Perbedaan jenis data berdasarkan skala pengukuran
1. Data Nominal
Skala data nominal adalah skala pengukuran yang digunakan untuk tujuan identifikasi. Ini adalah tingkat pengukuran data yang paling dingin dan terlemah di antara keempatnya. Kadang-kadang dikenal sebagai skala kategorikal, ini menetapkan angka ke atribut untuk memudahkan identitas. Namun angka-angka ini tidak bersifat kuantitatif dan hanya berfungsi sebagai label.
Pada dasarnya, data nominal dapat dipecah lagi menjadi tiga kategori, yaitu:
- Nominal dengan urutan: Beberapa data nominal dapat dikategorikan secara berurutan, seperti “dingin, hangat, panas, dan sangat panas”.
- Nominal tanpa urutan: Data nominal juga dapat dikategorikan sebagai nominal tanpa urutan, seperti pria dan wanita.
- Dikotomis: Data dikotomis ditentukan dengan hanya memiliki dua kategori atau tingkat, seperti “ya” dan “tidak”.
Pada analisis statistik yang dapat dilakukan pada skala nominal adalah persentase atau penghitungan frekuensi. Ini dapat dianalisis secara grafis menggunakan diagram batang dan diagram lingkaran.
Contoh Skala Data Nominal
Misalnya saja pengukuran popularitas suatu partai politik diukur pada skala nominal. Maka contohnya kepenulisannya;
Anda berafiliasi dengan partai politik mana?
A. Independen
B. Republik
C. Demokrat
Memberi label Independen sebagai “1”, Republikan sebagai “2” dan Demokrat sebagai “3” tidak berarti salah satu atribut lebih baik dari yang lain. Mereka hanya digunakan sebagai identitas untuk memudahkan analisis data.
2. Data Ordinal
Skala Ordinal melibatkan peringkat atau urutan atribut tergantung pada variabel yang diskalakan. Butir-butir dalam skala ini diklasifikasikan menurut tingkat kemunculan variabel yang bersangkutan. Atribut pada skala ordinal biasanya disusun dalam urutan menaik atau menurun. Hal ini mengukur tingkat kemunculan variabel.
Skala ordinal dapat digunakan dalam riset pasar, periklanan, dan survei kepuasan pelanggan. Ini menggunakan kualifikasi seperti sangat, sangat, lebih, kurang, dan lain-lain. Kita dapat melakukan analisis statistik seperti median dan mode menggunakan skala ordinal, tetapi tidak berarti. Namun, ada alternatif statistik lain yang berarti yang dapat diukur dengan menggunakan skala ordinal.
Contoh Skala Data Ordinal
Misalnya saja perusahaan perangkat lunak mungkin perlu bertanya kepada penggunanya;
Bagaimana Anda menilai aplikasi kami?
- Sangat Baik
- Baik
- Cukup Baik
- Buruk
- Sangat Buruk
Atribut dalam contoh tersebut dicantumkan dalam urutan menurun. Contoh lain misalnya saat seseorang yang menyelesaikan perlombaan juga mendeskripsikan data ordinal. Sementara tempat pertama, tempat kedua atau ketiga menunjukkan urutan finish pelari, itu tidak menentukan seberapa jauh finisher tempat pertama berada di depan finisher tempat kedua.
3. Data Interval
Skala interval adalah skala pengukuran yang tingkatannya berurutan dan setiap jarak yang sama secara numerik pada skala mempunyai perbedaan interval yang sama. Jika itu merupakan perpanjangan dari skala data ordinal, dengan perbedaan utamanya adalah keberadaan interval yang sama.
Dengan skala interval, kita tidak hanya tahu bahwa atribut yang diberikan A lebih besar dari atribut lain B, tetapi juga sejauh mana A lebih besar dari B. Selain itu, tidak seperti skala ordinal dan nominal, operasi aritmatika dapat dilakukan pada skala interval. Ini dapat digunakan dalam menghitung mean, median, mode, range, dan deviasi standar.
Skala interval dicirikan oleh fakta bahwa angka nol merupakan variabel yang ada. Pada skala ordinal, nol berarti data tersebut tidak ada. Dalam skala interval, nol memiliki arti. Misalnya, jika kita derajat suhu, nol tetap memiliki arti.
Titik data pada skala interval memiliki perbedaan yang sama di antara keduanya. Perbedaan skala antara 10 dan 20 derajat sama antara 20 dan 30 derajat. Skala ini digunakan untuk mengukur selisih antar variabel, sedangkan dua skala lainnya digunakan untuk mendeskripsikan nilai kualitatif saja.
Contoh Skala Data Interval
Misalnya saja, seperti;
Tahun pembuatan mobil atau bulan dalam setahun
Oleh karena itulah skala interval banyak digunakan di berbagai sektor seperti dalam pendidikan, kedokteran, teknik, dan berbagai bidang lainnya.
4. Data Rasio
Skala Rasio adalah tingkat puncak pengukuran data. Ini merupakan perluasan dari skala interval, oleh karena itu memenuhi empat karakteristik skala pengukuran. Misalnya saja identitas, besaran, interval yang sama, dan properti nol mutlak.
Skala pengukuran data ini memungkinkan peneliti untuk membandingkan perbedaan dan besaran relatif angka. Beberapa contoh skala rasio termasuk panjang, berat, waktu, dan lain-lain.
Berkenaan dengan riset pasar, contoh skala rasio yang umum misalnya harga, jumlah pelanggan, pesaing. Ini banyak digunakan dalam pemasaran, periklanan, dan penjualan bisnis. Skala rasio pengukuran data kompatibel dengan semua metode analisis statistik seperti ukuran tendensi sentral (mean, median, mode, dan lain-lain), dan ukuran dispersi (rentang, deviasi standar, dan lain-lain).
Contoh Skala Data Rasio
Contohnya yaitu survei yang mengumpulkan bobot responden.
Berapa berat badan Anda?
- lebih dari 100 kg
- 81 – 100 kg
- 61-80 kg
- 40 – 60 kg
- Kurang dari 40 kg
