Statistik Non parametrik (skripsi dan tesis)

Menurut Webster (1998), uji nonparametrik adalah prosedur statistik yang dapat digunakan untuk melakukan uji hipotesis jika tidak ada asumsi tentang distribusi parameter-parameter atau populasi. Menurut Supranto (2002), metode statistik parametrik, seperti statistik uji t atau F, digunakan apabila peneliti mengetahui fakta yang pasti mengenai sekelompok data yang menjadi sumber sampel. Pada dasarnya, peneliti harus bekerja dengan data yang telah diambil secara independen dan tanpa bias dari sekelompok item. Data tersebut haruslah berasal dari populasi yang terdistribusi secara normal dan mempunyai varians yang sama, dan harus diukur setidaknya pada tingkat interval. Metode Statistik nonparametrik dipakai apabila peneliti tidak mengetahui karkteristik kelompok item yang menjadi sumber sampelnya. Metode ini dapat diterapkan terhadap data yang diukur dengan skala ordinal dan dalam kasus tertentu, dengan skala nominal. Pengujian nonparametrik bermanfaat untuk digunakan apabila sampelnya kecil dan lebih mudah dihitung dari pada metode parametrik. Metode nonparametrik juga digunakan secara luas guna mengenalisis data di bidang ilmu sosial (Supranto, 2002).

Pembahasan mengenai statistik nonparametrik meliputi : uji tanda, uji peringkat bertanda Wilcoxon, uji Mann-Whitney, uji deret, dan koefisien korelasi peringkat Spearman. Statistika parametrik adalah ilmu statistika yang mempertimbangkan jenis sebaran/distribusi data, yaitu apakah data menyebar normal atau tidak. Pada umumnya, Jika data tidak menyebar normal, maka data harus dikerjakan dengan metode statistika non-parametrik, atau setidak-tidaknynya dilakukan transformasi agar data mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dengan statistika parametrik. Contoh metode statistika parametrik: uji-z (1 atau 2 sampel), uji-t (1 atau 2 sampel), korelasi pearson, Perancangan Percobaan (1 or 2-way ANOVA parametrik), dan lain-lain. Menurut Kurniawan (2007), statistika non-parametrik adalah statistika bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak). Statistika non-parametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data berjenis Nominal atau Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal. Contoh metode Statistika non-parametrik:Binomial test, Chi-square test, Median test, Friedman Test, dan lain-lain. Dalam praktik, tidak semua data statistik bisa diolah menggunakan metode parametrik, baik hal itu disebabkan jumlah data yang minim, distribusi data yang tidak normal, jenis data ataupun sebab lainnya. Menurut Santoso (2010, sebagai alternatif dapat digunakan berbagai metode nonparametrik, yang dengan dukungan software seperti SPSS memungkinkan pengguna mengolah data dan menginterpretasi output dengan mudah. Menurut Tentua (2009), metode statistik nonparametrik digunakan untuk situasi seperti: (1) apabila ukuran sampel demikian kecil sehingga distribusi statistik pengambilan sampel tidak mendekati normal, dan apabila tidak ada asumsi yang dapat dibuat tentang bentuk distribusi populasi yang menjadi sumber sampel; (2) apabila digunakan data peringkat atau ordinal; (3) apabila data nominal digunakan (data nominal adalah data di mana sebutan seperti laki-laki atau perempuan diberikan kepada item dan tidak ada implikasi di dalam sebutan tersebut bahwa item yang satu lebih tinggi atau lebih rendah daripada item lainnya). Menurut Tentua (2009), keuntungan dari penggunaan metode nonparametric, yaitu: (1) metode non parametrik tidak mengharuskan data berdistribusi normal, karena itu metode ini sering juga dinamakan uji distribusi bebas (distribution free test). Dengan demikian metode ini dapat dipakai untuk segala distribusi data dan lebih luas penggunaannya.; (2) metode non parametrik dapat dipakai untuk level data seperti nominal dan ordinal; (3) metode non parametrik lebih sederhana dan mudah dimengerti daripada pengerjaan Metode Parametrik. Di samping berbagai keunggulan di atas, metode non parametrik juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti: (1) tidak adanya sistematika yang jelas seperti pada metode parametrik, hasilnya dapat meragukan karena kesederhanaan metodenya; (2) tabel-tabel yang dipakai lebih bervariasi dibanding tabel-tabel standar pada metode Parametrik. Beberapa metode statistik non parametrik yang digunakan secara luas