Jasa Uji Non Parametrik

Berikut ini beberapa uji non parametrik yang sering digunakan pada pengolahan data statistik. Kami menyediakan jasa uji Statistik Non Parametrik dan untuk tutorial dapat dilihat pada youtube kami STATIN TUTORIL. Untuk perbedaan dan penggunaan uji non parametrik dapat dilihat pada penjelasan berikut dan video di Youtube Kami.

 

Uji Binomial

menguji perbedaan proporsi pada populasi yang hanya memiliki dua buah kategori (skala nominal) berdasarkan proporsi yang berasal dari sampel tunggal

Uji Satu Sampel Chi kuadrat (X²)

Metode ini bermanfaat jika data yang tersedia hanya berupa frekuensi, misalnya banyaknya subjek dalam kategori apakah “mendukung”, “acuh tak acuh” atau “menentang” pernyataan tertentu, hipotesis yang diuji bahwa jawaban itu akan berbeda dalam hal frekuensinya.

Uji Satu Sampel Kolmogorov-Smirnov

Uji ini merupakan uji kecocokan (goodness of fit), yaitu pengujian tingkat kesesuaian antara sebaran serangkaian nilai sampel/skor yang diamati dengan suatu sebaran tertentu.

Uji Deret (Run) Satu Sampel

Untuk menguji keacakan

Uji Mc Nemar

Uji ini dapat diterapkan terutama untuk rancangan-rancangan “ sebelum- sesudah

Uji Tanda/Sign Test

Uji tanda digunakan untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel yang berkorelasi bila skala pengukuran datanya berbentuk ordinal. Teknik ini disebut uji tanda karena data yang dianalisis dinyatakan dalam bentuk tanda-tanda ( tanda positip atau negatip).

Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon

Uji ini merupakan penyempurnaan dari uji tanda. Jika dalam uji tanda besarnya selisih nilai angka antara positip dan negatip tidak diperhitungkan, sedangkan dalam uji Wilcoxon besarnya selisih diperhitungkan. Seperti halnya dalam uji tanda, uji ini digunakan untuk menguji signifikansi hipotesis komparatif dua sampel berpasangan yang berkorelasi bila datanya berbentuk ordinal.

Uji Dua Sampel Kolmogorov-Smirnov

Uji Dua Sampel Kolmogorov-Smirnov adalah suatu uji untuk melihat apakah dua sampel independen telah ditarik dari populasi yang sama (atau dari populasi-populasi yang mempunyai sebaran yang sama).

Uji U Mann –Whitney

Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel bebas bila datanya berbentuk ordinal. Bila dalam pengamatan data masih dalam skala interval, maka dapat diubah menjadi skala ordinal terlebih dahulu. Asumsi yang digunakan hanyalah nilai dari variabel acak dari dua kelompok menyebar kontinu.

Uji Khi Kuadrat 2 sampel

Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis komparatif dua sampel bila datanya berbentuk nominal dan ukuran sampelnya besar. Hipotesis yang diuji biasanya adalah kedua kelompok itu berbeda dalam hal ciri khas tertentu.

Uji Cochran

Uji Q Cochran merupakan perluasan dari uji McNemar. Uji ini dipakai untuk menguji hipotesis komparatif k sampel berpasangan apabila data pengamatan bersifat dikotomi, misalnya baik-buruk, sukses gagal, dan sebagainya. Data diberi symbol 0 dan 1, misalnya 0 untuk gagal , 1 untuk sukses. Parameter yang diuji adalah frekuensi atau proporsi.

Uji Friedman

Uji Friedman berlaku untuk k sampel berpasangan dengan data yang berskala sekurang-kurangnya ordinal ( k > 2). Uji ini merupakan alternatif dari teknik analisis ragam dua arah , uji ini tidak memerlukan angggapan populasi menyebar normal dan mempunyai ragam homogen.Uji ini dikenal dengan uji X²_r. H0 yang diuji menyatakan bahwa sampel penelitian berasal dari populasi yang sama.  

Uji Kruskal-Wallis

digunakan untuk menguji apakah k sampel bebas berasal dari populasi-populasi yang berbeda. Uji Kruskal-Wallis merupakan suatu uji padanan bagi analisis ragam dalam metode parametrik

Uji Khi Kuadrat Untuk k Sampel Independen/ Uji Homogenitas

Uji χ2 k sampel digunakan untuk menguji hipotesis komparatif lebih dari dua sampel atau untuk memeriksa apakah sampel- sampel yang diambil seacara acak variabelnya berasal dari populasi yang homogen.

Perluasan Uji Median

Perluasan uji median ini menentukan apakah k kelompok saling bebas (ukuran tidak harus sama) ditarik dari populasi yang sama atau dari populasi yang bermedian sama. Variabel yang dikaji sekurang-kurangnya diukur dalam skala ordinal.

Koefisien Kontingensi C

Koefisien Kontingensi C adalah suatu ukuran r asosiasi atau antara dua kelompok data dengan skala pengukuran nominal

Koefisien korelasi Spearman(r_s) & korelasi Kendall (τ)

Metode ini digunakan untuk mengukur keeratan hubungan dua variabel yang tidak mempunyai sebaran normal bersama dan ragam bersyaratnya tidak sama. Kedua variabel sekurang-kurangnya diukur dalam skala ordinal, sehingga objek-objek yang diamati dapat dibuat peringkatnya dalam dua rangkaian berurut.

Koefisien konkordansi Kendall (W)

Koefisien konkordansi Kendall W merupakan ukuran korelasi diantara k variabel yang diukur minimal dalam skala ordinal