Statistik NonParametrik

Dr. Bhisma Murti, MPH, MSc, PhDDr. Bhisma Murti, MPH, MSc, PhD

Tujuan Pembelajaran

1. Membedakan Prosedur Uji Parametrik dan Nonparametrik

2. Menjelaskan Berbagai Uji Nonparametrik

3. Menerapkan Uji Nonparametrik

Prosedur Uji Hipotesis

Dan Lain-LainDan Lain-Lain

ProsedurUji

Hipotesis

NonparametrikParametrik

Z Test

Kruskal-WallisH-Test

WilcoxonRank Sum

Test

t Test One-WayANOVA

Prosedur Uji Parametrik

1. Menguji Parameter Populasi– Contoh: Mean Populasi

2. Membutuhkan data berskala Interval atau Rasio

– Angka Bulat atau Pecahan– Contoh: Kadar Kolesterol (140, 200, 210.5 mg/dl)

3. Menggunakan Asumsi– Contoh: Distribusi Normal

4. Contoh: Z Test, t Test, 2 Test, F test

Prosedur Uji Nonparametrik

1. Tidak Menguji Parameter Populasi– Contoh: Distribusi Probabilitas

2. Data Terukur dalam Skala Apa Saja– Rasio atau Interval– Ordinal

• Contoh: Stadium Kanker, Skala Likert: Sangat Tidak Setuju – Tidak Setuju - Netral – Setuju -Sangat Setuju

– Nominal• Contoh: Seks: Laki-Laki - Perempuan

3. Contoh: Wilcoxon Rank Sum Test

Kelebihan Uji Nonparametrik

1. Dapat Digunakan untuk Semua Skala Data

2. Lebih Mudah Dihitung– Dikembangkan Sebelum Terdapat

Komputer

3. Menggunakan Sedikit Asumsi

4. Tidak Perlu Menguji Parameter Populasi

5. Hasil Bisa Mendekati Prosedur Parametrik © 1984-1994 T/Maker Co.

Kekurangan Uji Nonparametrik

• Membuang Informasi Jika Data Memungkinkan

Penggunaan Prosedur Parametrik Contoh: Mengkonversi Data Dari

Skala Rasio ke Ordinal

• Sulit Dihitung Secara Manual Jika Sampel Besar

• Tabel Tidak Selalu Tersedia

© 1984-1994 T/Maker Co.

Uji Nonparametrik Yang Sering Dipakai

1. Sign Test

2. Wilcoxon Rank Sum Test

3. Wilcoxon Signed Rank Test

4. Kruskal Wallis H-Test

5. Friedman’s Fr-Test

6. Spearman’s Rank Correlation Coefficient

Alternatif Uji Parametrik-Uji Nonparametrik

Tujuan uji hipotesis

Data var. dependen

Uji Parametrik Uji Non-parametrik

Beda 2 populasi

Kontinu, independen

Uji t independen (independent t test)

Mann-Whitney

Wilcoxon ranked sum test

Beda 2 populasi

Kontinu, berhubungan

Uji t berpasangan (paired t test)

Wilcoxon signed rank test

Beda >=2 populasi

Kontinu, independen

Uji F (Anova= Analisis Varians)

Kruskal-Wallis

Beda >=2 populasi

Kontinu, berhubungan

Friedman

Selamat Mencoba