4 Jenis Data Statistik Berdasarkan Skala Pengukurannya: Mahasiswa Wajib Tau!

Di dunia statistik dan sains data, jenis data adalah konsep yang sangat penting. Dengan memahami jenis-jenis data statistik, kita bisa menentukan variabel dengan tepat dan menyimpulkan hasil perhitungan statistik dengan akurat.

Jenis data statistik terbagi menjadi beberapa macam yang dilihat dari berbagai sisi. Jenis data statistik berdasarkan sifatnya dibagi menjadi dua, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.

Selain itu, ada pula jenis data statistik yang dilihat berdasarkan skala pengukurannya. Macam dan jenis data statistik berdasarkan skala pengukurannya ada 4, yaitu skala nominal, skala ordinal, interval dan rasio.

Beberapa jenis data tersebut penting untuk diketahui sebelum melakukan proses analisis data, karena ada beberapa pengukuran statistik yang hanya bisa digunakan untuk jenis data tertentu.

Di samping itu, keuntungan lain dari mengenali jenis data statistik juga berguna untuk penelitian, khususnya bagi para mahasiswa yang hendak mengerjakan skripsi atau tesisnya, dan dalam tahap awal menentukan metode analisis datanya.

Dengan mengetahui jenis data, hal ini akan memudahkan memilih metode statistik yang akan digunakan dalam proses pengolahan data.

Nah, untuk mengetahui lebih dalam terkait jenis data statistik khususnya ditinjau berdasarkan skala pengukurannya, yuk, simak artikel berikut sampai akhir!

Kenali Berbagai Jenis Data Berdasarkan Skala Pengukurannya

Jenis Data Statistik 1: Data Nominal

Data nominal adalah data dengan skala pengukuran yang paling sederhana, yang hanya digunakan sebagai kategori untuk membedakan.

Penomoran dalam data nominal tidak melambangkan kedudukan atau tingkatan tertentu, angka dalam data nominal tidak memiliki makna sistematis. Artinya, nomor yang diberikan hanya sebagai label atau kode saja.

Contoh data nominal:

a) Data jenis kelamin: Laki-laki (diberi kode 1), dan Perempuan (diberi kode 2).

b) Data jenis pekerjaan: Pelajar/Mahasiswa (kode 1), Wiraswasta (kode 2), Karyawan Swasta (kode 3), PNS (kode 4), dan Pekerja Lepas (kode 5).

Jenis Data Statistik 2: Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang penomorannya disusun berdasarkan ranking untuk kelompok tertentu. Data ini dapat diurutkan berdasarkan urutan yang logis dan sesuai, baik itu dari terendah ke tertinggi atau sebaliknya.

Contoh data ordinal:

a) Data pengetahuan masyarakat tentang Covid-19: 1 = kurang, 2 = cukup, 3 = baik, 4 = sangat baik.

b) Data pendapat masyarakat tentang sebuah fenomena: 1 = sangat tidak setuju, 2 = tidak setuju, 3 = cukup setuju, 4 = sangat setuju.

c) Data tingkat pendidikan responden: 1 = SD, 2 = SMP, 3 = SMA, 4 = Perguruan Tinggi.

Dalam semua contoh di atas, penomoran atau kode yang diberikan harus diurutkan seperti itu, misalnya untuk contoh ketiga urutannya kode 1 terendah dan 4 tertinggi, dikarenakan SD tingkatannya lebih rendah dari SMP, SMA, dan seterusnya. Namun, perlu diketahui bahwa hal ini merupakan penomoran atau simbol saja, tidak dapat dilakukan operasi matematika.

Jenis Data Statistik 3: Data Interval

Data interval yaitu data kontinu yang objeknya dapat diurutkan dengan perbedaan yang sama, dan nilainya bisa negatif. Data interval ini termasuk dari bagian data kontinu.

Perlu diketahui pula bahwa data interval ini tidak memiliki nilai nol mutlak, artinya jika atribut tersebut memiliki nilai nol maka atribut itu ada nilainya (angka 0 tetap dianggap sebagai data).

Contoh data interval:

a) Data suhu ruangan (bisa minus): Jika suhu bernilai 0 derajat celcius bukan berarti tidak ada suhunya, akan tetapi suhu bernilai 0 derajat berarti lebih rendah dari 1 derajat celcius.

b) Data tingkat pendapatan: >=1 juta, 1-2 juta, 2-3 juta, >3 juta, dan seterusnya.

Jenis Data Statistik 4: Data Rasio

Data rasio memiliki skala pengukuran dengan tingkat kualitas data paling tinggi, karena data rasio menggabungkan semua karakteristik dari jenis data lainnya.

Hampir sama dengan data interval, data rasio juga merupakan bagian dari data kontinu. Namun perbedaannya jika pada data interval tidak memiliki nilai nol mutlak, maka pada data rasio memiliki nilai nol mutlak.

Apa arti nilai nol mutlak?

Nilai nol mutlak berarti nilai yang tidak akan berubah meskipun skalanya berubah. Jadi, misal kita menngukur suatu variabel data rasio dan mendapatkan data bernilai nol (misalnya, berat badan dalam kg), maka nilai tersebut akan selalu nol walaupun skala pengukurannya berubah menjadi gram, miligram dll, pasti hasilnya akan selalu nol. Inilah yang disebut nilai nol mutlak.

Contoh data rasio:

a) Data berat benda

b) Data tinggi badan

c) Data umur/usia

d) Data kadar oksigen, dll.

Butuh bantuan olah data?

Kamu butuh bantuan mengolah data menggunakan software SPSS, AMOS, Eviews, Stata, SmartPLS, atau software lainnya? Atau mau konsultasi tentang data penelitianmu? Bisa banget yuk konsultasikan dengan Educativa!

Jenis data apapun, metode apapun, Educativa siap memberikan solusi!

Kami melayani pengolahan data statistika dengan berbagai software statistik, dengan layanan profesional yang memuaskan dan terjangkau untuk kantong mahasiswa. Klik tombol di bawah ini untuk konsultasi langsung dengan Admin kami ya!