Tajuk 699 - Para VS Nonparametric - Bayangkan kalau Ust Don baca post ini !

Sebagai mantan guru kimia, aku anggap statistician manusa pelik… mereka buat formula pelik2 tapi mampu beri tafsiran yg masuk aqal... yang aku pasti Ust Don pun tak boleh buat tafsiran spt itu..

Dalam kelas statistic ketika master dulu, aku diajar bagaimana data (DV) mesti normal distribution baru boleh guna statistic parametric…. yang merujuk kepada sample diperolehi dari populasi.
Then aku jumpa byk lagi perkataan distribution… t-distribution, F-distribution, Chi-square distribution, binomial distribution… amende semua ni?

Aku cuba nak kaitkan semua jargon2 ni cara orang kampong….

Pertama:
t-test adalah statistic parametric, digunakan utk banding 2 sample …mgunakan t-distribution… khusus utk sample size kecil < 30 sebab jika sample besar, t distribution menghampiri normal distribution. Sebab itulah SPSS guna t-distribution sebab menepati keperluan sample kecil dan besar.
Jika data (DV) tak normally distributed, terpaksalah guna statistic nonparametric spt Mann-Witney test atau Wilcoxon.

Kedua:
F-distribution pula terhasil dari perbandingan nisbah (F-ratio) variance between dan within groups bagi >2 sample / set data. Maka F-distribution digunakan dalam ANOVA dan keluarganya.
Jika data (DV) tak normally distributed, terpaksalah guna statistic nonparametric spt Kruskal-Wallis.

Ketiga:
Bila DV adalah dichotomous atau 2 kategory (macam kepala atau bunga bila lambung syiling) .. maka kita boleh bina binomial distribution utk tahu FREQUANCY kepala atau bunga dari sejumlah lambung. Jika banyak category… jadilah pula multinomial distribution.
Oleh kerana multinomial distribution menghampiri chi-squared distribution (yg guna konsep discrepancies between actual obtained and expected frequency) … maka sebarang data kategori yang melibatkan frekuensi akan menggunakan chi-squared distribution utk jalankan chi square test. Chi-square adalah non paramatreic.

Keempat:
Kenapa pulak analisis spt Kruskal-Wallis dan Chi-square dinamakana statistik non parametric?
Ini kerana pengiraan / formula statistiknya tidak bergantung kepada “the estimation of parameters” iaitu tidak menggunakan mean atau s.d. / variance, sebagaimana statistic parametrik.
Pengiraan statistic non parametric menggunakan ranking sebagai asas pengiraan spt sum of ranks.
Sebab itu juga statistic non parametric dinamakan “distribution-free” tests.

Kelima:
Dapatan dari statistic non parametric masih boleh dibuat inferens kepada populasi tapi kurang POWER berbanding parametrik kerana non para menggunakan asas ranking bukan nilai data sebenar.

OT - Tahniah jika anda faham post ini.... !