Uji Statistik Nonparametrik
Uji (distribusi-bebas) nonparametrik adalah metode statistik untuk pengujian hipotesis yang tidak mengasumsikan data mengikuti distribusi probabilitas tertentu (misalnya, normal), membuatnya kuat terhadap penyimpangan dari normalitas, pencilan, dan data ordinal. Uji Mann-Whitney U (1947) dan uji Kruskal-Wallis (1952) memperluas pengujian hipotesis melampaui batasan asumsi parametrik. Penting dalam biologi, kedokteran, psikologi, dan bidang apa pun di mana data bersifat non-normal, sangat miring, atau diukur pada skala ordinal (peringkat, penilaian), uji nonparametrik memberikan inferensi yang valid ketika asumsi parametrik gagal.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50–60. DOI: 10.1214/aoms/1177730491 ↗
- Kruskal, W. H., & Wallis, W. A. (1952). Use of ranks in one-criterion variance analysis. Journal of the American Statistical Association, 47(260), 583–621. DOI: 10.1080/01621459.1952.10483441 ↗
- Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric Statistics (3rd ed.). John Wiley & Sons. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 4). Distribution-Free Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/id/research-statistics/nonparametric-tests
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Analisis Varians (ANOVA)Statistika Penelitian↔ compare
- Inferensi Statistik BayesianStatistika Penelitian↔ compare
- Analisis Regresi BergandaStatistika Penelitian↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →