Memahami Tentang Metode Statistik Bootstrap dan Jenis-jenisnya

Metode statistik Bootstrap tentu sudah tidak asing dalam bidang ilmu statistika. Bootstrap menjadi metode yang memungkinkan para peneliti membuat estimasi sekaligus menghitung ketidakpastian dari sampel data terbatas. Lantas seperti apa pengertian dan jenis-jenisnya? Langsung saja kita ulas dalam artikel berikut.

Metode Statistik Bootstrap yang Jarang Diketahui

Pada dasarnya, bootstrap adalah teknik pengambilan sampel ulang. Cara ini dilakukan dengan penggantian dari data yang ada untuk membuat distribusi sampling suatu parameter statistik. Sehingga memungkinkan peneliti mengukur seberapa stabil dan menyakinkannya estimasi dari data yang terbatas.

Cara kerjanya terbilang sederhana. Prosesnya bermula dari mengambil sampel ulang dengan penggantian dari data yang ada. Ini berarti, elemen tertentu dapat muncul lebih dari sekali atau bahkan tidak keluar lagi pada sampel baru.

Setelah melakukan sampel ulang, peneliti mulai menghitung estimator masing-masing. Estimator ini dapat berupa rata-rata, median, atau parameter statistik lainnya. Hasil perhitungan itulah yang menjadi dasar informasi terkait penelitian data.

Sebagai contoh, guru memiliki dataset yang berisi pengukuran berat badan dari sekelompok siswa. Dengan metode statistik Bootstrap, guru tersebut bisa memperoleh rata-rata berat badan sekaligus menghitung interval kepercayaannya.

Jenis-jenis Metode Bootstrap

Secara umum, terdapat dua jenis metode Bootstrap yang kerap digunakan dalam bidang statistik. Kedua jenis metode tersebut meliputi Bootstrap parametrik dan non-parametrik. Adapun penjelasannya seperti di bawah ini.

1. Bootstrap Parametrik

Seperti namanya, metode statistik Bootstrap parametrik mengacu pada pengambilan sampel ulang dari distribusi usulan data. Itu artinya, estimator yang peneliti hitung merupakan parameter perkiraan dari model tersebut. Cara ini terbilang efektif untuk situasi umum, seperti distribusi normal atau Poisson.

2. Bootstrap Non-parametrik

Berkebalikan dari Parametrik, non-parametrik tidak membuat asumsi data. Melainkan langsung mengambil sampel ulang dari data yang ada. Ini membuatnya lebih fleksibel dan dapat peneliti terapkan pada berbagai jenis penelitian tanpa memerlukan asumsi tertentu.

Dalam rangkaian metode statistik Bootstrap, kedua jenis di atas memang memiliki keunggulan tersendiri tergantung sifat data yang sedang diteliti. Kendati begitu, di era big data seperti sekarang, keduanya sama-sama menjadi alat penting dalam bidang statistik modern.