Statistik Parametrik dan Non Parametrik

Telah diketahui bersama bahwa dalam statistik inferensial kita mengenal ada dua pendekatan untuk melakukan analisis data. Pertama adalah statistik parametris dan statistik non parametris. Dalam statistik parametris akan terdapat asumsi-asumsi yang mendasari digunakannya rumus yang tergabung dalam kelompok parametris. Asumsi-asumsi untuk beberapa rumus statistik berbeda-beda. Dalam model analisis regresi secara umum ada 5 asumsi yang disebut dengan asumsi klasik yakni: normalitas, linieritas, multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi.

Statistika non parametris diciptakan sebagai alternatif yang dapat digunakan jika peneliti/analis mengalami berbagai keterbatasan. Keterbatasan yang dimaksud dapat berupa tidak terpenuhinya asumsi parametris. Contohnya adalah keterbatasan sebaran data yang tidak normal, tidak homogen maupun asumsi-asumsi lain.  Teknik non parametris cocok digunakan untuk jumlah sampel yang kecil maupun karena tidak dapat diketahui parameter populasi.  Statistik non parametris bekerja tidak berdasarkan atas parameter estimasi dari populasi, seperti rerata, simpangan baku maupun varian. Karena keterbatasan-keterbatasan dimaksud maka sampai saat ini analisis statistika yang banyak dipakai adalah statistika parametris.

Keunggulan Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif merupakan metode yang lengkap dan menjadi andalan banyak peneliti. Ada pendapat yang menyatakan bahwa blok pendekatan penelitian dibagi menjadi Australia dan Amerika. Blok Australia lebih setuju menggunakan metode naturalistic dibandingkan dengan metode kuantitatif yang dianut Amerika. Metode kuantitatif menekankan pada pengujian teori-teori pengetahuan dan naturalistic menekankan pada penggalian informasi yang ada dengan latar aslinya.

Metode kuantitatif dapat melakukan beberapa tugas sesuai tuntutan peneliti, yakni melihat perbandingan, mengetahui hubungan, melihat kecenderungan, melakukan pengelompokkan maupun penyederhanaan variable. Untuk melakukan tugas tersebut diperlukan dua hal utama, pertama adalah alat ukur dan kedua adalah alat analisis. Alat analisis dapat diibaratkan sebagai sebuah pisau yang akan membentuk/mengukir sebuah benda untuk dapat dilihat hasilnya (kesimpulannya). Alat analisis yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai persoalan diantaranya;

Table 1. Kemampuan analisis kuantitatif

Tujuan pemecahan	Alat analisis kuantitatif
Melihat perbandingan	Analisis varian (Anova)
Mengetahui hubungan	Analisis korelasi, regresi
Mengetahui sebab kausal	Analisis jalur, Structural Equation- Model.
Melihat kecenderungan	Mean, median, modus, standar- deviasi, tabulasi silang, table.
Mengelompokkan/mereduksi- variable/Indikator	Analisis factor
Mengelompokkan -obyek/kasus	Analisis klaster
Pemetaan obyek/kasus	Analisis MDS, Klaster Kanonikal

Alasan menggunakan kuantitatif

Metode kuantitatif mempunyai keunggulan dari sisi efisiensi. Analisis kuantitatif bekerja menggunakan sample untuk memecahkan persoalan yang dihadapi.

Selain dari sisi sample, untuk hal-hal tertentu metode kuantitatif memberikan penjelasan yang lebih tepat terhadap fakta yang dihadapi. Bahkan pada penelitian tertentu memang harus menggunakan metode kuantitatif.

 Apapun latar belakang bidang studi Anda, dapat menggunakan metode kuantitatif dengan baik. Metode kuantitatif telah digunakan luas pada bidang ilmu yang ada, ilmu-ilmu teknik, ilmu-ilmu kesehatan, ilmu-ilmu alam, ilmu-ilmu social, ilmu-ilmu pendidikan dan psikologi.

Para ahli statistic biasanya berasal dari kelompok ilmu-ilmu social. Hal ini terkait dengan pesatnya perkembangan kuantifikasi ilmu social sampai saat ini. Ilmu sosial yang langsung berkaitan dengan ilmu perilaku manusia saat ini telah digunakan secara luas untuk mengamati dan memahami perilaku manusia di tempat kerja dimana penelitian berlangsung.