STATISTIK NON PARAMETRIK

Statistik merupakan bagian penting dari ilmu pengetahuan. Seluruh bidang ilmu pengetahuan menggunakan statistik untuk menguji kebenaran-kebenaran baru, ataupun menguji suatu teori terhadap suatu populasi tertentu. Selain pada ilmu pengetahuan, statistik juga memiliki peranan penting dalam dunia industri. Beberapa produsen biasanya terlebih dahulu melakukan survey sebelum meluncurkan produk mereka. Hal itu dilakukan untuk mengetahui tanggapan konsumen terhadap produk-produk produsen tersebut. 

Secara umum, statistik terbagi atas dua. Statistik deskriptif yaitu statistik yang menganalisis data populasi dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data, tanpa memberikan kesimpulan yang berlaku umum (generalisasi). Biasanya, statistik deskriptif tak dapat digunakan sebagai gambaran terhadap populasi. Yang kedua adalah statistik inferensia yaitu jenis statistik yang menganalisis data sampel dan membuat generalisasi pada populasi. Statistik inferensia dapat digunakan untuk menentukan karakteristik dari sebuah populasi.

Statistik inferensia yang lazim digunakan adalah statistik yang dilakukan untuk mengestimasi parameter dan melakukan uji hipotesis. Hal tersebut biasanya disebut dengan statistik parametrik. Namun, statistik parametrik memiliki beberapa persyaratan, yaitu :

1. Variabel penelitian (data yang ada) harus mengikuti distribusi normal;
2. Ukuran sampel terpenuhi;
3. Skala pengukuran paling kuat (biasanya adalah skala rasio);
4. Serta asumsi-asumsi lainnya.

Pada beberapa situasi, persyaratan diatas sangat sulit dipenuhi. Salah satu persyaratan yang paling sulit dipenuhi adalah data mengikuti distribusi normal dan skala pengukuran. Tak jarang, beberapa survei yang dilakukan perusahaan tidak menggunakan skala pengukuran yang kuat (biasanya skala nominal). Sehingga, akan menjadi sulit untuk melakukan estimasi parameter. Selain itu, beberapa survei yang dilakukan perusahaan tidak menggunakan kerangka sampel dalam penarikan sampelnya. Hal tersebut menyebabkan statistik parametrik tidak mungkin dilakukan.

Statistik nonparamterik hadir untuk mengatasi permasalahan-permasalahan diatas. Statistik nonparamterik dapat digunakan meskipun variabel penelitian tidak mengikuti distribusi normal. Selain itu, terdapat beberapa kelebihan dari statistik nonparametrik, antara lain :

1. Tidak memerlukan ukuran sampel yang harus memenuhi syarat;
2. Uji statistik dapat digunakan untuk ukuran sampel data yang kecil;
3. Berlaku untuk semua jenis skala pengukuran. Mulai dari skala nominal hingga skala rasio
4. Uji dapat dilakukan pada sampel-sampel yang diambil dari populasi yang berbeda

Meskipun demikian, pengujian statistik nonparametrik menimbulkan kelemahan-kelemahan jika dibandingkan dengan pengujian statistik parametrik. Adapun kelemahannya, antara lain :

1. Jika ukuran sampel cukup besar, asumsi variabel berdistribusi normal dan skala pengukuran interval, maka hasil uji statistik nonparametrik lebih lebih dibandingkan uji statistik parametrik. Kelemahan ini dapat dilihat dari power efisiensi yang dihasilkan masing-masing uji.
2. Uji statistik nonparametrik tidak bisa melakukan uji interaksi antar variabel.
3. Memungkinkan adanya informasi yang terbuang.