5 Situasi Paling Umum yang Memerlukan Pengujian Nonparametrik

Pengujian nonparametrik adalah keterampilan penting yang harus dimiliki oleh manajer atau pemasar bisnis apa pun yang melakukan analisis statistik. Kursus statistik biasanya hanya mengajarkan statistik parametrik tetapi ada banyak situasi analisis data kehidupan nyata dalam bisnis yang memerlukan analisis nonparametrik. Artikel ini akan memeriksa 5 situasi paling umum yang memerlukan pengujian nonparametrik di tempat analisis parametrik.

Prosedur statistik adalah parametrik atau nonparametrik. Uji statistik parametrik membutuhkan asumsi tentang populasi dari mana sampel diambil. Sebagai contoh, banyak alat analisis data seperti Uji t, tes Chi-Square, Uji z, dan uji F, dan banyak jenis pengujian hipotesis mengharuskan populasi yang mendasari terdistribusi secara normal. Beberapa di antaranya juga membutuhkan variasi yang sama dari kedua populasi.

Terkadang persyaratan ini tidak dapat diasumsikan. Contohnya adalah jika populasi sangat miring atau jika distribusi atau varians yang mendasari sepenuhnya tidak diketahui.

Alat nonparametrik tidak memiliki asumsi mengenai distribusi populasi atau varians yang mendasari. Sebagian besar ini sangat mudah dilakukan tetapi mereka biasanya tidak setepat metode parametrik dan Null Hypothesis biasanya sulit untuk ditolak ketika menggunakan metode nonparametrik.

Kapan Harus Menggunakan Metode Nonparametrik

1) Penggunaan yang paling penting dari alat nonparametrik terjadi ketika sampel diambil dari populasi yang tidak diketahui terdistribusi normal. Metode parametrik mengharuskan semua populasi yang mendasari terdistribusi secara normal. Pengujian parametrik akan menghasilkan jawaban yang salah ketika sampel diambil dari populasi yang tidak terdistribusi normal. Tes non-parametrik adalah satu jawaban untuk situasi ini.

2) Pendekatan nonparametrik sering digunakan sebagai pengganti pintas untuk analisis parametrik yang lebih rumit. Anda cukup sering mendapatkan jawaban cepat yang memerlukan sedikit perhitungan dengan menjalankan tes nonparametrik.

3) Alat nonparametrik sering digunakan ketika data diurutkan tetapi tidak dapat dikuantifikasi. Misalnya, bagaimana Anda mengukur peringkat konsumen seperti sangat puas, cukup puas, puas, kurang puas, tidak puas?

4) Statistik nonparametrik dapat diterapkan ketika ada banyak outlier yang mungkin membuat hasil tidak sesuai. Statistik nonparametrik sering mengevaluasi median daripada sarana dan oleh karena itu jika data memiliki satu atau dua outlier, hasil analisis tidak terpengaruh.

5) Mereka sangat berguna ketika berhadapan dengan data non-numerik, seperti memiliki pelanggan peringkat produk atau atribut sesuai dengan preferensi.

Tes nonparametrik yang paling banyak digunakan adalah:

– Tes Tanda Tangan

– Wilcoxon Signed Rank

– Peringkat Wilcoxon Sum

– Mann-Whitney

– Kruskal-Wallis

– Koefisien Korelasi Spearman

Blog saya berisi artikel dengan instruksi spesifik tentang bagaimana dan kapan melakukan salah satu tes nonparametrik ini di Excel. Metode nonparametrik mungkin lebih berguna daripada alat parametrik klasik yang mengharuskan sampel diambil dari populasi yang terdistribusi normal. Tes nonparametrik jarang diajarkan dalam kursus statistik. Itu terlalu buruk karena pengujian nonparametrik sering dapat menjadi penyelamat nyata bagi siapa saja yang harus menganalisis data secara teratur.

Tren Terbaru Yang Akan Mengatur Panggung Untuk Pengujian Produk Perangkat Lunak

Ketika bisnis sedang menuju digitalisasi, industri pengembangan perangkat lunak menjadi lebih maju secara teknis dengan merangkul teknologi terbaru. Ini bertujuan untuk memberikan produk dan layanan perangkat lunak kelas tinggi kepada klien / pelanggan mereka. Karena pengembangan produk yang inovatif dan kompleks, pengujian produk perangkat lunak dengan cepat menemukan aplikasinya dan kepentingan strategis dalam berbagai fase siklus hidup pengembangan perangkat lunak.

Menurut penelitian terbaru yang dilakukan oleh perusahaan pengujian produk di New Jersey, terungkap bahwa permintaan untuk pengujian produk diperkirakan akan meningkat 15% tahun ini. Bisnis saat ini dimaksudkan untuk tetap kompetitif dalam hal kinerja dan keamanan. Selain itu, penguji berjuang untuk menyelesaikan masalah yang diberlakukan oleh teknologi baru, akibatnya menghasilkan adopsi besar pengujian otomatisasi dan teknologi lainnya yang sebagian besar membentuk industri TI ini.

Di sini, kami menguraikan beberapa tren terbaru yang berkembang untuk pengujian produk perangkat lunak. Akan menarik untuk menganalisis bahwa bagaimana memanfaatkan tren ini dapat membantu perusahaan serta menguji profesional untuk menyusun strategi layanan pengujian produk mereka.

Pengujian Big Data & Analytics Akan Mengungkapkan Potensinya:

Saat ini, Big data dan analitik telah memanifestasikan potensi mereka ke organisasi karena kemampuan mereka menawarkan wawasan berharga pada aspek bisnis yang penting. Namun, mayoritas perusahaan telah melakukan investasi dalam Big Data, lebih lanjut diperkirakan akan tumbuh lebih dari $ 210 miliar pada tahun 2020.

Untuk alasan ini, perusahaan perlu menyusun strategi di sekitar pengujian Big Data untuk menguji sejumlah besar data yang diambil dari berbagai sumber. Untuk menjaga integritas data, perusahaan akan membutuhkan teknik analitis, peralatan, dan kerangka kerja yang tinggi, sehingga pasti akan mengambil lompatan besar tahun ini.

Integrasi yang lincah dan berkelanjutan akan tetap penting:

Karena metodologi pengembangan tangkas memfasilitasi fleksibilitas dan transparansi di berbagai proses, organisasi sedang mempertimbangkan untuk berinvestasi dalam pengujian tangkas.

Juga, dengan menerapkan integrasi berkelanjutan (CI), pengembang dapat secara otomatis mengintegrasikan kode mereka ke dalam repositori bersama. Plus, mereka dapat dengan mudah mengidentifikasi bug selama iterasi dan dapat memperbaikinya pada tahap perkembangan utama. Dengan cara ini, lincah dan CI memastikan kebutuhan pelanggan dengan memberikan produk berkualitas tinggi dengan kecepatan yang cepat.

DevOps Adoption Akan Menguasai Industri:

Sebagian besar perusahaan telah berinvestasi di DevOps dan akan terus meningkat karena DevOps memberikan manfaat dari keterampilan lintas fungsional yang mengarah ke pemulihan lebih cepat, lebih banyak penyebaran, dan tingkat kegagalan yang rendah. Oleh karena itu, kemungkinan besar, bahwa industri TI dapat segera memiliki tim pengembang dan penguji internal yang luas.

Pengujian berbasis Mobile & Cloud Akan Menjadi Lanjutan:

Hari ini, pasar dibanjiri penjualan ponsel cerdas terutama karena munculnya aplikasi seluler. Para peneliti telah mengungkapkan bahwa hingga saat ini pengguna telah mengunduh sekitar 300 miliar aplikasi yang akhirnya menghasilkan pendapatan sebesar $ 78billion.

Pertumbuhan luar biasa dari ponsel cerdas dan proses persetujuan aplikasi seluler akan menjadikan pengujian seluler sebagai aspek penting dari strategi pengujian. Selain itu, karena industri berfokus pada memberikan pengalaman pengguna yang mulus untuk perangkat seluler, persyaratan pengujian seluler akan terus meningkat.

Selain itu, komputasi awan juga akan tumbuh besar karena menyediakan solusi bisnis yang hemat biaya. Bahkan, pada tahun 2020, diharapkan cloud akan sangat memengaruhi keputusan bisnis penting senilai sekitar satu triliun dolar. Selain itu, industri akan memigrasi banyak praktik pengujian baru seperti pengujian DevOps, pengujian aplikasi seluler, dll. Ke cloud. Mungkin, solusi berbasis kontainer akan lebih penting daripada mesin virtual.