Modul InteraktifBiostatistik

Saat data menolak kurva normal,
statistik beralih ke peringkat.

Uji non-parametrik tidak menuntut sebaran normal. Alih-alih membandingkan rata-rata, ia bekerja dengan peringkat (rank) dan median — sehingga cocok untuk data ordinal, sampel kecil, sebaran miring, atau saat ada pencilan ekstrem. Modul ini memandu kamu memilih ujinya dan menunjukkan cara kerjanya.

Mulai Pemandu Lihat Cara Kerja Peringkat

8

uji non-parametrik
utama

rank

basis kerja,
bukan rata-rata

α = 0.05

ambang lazim
signifikansi

Inti Gagasan

Fondasi

Kapan memilih uji non-parametrik?

Pilih uji non-parametrik bila salah satu kondisi berikut terpenuhi. Karena hanya memakai urutan data, uji ini tahan terhadap pencilan dan tidak peduli bentuk sebaran.

01

Data ordinal / nominal

Skala peringkat (skor nyeri, tingkat kepuasan) atau kategori (golongan darah). Tak bisa dirata-rata bermakna.

02

Sebaran tidak normal

Uji normalitas (Shapiro-Wilk) gagal dan data tak bisa dinormalkan dengan transformasi.

03

Sampel kecil

Jumlah data sedikit (mis. n < 15–20) sehingga sulit memastikan asumsi normalitas terpenuhi.

04

Ada pencilan ekstrem

Outlier yang menarik rata-rata. Median & peringkat jauh lebih tahan daripada mean.

Imbang yang harus diingat: jika data sebenarnya normal, uji parametrik lebih kuat (lebih sensitif menangkap perbedaan). Non-parametrik membayar fleksibilitasnya dengan power yang sedikit lebih rendah. Jadi pilih non-parametrik karena asumsi gagal, bukan karena ingin menghindari pengecekan.

InteraktifPohon Keputusan

Pemandu memilih uji non-parametrik

Jawab pertanyaan satu per satu. Di ujungnya kamu mendapat uji yang tepat, padanan parametriknya, contoh farmasi, dan pengingat singkat.

Status

Mulai dengan menjawab pertanyaan pertama di samping.

IntuisiCara Kerja Mann-Whitney U

Geser satu grup, lihat “siapa menguasai peringkat atas”

Inti uji non-parametrik: nilai mentah diganti peringkat pada gabungan kedua grup. Bila satu grup memborong peringkat tinggi, distribusinya berbeda. Geser posisi Grup B dan amati.

Pergeseran Grup B+6

Nilai negatif = B cenderung lebih rendah dari A; positif = B lebih tinggi. Tiap grup berisi 6 pengamatan.

Σ rank A

—

Σ rank B

—

Nilai mentah → peringkat gabungan ● A ● B

Statistik U

—

z

—

p (≈)

—

p dihitung dengan aproksimasi normal — ilustratif untuk membangun intuisi.

Referensi

Katalog uji & padanan parametriknya

Warna menandai tujuan uji: Perbandingan Hubungan Kategorik.

Non-parametrik ↔ Parametrik

Kolom kanan adalah uji yang dipakai bila asumsi normalitas terpenuhi.

Situasi	Non-parametrik	Padanan parametrik

PraktikumKasus · Data · SPSS / IBM

Studi kasus tiap metode + cara menganalisis di SPSS

Pilih sebuah uji untuk melihat kasus, data contoh, hasil ringkas, langkah klik-demi-klik di IBM SPSS Statistics, dan cara membaca output.

Saat data menolak kurva normal,statistik beralih ke peringkat.