25 Oktober 2010

NONPARAMETRIK

"Nonparametric tests are often used in place of their parametric counterparts when certain assumption about underlying population are questionable. for example, when comparing two independent samples, the Wicoxon Mann-Whitney test does not assume thatt he different between the samples is normally distributted whereas its parametric counterpart, the two sample t-test does. Nonpaametric test may be, and often are, more powerful in detecting population differences when certain assumption are not satisfied,"(Valerie J Easton dan John H Mc Coll)

"(Uji nonparametrik umumnya digunakan untuk menggantikan uji parametrik ketika asumsi tentang populasi yang diteliti dipertanyakan. Sebagai contoh, ketika membandingkan dua sample independen, uji Wicoxon Mann-Whitney tidak mengasumsikan jika perbedaan antara dua sampel terdistribusi normal, sedangkan asumsi parametrik menyimpulkan sebaliknya, dilakukan uji t-test. Uji nonparametrik mungkin, dan sering , lebih kuat dalam mendeteksi perbedaan populasi ketika asumsi tertentu tidak memuaskan,"(Valerie J Easton dan John H Mc Coll))

Sumber : Sofyan dan Heri, SPSS Complete, 2009

Salah satu keuntungan uji nonparametrik selain diabaikannya anggapan ditarik dari distribusi tertentu, misalnya distribusi normal juga dapat dipergunakan sampel-sampel kecil.
Ada beberapa analisis statistik nonparametrik :

1. KASUS SATU SAMPEL

    a. UJI RUN TEST
    • Uji Run test digunakan untuk menguji pada kasus satu sampel. Sampel diambil dari populasi, apakah sampel  yang diambil berasal dari sampel acak atau bukan.
             Download artikel [PDF]
         b. SATU SAMPEL KOLMOGOROV-SMIRNOV

    • Uji Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk menguji asumsi normalitas data. Tes dalam uji ini adalah tes goodness of fit yang mana tes tersebut untuk mengukur tingkat kesesuaian antara serangkaian distribusi sampel (data observasi) dengan distribusi teoritis tertentu.
              Download  artikel [PDF]

    2. KASUS DUA SAMPEL BERHUBUNGAN

       a. UJI MCNEMAR
    • Uji Mcnemar digunakan untuk penelitian sebelum dan sesudah peristiwa/treatment dimana setiap objek digunakan pengontrol dirinya sendiri. Uji ini digunakan pada dua (2) sampel yang berhubungan, skala pengukurannya berjenis nominal (binary respon) dan untuk crosstabulasi data 2 x 2.
              Download artikel [PDF]
     
        b. UJI MARGINAL HOMOGENITY

    • Uji Marginal Homogenity dilakukan untuk tes dua sampel yang saling berhubungan dan merupakan perluasan uji McNemar. Pengunaan uji ini untuk melihat apakah perbedaan atau perubahan antara 2 peristiwa sebelum dan sesudahnya. Kategori data yaitu data multinominal lebih dari 2 x 2.
              Download artikel [PDF]

        c. UJI WILCOXON 
    • Uji Wilcoxon dilakukan untuk membandingkan dua kelompok data yang saling berhubungan. Uji ini memiliki kekuatan test dibandingkan dengan uji tanda (Sign Test).
              Download artikel [PDF]

         d. UJI TANDA (Sign Test)
    • Uji Tanda (Sign Test) digunakan untuk dua kelompok sampel data yang saling berhubungan. Uji tanda meghitung perbedaan dua kelompok data untuk semua sampel dan diklasifikasikan menjadi perbedaan positif, negatif atau sama. Jika dua kelompok data memiliki distribusi sama, maka jumlah perbedaan positif dan negatif tidak signifikan.
              Download artikel [PDF]
      3. DUA SAMPEL INDEPENDEN

          a. UJI MANN-WHITNEY
      • Uji Mann Whitney digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan respon dari dua populasi data yang saling independen. Tes ini merupakan tes paling kuat diantara tes-tes nonparametrik. Uji ini merupakan alternatif uji t parametrik ketika data yang diambil dalam penelitiannya lebih lemah dari skala interval.
                Download artikel [PDF]

      4. K SAMPLE YANG SALING BERHUBUNGAN

          a. UJI Q COCHRAN 
      • Uji Q Cochran digunakan untuk pengujian statistik nonparametrik untuk peristiwa atau perlakuan lebih dari 2. Uji ini merupakan perluasan dari uji McNemar. Data yang digunakan berbentuk binary. Perlakuan lebih dari dua yang dimaksud adalah sebelum, ketika dan sesudah perlakuan.
                Download artikel [PDF]
         

        1 komentar:

        M Nashihun Ulwan mengatakan...

        Terimkasih materinya,,
        youk mampir ke blog saya.
        http://portal-statistik.blogspot.com