4. • Metode dan prosedur statistik yang terbatas hanya pada
pengumpulan , penyajian dan analisa data dalam bentuk narasi,
tabulasi atau diagram, serta perhitungan persentase , nilai rata-
rata/mean, standar deviasi dll dari sampel tanpa perlu adanya
hipotesis/pembuktian statistik terhadap populasi
5. • Definisi
• statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel, dan
hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensikan) untuk populasi
dimana sampel diambil.
• Konsep-konsep dasar
• Estimasi dan pengujian hipotesis
• Pemanfaatan uji-uji statistik untuk pengambilan keputusan
• Konsep Populasi dan sampel
• Jenis
• Statistik Parametrik
• Statistik Nonparametrik
6. Parametrik Non-Parametrik
Data berskala interval atau
rasio
Data berskala nominal atau
ordinal
Data tersebar secara
normal
Data tidak menyebar secara
normal
Ukuran sampel cukup besar
(≥30)
Ukuran bervariasi
9. 1.Skala nominal
skala digunakan hanya untuk membedakan suatu ukuran dari ukuran
yang lain tanpa memberi atribut lebih besar atau lebih kecil.
Contoh : pemberian skala 1 untuk agama Islam, 2 Katholik, 3
Protestan, 4 Hindu dan 5 Budha. Disini menunjukkan agama Budha
tidak lebih besar dari angka 1 untuk agama Islam.
2.Skala ordinal
• skala yang dipakai untuk membedakan urutan/tingkatan
• data yang berjenjang atau berbentuk peringkat shg jarak satu dengan
yang lain mungkin tidak sama
Contoh
Pendidikan SD, SMP, SMA,PT
10. 3.Skala interval
data yang jaraknya sama, tetapi tidak mempunyai nilai 0 absolut
(mutlak)
Contoh suhu
4.Skala rasio
Jenis skala yang tertinggi dimana skala ini memiliki ciri-ciri skala
interval ditambah dengan ciri memiliki nilai nol absolut/ mutlak.
Contoh panjang, tinggi badan, berat badan
11. NO. SKALA
DATA
ALAT ANALISIS TEST
STATISTIK
1. Skala
Nominal
Uji Binomium, uji Chi Kuadrat satu sampel, uji perubahan
tanda Mc.Nemar, uji Chi Kuadrat 2 sampel, uji peluang
Fisher, uji Chochran Q, uji Chi kuadrat lebih dari dua
sampel, dan uji koefisien Kontigensi
Non Parametrik
2. Skala Ordinal Uji Kolmogorov-Smirnov satu sampel, uji Deret satu
sampel, uji tanda, uji pasangan tanda Wilcoxon, uji Mann-
Whitney U, uji Kolmogorov-Smirnov dua sampel, uji reaksi
ekstrem Moses,uji analisis varians dua arah Friedman, uji
Koefisien korelasi Rank Spearman, uji Koefisien korelasi
Rank Kendall, uji Koefisien korelasi Rank Parsial Kendall
Non Parametrik
3. Skala Interval Uji t, uji t dua sampel dep dan indep, anova satu jalur, anova
dua jalur, uji Pearson Product Moment, uji Korelasi Parsial,
uji Korelasi ganda, uji Regresi sederhana, uji regresi
berganda
Parametrik
4. Skala Ratio Semua alat analisis yang dipakai pada skala interval Parametrik
12. Kelebihan Statistik Non-Parametrik
1. Tidak perlu asumsi normalitas (distribusi data tidak
normal)
2. Hanya membutuhkan sampel sedikit (<30 sampel)
3. Tidak perlu perhitungan matematik yang rumit
4. Dapat menggantikan data numerik dengan
jenjang/kategorik
5. Bisa data kualitatif (skala nominal dan ordinal)
13. Kekurangan Statistik Non-Parametrik
1. Uji hipotesis tidak setajam statistik
parametrik
2. Hasil statistik non-parametrik tidak dapat
disimpulkan ke populasi studi tidak
dapat di-generalisasi
14. Macam Data
Bentuk Hipotesis
Deskriptif
(satu sampel)
komparatif dua sampel
komparatif lebih dari dua
sampel
Asosiatif/
hubungandependen/
berpasangan
independen
dependen/
berpasangan
independen
Nominal
binomial
Mc Nemar
Fisher Exact
Probability
chochran
chi kuadrat k
sampel
Koefisien
Kontingensi
chi kuadrat 1
sampel
chi kuadrat 2
sampel
Ordinal Run Test
Sign Test Median Test
Friedman
Two-Way
Anova
Median
Extension
Korelasi
Spearman
Rank
Wilcoxon
Matched
Pairs
Mann Whitney
U Test
Kruskal-
Wallis One
Way Anova
Korelasi
Kendal Tau
Kolmogorov-
Smirnov
Wald -
Woldfowitz