Statistika Nonparametrik (Skripsi dan tesis)

 Menurut Siegel (1997: 38) disebutkan bahwa: “uji statistika nonparametrik adalah statistika yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel penelitiannya.” Beberapa asumsi yang berhubungan erat dengan uji statistika nonparametrik adalah bahwa pengamatan tersebut bebas dan variabel yang diamati kontinu, tetapi asumsi yang dibuat adalah lebih lemah dan kurang teliti bila dibandingkan dengan uji parametrik. Oleh karena itu, uji nonparametrik tidak membutuhkan suatu pengukuran dengan tingkat ketelitian yang tinggi seperti uji parametrik. Biasanya uji nonparametrik dipakai untuk menganalisis data dalam skala ordinal dan nominal. Menurut Siegel (1997: 40), keunggulan uji statistika nonparametrik antara lain: Jika sampelnya terlalu kecil, maka tidak ada alternatif lain menggunakan uji statistika nonparametrik, kecuali jika sifat distribusi populasinya diketahui dengan pasti. Uji nonparametrik dapat digunakan untuk menganalisis data yang pada dasarnya adalah data dalam bentuk ranking. 

Jadi peneliti hanya dapat mengatakan terhadap subyek penelitian bahwa yang satu memiliki lebih atau kurang karakteristik dibandingkan lainnya,  tanpa dapat mengatakan seberapa besar lebih atau kurang itu. Uji nonparametrik lebih mudah dipelajari dan diterapkan dibandingkan dengan uji parametrik. Menurut Siegel (1997: 41), kelemahan uji statistika nonparametrik antara lain: Jika data telah memenuhi semua anggapan atau asumsi model statistik parametrik, dan jika pengukurannya mempunyai kuasa (power) seperti yang diinginkan, maka penggunaan metode nonparametrik akan merupakan penghamburan data. Tingkat penghamburan atau penyianyiaan itu dinyatakan oleh kekuatan efisiensi kuasa uji nonparametrik. Perlu dinyatakan bahwa jika suatu uji nonparametrik memiliki efisiensi kuasa uji yang besar, maka metode parametrik yang sesuai akan efektif dibandingkan dengan menggunakan metode nonparametrik.