tipe-tipe data statsitik

Ditulis oleh zidan Pada 17 October, 2019



Ketika bekelimpung dalam statistik, sangat penting untuk menentukan tipe-tipe data yang berbeda : nomor (diskret dan berkelanjutan), kategori, dan ordinal. Data merupakan pecahan pecahan informasi yang benar-benar kamu koleksi melalui penelitianmu. Sebagai contohnya, jika kamu bertanya berapa peliharaan yang dimiliki teman mu dari 5 orang temanmu, mereka kemungkinan akan memberikan data seperti : 0,3,4,5,22. (orang kelima kemungkinan akan menghitung beberapa ikan yang dimiliki sebagai hewan yang berbeda) tidak semua data harus berbentuk angka; seperti ketika kamu ingin menghitung atau meneliti jenis kelamin oleh beberapa temanmu, kamu akan mendapatkan data seperti : laki-laki, perempuan, laki-laki, perempuan, laki-laki, perempuan.

Dan jika kita akan mengkategorikannya akan ada dua kategori dasar yang ada dalam data statistik:

Data berbentuk angka (bisa juga dinamakan sebagai data kuantitatif). Datanya biasa diisi dengan sebuah pengukuran seperti tinggi, berat, kecerdasan, tekanan darah, dan saham seseorang atau bisa seperti berapa jumlah gigi seekor anjing, atau berapa banyak kalori yang kamu makan dalam sehari. Data berbentuk angka dibagi lagi menjadi data diskret dan data berkelanjutan.

Data diskret mewakili barang-barang yang bisa di hitung, berbentuk sebagai nilai yang bisa di buatkan tabel. Tabel yang dibuat akan mencakup nilai yang ada bisa berbentuk terbatas atau telah ditentukan, dan bisa juga berbentuk seperti 0, 1, 2, dan seterusnya tanpa berhenti. Sebagai contohnya, hasil dari seratus percobaan membalikkan koin dimulai dari nilai 0 sampai 100 (nilainya ditentukan/terbatas), tetapi akan diperlukan 100 percobaan seterusnya sampai tak terbatas untuk mendapatkan hasil 100 kepala (atau garuda kalau di Indonesia). Jadi angka/nilai yang akan di dapatkan dalam mencoba mendapatkan 100 hasil kepala (atau garuda kalau di Indonesia) seperti 100, 101, 102, 103....dan seterusnya.

Data berkelanjutan mewakili penilaian; nilai yang mungkin ada di dalamnya tidak bisa dihitung dan hanya bisa di deskripsikan menggunakan interval ke dalam garis angka yang asli. Seperti, angka pasti dari bensin yang dibeli untuk sebuah mobil dengan 20 galon penyimpanan bensin akan menjadi angka berkelanjutan yang dimulai dari nol kepada 20 galon bensin, diwakili dengan sebuah interval [0,20], inklusif. Kamu mungkin akan mengisi bensin 8,40 galon, atau 8,41, atau 8,411231 galon, atau semua nilai diantara 0 sampai 20. Dengan cara ini, data berkelanjutan akan dianggap sebagai sebuah data yang tidak bisa dihitung. Dengan kemudahan untuk menghitungnya, orang-orang statistik akan mengambil angka terdekat untuk dibulatkan. Contoh lain adalah ketika daya tahan dari sebuah baterai dalam perantara daya tahan yang sudah ditentukan bisa dari 0 jam terus menerus sampai tak terhingga, pada dasarnya semua angka yang ada diantara sebuah interval. Tentunya kamu tidak akan mengharapkan sebuah baterai untuk bertahan lebih dari 1000 jam, tetapi tidak ada orang yang bisa menghitung pada jam berapa tepatnya sebuah baterai akan mati.

Data kategori (biasa juga disebut sebagai data kualitatif atau data “ya/tidak”) mewakili karakteristik yang ada pada suatu hal. Seperti, jenis kelamin seseorang, status pernikahan, asal, atau jenis film yang seseorang atau beberapa orang suka. Data berbentuk kategori bisa di gambarkan dalam bentuk angka (seperti angka “1” untuk pria dan “2” untuk perempuan), tetapi nomor-nomor ini tidak memiliki fungsi seperti angka dalam matematika yang mana angka “1” akan lebih tinggi nilainya daripada “2”, angka-angka ini juga tidak bisa ditambahkan. Bisa juga dibagi menjadi ke dalam 4 bagian yang merupakan anak-anak dari data angka dan data kategori.

Pertama ada dari data kategori yaitu data nominal dan data ordinal

Data nominal digunakan untuk melabel sebuah variabel tanpa ada nilai kuantitatif. “Nominal” juga bisa dikatakan sebagai “label”. Beberapa contohnya adalah pada sebuah hasil penelitian bisa berisi 1 dan 2 yang menandakan jenis kelamin dimana 1 untuk laki-laki dan 2 untuk perempuan. Untuk mempermudah mengingatnya saya menganggap “nominal” yang mirip dengan “nama”. Sedikit fakta menarik adalah ketika hanya ada dua subkategori atau pilihan seperti jenis kelamin yang hanya ada dua di sebut sebagai “dichotomous”. Data ordinal adalah data yang digunakan untuk menentukan yang mana yang paling penting. Tanpa ada kejelasan seberapa besar nilainya diantaranya. Seperti dalam data interval sangat bahagia, bahagia, baik, dan tidak baik. Tidak bisa ditentukan seberapa besar perasaan dari baik ke bahagia. Begitu pula kepada semua subkategorinya atau variabel di dalamnya. Data ordinal biasanya menghitung sesuatu yang diisi dengan kesenangan, kenyamanan, dan lain-lain....

Data interval adalah data berbentuk angka yang kita tahu akan memiliki jarak dan perbedaan yang pasti antara nilai yang satu dengan yang lainnya. Contoh klasik dari penilaian interval adalah temperatur Celsius karena perbedaan antara nilai itu sama. Contohnya, perbedaan dari 60 Celsius dan 50 Celsius itu dipisahkan dengan 10 Celsius yang bisa kita hitung. Interval sendiri memiliki arti “nilai perantara” yang memberitahukan tentang urutan dan nilai setiap benda atau variabel. Masalah dari skala interval adalah tidak ada yang benar-benar 0 (nol). Sama seperti dalam temperatur Celsius tidak ada namanya yang “temperatur kosong”. Nol ada dalam skala interval tidak mengartikan ketiadaan nilai, tapi lebih kepada angka yang digunakan dalam penilaian. Kenapa ini penting. Alasannya adalah karena tanpa nol yang sesungguhnya akan mustahil untuk melakukan perhitungan perkalian dan pembagian. Contohnya dalam Celsius, 10 c kepada 20 c akan kita anggap sebagai 2 kali lipat tapi jika di ubah ke Farenheit 10c = 50f, dan 20c = 68f yang merupakan tidak dua kali lipat. Data rasio sangat jago dalam melakukan penilaian data karena hal ini memberitahukan tentang urutan, mereka membicarakan nilai yang pasti pada setiap unitnya, dan yang ini memiliki nol yang absolut yang membuat kita bisa melakukan statistik deskriptif dan inferensial. Serta semua yang ada di interval bisa digunakan dalam rasio dengan tambahan rasio memiliki nol yang sesungguhnya jadi bisa melakukan pembagian dan perkalian.

Kesimpulan

Tipe data dalam statistik pada dasarnya bisa dibagi menjadi 2 (dua) yaitu data berbentuk angka (numerical) dan data kategori (categorical). Dan dibagi lagi menjadi 4 tipe data yaitu data nominal dan ordinal yang merupakan anak dari data kategori lalu ada data interval dan data rasio yang merupakan anak dari data angka. Keempat tipe data ini ada waktu dan tempat untuk menggunakannya.

Referensi

https://www.dummies.com/education/math/statistics/types-of-statistical-data-numerical-categorical-and-ordinal/

https://www.mymarketresearchmethods.com/types-of-data-nominal-ordinal-interval-ratio/