Berbagai Jenis Uji Statistik Non Parametrik

Dalam Statistik, Jenis uji terbagi dalam dua kategori, yaitu Uji Statistik Parametrik dan Uji Statistik Non Parametrik. Dalam artikel kali ini akan dibahas berbagai Jenis Uji Statistik Non Parametrik.

Berikut disajikan berbagai uji statistik non parametrik : uji statistik non parametrik untuk satu sampel, uji statistik non parametrik dua sampel (dua sampel yang berhubungan dan dua sampel independen), uji statistik non parametrik k sampel (k sampel yang berhubungan dan k sampel independen), serta uji hubungan / uji korelasi nonparametrik. 

Artikel selanjutnya dapat dibaca DI SINI >>>

 

 

statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w, statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w, statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w, 
statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w, statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w, statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w
statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney, uji reaksi ekstrem moses, moses test,uji run wald-wolfowitz, wald-wolfowitz run test,uji randomisasi untuk dua sampel independen,uji friedman , analis varian ranking dua arah friedman, uji q cochran, cochran test, uji konkordansi kendall, kendall concordance test, uji kruskal – wallis, uji chi square untuk k sampel independen, uji median, uji jonckheeren-tersptra, analis varian ranking satu arah, korelasi cramer, koefisien kontingensi cramer,korelasi rank spearman, korelasi rank kendall tau, korelasi parsial kendall, korelasi lambda, korelasi gamma dan somers, koefisien konkordansi kendall w, statistik, uji statistik, parametrik, non parametrik, nonparametrik, uji statistik parametrik, uji statistik non parametrik, uji statistik non parametrik,statistik deskriptif, statistik inferensia, data, rata-rata data, variansi data, pengambilan kesimpulan, penarikan kesimpulan, sampel, populasi, uji t dan uji f, uji anova, interval, rasio, nominal, ordinal, ranking, uji binomial, binomial test, uji run, run test,uji kolmogorov smirnov, uji chi square, goodness of fit, exact test, uji eksak,uji tanda, sign test,uji ranking-bertanda wilcoxon, wilcoxon test,uji walsh, uji mc neymar,uji marginal homogenity,uji randomisasi untuk dua sampel yang berhubungan,uji median, median test, uji kemungkinan yang eksak dari fisher, exact fisher test, uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel, uji chi square dua untuk sampel, uji u mann-whitney,
Iklan

Analisa Data : Analisis Inferensi Data Statistik dengan Metode Bootstrap

Menuru Shao dan Tu (1995) serta Davison dan Hinkley (1997) dalam inferensi statistik parametrik klasik, distribusi sampling dianggap sebagai suatu model dengan sifat-sifat probabilitas yang diketahui, seperti asumsi distribusi yang memerlukan formula analitis berdasarkan pada model untuk mengestimasi secara analitis parameter dalam distribusi samplingnya. Dalam prakteknya, distribusi sampling tidak selalu memenuhi distribusi normal dan kadang-kdang memerlukan penurunan formulasi analitis yang sulit dilakukan sehingga dimungkinkan akurasi estimatornya tidak valid.

Bootstrap memungkinkan seseorang untuk melakukan inferensi statistic tanpa membuat asumsi distribusi yang kuat dan tidak memerlukan formulasi analitis untuk distribusi sampling suatu estimator. Sebagai pengganti, bootstrap menggunakan distribusi empiris untuk mengestimasi distribusi sampling. Jadi jika penyelesaian analitik tidak mungkin dilakukan dimana anggapan (suatu distribusi, misalnya kenormalan data) tidak dipenuhi maka dengan menggunakan Boosttrap masih dapat dilakukan suatu inferensi.

Dasar pendekatan Bootstrap adalah dengan memperlakukan sampel sebagai populasi dan dengan menggunakan sampling Monte Carlo untuk membangkitkan dan mengkonstruksi estimator empiris dari distribusi sampling statistik. Distribusi sampling dapat dipandang sebagai harga-harga statistik yang dihitung dari sejumlah tak terhingga sampel random berukuran n dari suatu populasi yang diberikan. Sampling Monte Carlo mengambil konsep ini untuk membangun distribusi sampling suatu estimator dengan mengambil sejumlah besar sampel erukuran n secara random dari populasi dan menghitung statistik tersebut dari harga-harga distribusi sampling tersebut. Estimasi Monte Carlo yang sebenarnya memerlukan pengetahuan tentang seluruh populasi yang tidak mungkin selalu tersedia dalam prakteknya karena yang dipunyai dari hasil riset praktek adalah sampel dari populasi oleh karena itu dilakukan inferensi untuk Tetha dari distribusi samplingnya.

Software yang recomended untuk digunakan analisa dengan metode Bootstrap adalah S-Plus dan R.

Bengkeldata.Com siap membantu anda dalam melakukan olah data statistik dengan metode Bootstrap.

(Sopana (2003). Estimasi Interval Konfidensi Nonparametrik dengan Metode Bootstrap. Skripsi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sebelas Maret (UNS), Surakarta.)