no comments

STATISTIK PARAMETRIK

Kenapa dinamakan Statistik Parametrik.

Parameter adalah pengukuran yang dapat menjelaskan ciri-ciri  populasi. Jika min skor IQ seluruh populasi pelajar sebuah Kolej X (N=2500) adalah 115, maka pengukuran ini dinamakan “mengukur parameter populasi Kolej X”. Jadi parameter adalah kuantiti numerikal yang mencirikan populasi. Kuantiti numerikal (parameter) tersebut adalah skor Q.

Jika anda hanya mengambil sampel secara rawak (n=350) dari populasi Kolej X, dan membuat pengiraan lalu memperolehi min bagi sampel adalah 112, maka pengukuran ini dikatakan statistik. Jadi statistik adalah satu kuantiti numerikal yang mencirikan sampel. Kuantiti numerikal tersebut adalah skor IQ. Dalam kata lain, statistik aalah proses mengira skor min IQ sampel di Kolej X.

Jadi, istilah PARAMETER digunakan bagi proses menganalisis set data POPULASI bagi menjelaskan ciri populasi tersebut, sedang proses yang sama bagi set data SAMPEL dinamakan STATISTIK.

Namun terlalu sukar dan memakan masa dan belanja yang besar jika kita ingin mengukur parameter kerana melibatkan bilangan individu yang terlalu besar bagi kebanyakkan populasi. Oleh kerana pengukuran parameter seperti min, sisihan piawai, varians sesuatu pembolehubah (ketinggian atau berat badan) dalam POPULASI yang mempunyai taburan NORMAL dinamakan PARAMETER, maka sebarang pengukuran sampel (dari populasi yang sama) yang juga tertabur secara normal, dinamakan statistik parametrik. Dalam kata lain, statistik (sampel) yang menganggar nilai parametrik (populasi) dinamakan statistik parametrik.

Jadi, statistik paramentrik adalah statistik dari sampel yang boleh diinferensikan kepada populasi kerana kedua-dua populasi dan sampel mempunyai ciri yang sama iaitu tertabur secara normal. Oleh sebab itulah, syarat utama yang perlu dipenuhi sebelum menjalankan anakisis statistik parametrik adalah memastikan data sampel tertabur secara normal. Maka taburan normal juga dikenali sebagai taburan parametrik apabila data selanjar (data sela) dipersembahkan dalam bentuk histogram atau poligan simetri berbentuk loceng.

Taburan normal bagi sampel ini bukan sahaja boleh dilihat melalui lakaran histogram, tetapi juga boleh dikira melalui ujian statistik seperti ujian kenormalan Kromogrov-Smirnov (KS) dan ujian kenormalan Shapiro Wilk SW). Ujian SW sering digunakan untuk bilangan atau saiz sampel yang lebih kecil (n<100) walaupun tiada bilangan nilai saiz sampel yang jelas yang dipersetujui oleh penyelidik.

Oleh kerana sampel mesti mempunyai set data yang tertabur secara normal, maka perlu dibincangkan sedikit saiz sampel yang boleh disandarkan untuk mendapat skor yang berkemungkinan tertabur secara normal. Oleh itu, saiz sampel mendapat parameter supaya taburan data sampel tidak terlalu jauh berbeza dengan taburan populasi yang normal.

Sebagai rumusan, statistik parametrik adalah analisis statistik yang memerlukan set data tertabur sekurang-kurangnya menghamoiri taburan normal. Jika taburan set data didapati tidak normal hasil dari sampel tidak rawak atau wujud skor ekstrem, maka set data sampel ini tidak dapat menganggar parameter dalam populasi tersebut. Oleh itu, analisis statistik bukan parametrik yang menjadi pasangan kepada statistik parametrik lebih sesuai digunakan, Selain menguji kenormalan, pastikan juga, skala yang digunakan pada pemboleh ubah analisis statistik parametrik mestilah berskala sela atau nisbah.

 

Sumber : SPSS ANALISIS DATA KUANTITATIF UNTUK PENYELIDIK MUDA

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL