Pertanyaan yang menjadi pokok
permasalahan dalam kajian geografi adalah seberapa besar perbedaan? dan
seberapa signifikankah itu? Dalam hal ini statistik komparatif dapat membantu menjawab dua permasalahan
tersebut. Statistik komparatif
berbicara mengenai 3 tipe situasi:
a.
Perbandingan
antara satu kelompok data dengan distribusi frekuensi teoritis,
b.
Perbandingan
antara dua kelompok data,
Kelayakan
setiap teknik tertentu juga tergantung pada skala pengukuran data baik itu data
nominal, ordinal, maupun interval dan pada asumsi-asumsi yang melekat pada
teknik tersebut. Misalnya, statistik parametrik dalam penggunaannya diasumsikan
bahwa pengukuran sampel yang sudah diambil secara random dari populasi dimana
karakteristik
tertentu yang diukur berdistribusi normal. Sedangkan statistik non-parametrik dalam pemakaiannya
tidak ada asumsi yang dibuat mengenai distribusi frekuensi data.
Dalam statistik komparatif, ada
beberapa uji statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis tingkat
perbedaan atau untuk menguji perbandingan, antara lain: Uji Smirnov Kolmogorof, Run Test, Mann-Whitney U Test, Student’s t Test, Uji Chi Kuadrat, Kruskal-Wallis H
Test, dan Analisis Varian. Namun, yang akan kita bahas dalam kesempatan kali
ini adalah Uji Smirnov Kolmogorof, Run Test, dan Mann-Whitney U
Test.
Uji Smirnov Kolmogorof
Uji Smirnov Kolmogorov berfungsi menguji secara teliti bagaimana probabilitas yang
diobservasi cocok terhadap probabilitas teoritis. Untuk membandingkan dua
distribusi probabilitas dengan menggunakan uji
Smirnov Kolmogorov, distribusi tersebut harus dikonversi menjadi
distribusi probabilitas kumulatif.
Statistik Smirnov Kolmogorov secara
sederhana merupakan perbedaan absolut maksimum antara distribusi probabilitas
kumulatif yang diobservasi dan yang teoritis. Tingkat kebebasan terhadap
kebenaran uji kecocokan Smirnov Kolmogorov adalah sejumlah item dalam
distribusi yang diobservasi atau jumlah frekuensi yang diobservasi.
Run Test
Distribusi
Poisson dapat digunakan untuk menghitung probabilitas setiap frekuensi yang
ditentukan pada peristiwa yang terjadi random pada rangkaian kesatuan ruang
atau waktu. Diastribusi Poisson tidak dapat
digunakan sebagai uji keacakan dalam orde kejadian peristiwa baik pada ruang
atau waktu. Run Test dapat digunakan untuk
mengestimasi probabilitas rangkaian alternatif tertentu yang dapat dihasilkan
secara kebetulan.
Mann Whitney U Test
Mann-Whitney
U test adalah uji sederhana yang agak baik apakah ada perbedaan yang signifikan
antara dua kelompok data sampel. Mann-Whitney U test ini termasuk uji non-parametrik
yang mana uji ini tidak terikat oleh tiap asumsi mengenai sifat populasi dimana sampel
tersebut diambil. Mann-Whitney U test ini bisa digunakan untuk data ordinal
(tersusun).
Mann
Whitney U test adalah sebuah uji signifikansi perbedaan antara dua sampel.
Hipotesis null-nya
adalah dua sampel tersebut diambil dari sebuah populasi yang umum sehingga akan ada perbedaan yang tidak konsisten
antara dua kelompok nilai. Setiap perbedaan yang diamati antara dua sampel yang
demikian adalah satu kelompok nilai secara konsisten lebih besar dari pada yang
lain karena percobaan sepenuhnya dalam proses pengambilan sampel.
