Perbandingan adalah suatu proses yang sering dilakukan dalam penelitian, baik untuk membandingkan dua variabel, dua kelompok, atau dua populasi. Salah satu cara untuk melakukan perbandingan adalah dengan menggunakan statistik nonparametrik. Statistik ini digunakan ketika data tidak memenuhi syarat yang diperlukan untuk melakukan pengujian parametrik.
Pengertian Statistik Nonparametrik
Statistik nonparametrik adalah teknik pengujian hipotesis yang tidak memerlukan parameter tertentu. Statistik ini cocok digunakan ketika data bersifat ordinal atau nominal. Beberapa tes statistik nonparametrik yang umum digunakan adalah uji Mann-Whitney, uji Wilcoxon, uji Kruskal-Wallis, dan uji Friedman.
Kelebihan dan Kekurangan Statistik Nonparametrik
Kelebihan dari penggunaan statistik nonparametrik adalah bahwa tidak perlu memenuhi asumsi normalitas data. Selain itu, teknik ini juga dapat digunakan untuk data yang tidak memenuhi syarat homogenitas. Hal ini sangat penting karena seringkali data di dunia nyata bersifat non-normal dan tidak homogen.
Kekurangan dari penggunaan statistik nonparametrik adalah kurangnya keakuratan dalam interpretasi hasil pengujian. Penggunaan teknik nonparametrik juga dapat mengakibatkan hilangnya informasi yang dapat diberikan oleh teknik parametrik.
Contoh Penggunaan Statistik Nonparametrik
Salah satu contoh penerapan statistik nonparametrik adalah dalam penelitian pengaruh suhu terhadap produksi ikan. Penelitian tersebut menggunakan uji Mann-Whitney untuk membandingkan produksi ikan pada suhu yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara produksi ikan pada suhu yang berbeda.
Kesimpulan
Statistik nonparametrik bisa menjadi alternatif bagi peneliti yang ingin membandingkan data yang tidak memenuhi syarat parametrik. Teknik ini cocok digunakan untuk data bersifat ordinal atau nominal. Namun, seperti halnya teknik lain, statistik nonparametrik juga memiliki kelebihan dan kekurangan. Oleh karena itu, sebaiknya dipilih teknik yang sesuai dengan karakteristik data yang akan dianalisis.
Referensi
-
Trianto, A. (2015). Statistik Nonparametrik. Yogyakarta: CV Andi Offset.
-
Utami, D. A. (2017). The Effect of Temperature on Fish Production. Journal of Aquaculture Management and Technology, 2(1), 20-28.
