu statistik non-parametrik?
Statistik non parametrik juga dikenal sebagai statistik bebas distribusi. Keuntungan dari tipe statistik ini adalah bahwa ia tidak harus membuat asumsi seperti yang sebelumnya dibuat dengan parametrik. Perhitungan statistik non parametrik mengambil median ke perhatian daripada cara. Oleh karena itu, jika satu atau dua menyimpang dari nilai rata -rata, efeknya diabaikan. Statistik parametrik umumnya lebih disukai daripada ini karena memiliki lebih banyak kekuatan untuk menolak hipotesis palsu daripada metode nonparametrik. Salah satu tes non parametrik yang paling dikenal adalah uji chi-square. Ada analog nonparametrik untuk beberapa tes parametrik seperti, uji Wilcoxon untuk uji-t sampel berpasangan, uji Mann-Whitney U untuk sampel independen t-test, korelasi Spearman untuk korelasi Pearson dll. Untuk satu sampel uji-t, tidak ada uji non parametrik yang sebanding.
Apa perbedaan antara parametrik dan non-parametrik?
• Statistik parametrik tergantung pada distribusi normal, tetapi statistik non-parametrik tidak tergantung pada distribusi normal.
• Statistik parametrik membuat lebih banyak asumsi daripada statistik non-parametrik.
• Statistik parametrik menggunakan rumus yang lebih sederhana dibandingkan dengan statistik non-parametrik.
• Ketika suatu populasi diyakini secara normal didistribusikan atau dekat dengan statistik parametrik yang didistribusikan secara normal adalah yang terbaik untuk digunakan. Jika tidak, yang terbaik adalah metode nonparametrik.
• Sebagian besar metode statistik dasar yang umum diketahui milik statistik parametrik. Statistik non parametrik sangat digunakan dan diterapkan untuk kasus khusus.
