Data yang tidak dapat dihitung atau tidak memiliki satuan disebut

Data yang tidak dapat dihitung atau tidak memiliki satuan disebut

Data statistik ABI Research. ©2013 PhoneArena

TRENDING | 29 September 2021 08:02
Reporter : Kurnia Azizah


Merdeka.com –

Jenis data statistik adalah konsep penting, yang perlu dipahami untuk menerapkan pengukuran statistik dengan benar. Memahami jenis data statistik ini menjadi bagian dari informasi faktual yang direkam, bertujuan untuk proses analisis.

Dua proses analisis data adalah interpretasi dan penyajian. Bentuk statistik menjadi hasil dari analisis data. Meski sebenarnya ada banyak jenis data statistik, seperti data diskrit, hingga data dikotomis. Tapi yang paling umum digunakan adalah enam jenis yang akan dikulik di sini.

Terdapat empat jenis data statistik hasil pengukuran, yakni Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio. Sedangkan jenis data statistik berdasarkan sifatnya, terbagi menjadi data kuantitatif dan data kualitatif.

Keempat jenis data statistik tersebut, juga bertujuan untuk mengetahui perbedaan dari data kualitatif dan kuantitatif.

Memahami dengan baik tentang jenis data statistik atau skala pengukuran ini merupakan prasyarat penting untuk melakukan Analisis Data Eksplorasi (EDA). Hal ini lantaran sejumlah pengukuran statistik, hanya untuk tipe data tertentu.

Selain itu, mengetahui jenis data statistik akan membantu Anda memilih metode visualisasi yang tepat. Pikirkan tipe data sebagai cara untuk mengkategorikan berbagai jenis variabel.

Untuk lebih jelasnya, simak lebih lanjut mengenai jenis data statistik dan contohnya berikut ini, seperti dihimpun dari berbagai sumber, Rabu (29/9).

2 dari 4 halaman

Dilihat dari sifatnya, jenis data statistik terbagi menjadi dua, yakni:

1. Data Kualitatif

Data kualitatif dikenal juga sebagai data kategoris. Karena menggambarkan data yang sesuai dengan kategori. Data kualitatif tidak bersifat numerik.

Informasi kategori ini melibatkan variabel kategoris yang menggambarkan fitur seperti jenis kelamin seseorang, kota asal, bahasa, agama, dan banyak lagi.

Ukuran kategoris didefinisikan dalam spesifikasi kalimat penjelasan, tapi tidak dalam hal angka.

Baca Juga :   Tentukan luas permukaan terkecil dari silinder yang memiliki volume 1 liter

Terkadang data kualitatif menyimpan nilai numerik. Tapi nilai tersebut tidak memiliki arti matematis layaknya data kuantitatif.

chi2innovations.com ©2021 Merdeka.com

Contohnya, tabel yang mencantumkan data kualitatif adalah:

  • tanggal lahir
  • olahraga favorit
  • kode pos sekolah
  • Warna mobil di parkiran
  • nilai siswa di kelas

Di sini, tanggal lahir dan kode pos sekolah memiliki nilai kuantitatif, tetapi tidak memberikan arti numerik. Yang termasuk dalam kategori data kualitatif adalah Nominal dan Ordinal. Simak terus untuk pembagian jenis data statistik ini.

2. Data Kuantitatif

Data kuantitatif dikenal juga sebagai data numerik. Karena mewakili nilai numerik yaitu, berapa banyak, atau seberapa sering. Data numerik memberikan informasi tentang jumlah hal tertentu.

Beberapa contoh data kuantitatif adalah ukuran tinggi, panjang, ukuran, berat, dan sebagainya. Data kuantitatif dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis berdasarkan kumpulan datanya.

Dua klasifikasi data kuantitatif yang berbeda adalah data diskrit dan data kontinu. Penghitungannya bisa secara manual atau menggunakan aplikasi SPSS (Statistical Product and Service Solutions).

Data kuantitatif diukur dengan beberapa jenis alat ukur, seperti penggaris, timbangan, stop-watch, termometer dan sebagainya.

chi2innovations.com ©2021 Merdeka.com

Contoh data kuantitatif yang kerap dijumpai, seperti:

  • Jumlah orang yang tinggal
  • Jumlah air (misalnya 1,7 liter)
  • Berat (dalam gram, kilogram, ton)
  • Waktu (dalam detik, menit, jam, hari atau tahun)
  • Suhu (dalam derajat Celcius, Fahrenheit atau Kelvin)
  • Jumlah uang yang dimiliki
  • Jumlah siswa di jurusan A
  • Angka kemenangan yang diperoleh Capres A

3 dari 4 halaman

chi2innovations.com ©2021 Merdeka.com

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, jenis data statistik dalam data kuantitatif, terbagi lagi menjadi dua, yaitu:

1. Data Diskrit

Data diskrit adalah informasi yang hanya dapat mengambil nilai tertentu dan tidak dapat dibuat lebih presisi. Informasi diskrit hanya berisi sejumlah nilai yang mungkin terbatas.

Di sini, hal yang dapat dihitung dalam bilangan bulat, seperti angka dalam dadu (1, 2, sampai 6). Atau bisa juga jenis skema bilangan tetap lainnya, seperti ukuran sepatu (34, 35, 36).

Baca Juga :   Tanda yang digunakan pada garis paranada untuk menunjukkan letak titik nada disebut

Disebut data diskrit karena mereka memiliki titik tetap dan ukuran peralihan tidak ada. Karena Anda tidak bisa mendapatkan 2,5 pada dadu, bahkan tidak dapat memiliki ukuran sepatu 34,5.

Contoh data diskrit:

  • jumlah siswa dalam satu kelas
  • jumlah pasien di rumah sakit
  • jumlah kelereng dalam kantong

2. Data Kontinu

Data kontinu adalah data yang dapat mengambil nilai apa pun, biasanya dalam batas-batas tertentu, dan dapat dibagi menjadi bagian yang lebih halus.

Data kontinu memiliki jumlah nilai kemungkinan yang tak terbatas yang dapat dipilih dalam rentang tertentu.

Contoh data kontinu:

  • Kisaran suhu.
  • Tinggi badan seseorang adalah data kontinu karena dapat diukur dalam meter dan pecahan meter (sentimeter, milimeter, nanometer).
  • Waktu suatu peristiwa juga merupakan data kontinu dan dapat diukur dalam tahun. Bahkan bisa dibagi menjadi pecahan yang lebih kecil, tergantung pada seberapa akurat Anda ingin merekamnya (bulan, hari, jam, menit, detik).

4 dari 4 halaman

chi2innovations.com ©2021 Merdeka.com

Selanjutnya jenis data statistik jika dilihat berdasarkan pada hasil pengukurannya terbagi menjadi empat, di antaranya:

1. Data Interval

Data interval ini menjadi bagian dari data kontinu. Tapi ini termasuk jenis data statistik dari hasil skala pengukuran.

Nilai interval mewakili unit terurut yang memiliki perbedaan yang sama. Oleh karena itu datanya memiliki variabel yang berisi nilai numerik. Di mana Anda mengetahui perbedaan yang tepat antara nilai-nilai tersebut.

Contohnya adalah fitur yang berisi suhu tempat tertentu.

Masalahnya, data nilai interval tidak memiliki “nol yang benar”. Anda dapat menambah dan mengurangi, tapi tidak dapat mengalikan, membagi, atau menghitung rasio. Karena tidak ada nol yang benar, banyak statistik deskriptif dan inferensial tidak dapat diterapkan.

Baca Juga :   How do you find the start of a cycle in a linked list?

2. Data Rasio

Nilai rasio juga merupakan satuan terurut yang memiliki selisih yang sama. Nilai rasio hampir sama dengan nilai interval, dengan perbedaan bahwa rasio memiliki nol mutlak. Contohnya adalah inggi, berat, panjang, dan banyak lagi.

3. Data Ordinal

Data/variabel ordinal adalah jenis data yang mengikuti urutan alami. Ini termasuk dalam bagian data kualitatif.

Hal penting dari data nominal adalah perbedaan di antara nilai data tidak ditentukan. Variabel ini banyak ditemukan dalam survei, keuangan, ekonomi, kuesioner, dan sebagainya.

Dikutip dari Built In, data ordinal biasanya direpresentasikan menggunakan diagram lingkaran dan batang. Data ini diselidiki dan ditafsirkan melalui banyak alat visualisasi. Informasi akan dinyatakan menggunakan tabel. Setiap baris dalam tabel menunjukkan kategori yang berbeda.

Selain itu, Anda dapat menggunakan persentil, median, mode, dan rentang interkuartil untuk meringkas data.

Oleh karena itu Anda dapat meringkas data ordinal Anda dengan frekuensi, proporsi, persentase.

4. Data Nominal

Data nominal disebut juga dengan skala nominal. Data nominal adalah salah satu jenis data statistik kualitatif, yang membantu memberi label pada variabel tanpa memberikan nilai numerik.

Meski begitu, terkadang, datanya bisa kualitatif dan kuantitatif. Contoh data nominal adalah huruf, simbol, kata, jenis kelamin, dan sebagainya.

Data nominal diperiksa menggunakan metode pengelompokan. Dalam metodenya, data dikelompokkan ke dalam kategori. Kemudian frekuensi atau persentase data dihitung. Data ini direpresentasikan secara visual menggunakan diagram lingkaran.

Contoh data nominal:

  • Suku (Batak, Sunda, Jawa, …)
  • Warna favorit (merah, hijau, biru,…)
  • Kategori jenis kelamin yang terdiri dari wanita dan laki-laki
  • Kategori status pernikahan, seperti menikah, lajang, dan juga janda/duda.

(mdk/kur)

Data yang tidak dapat dihitung atau tidak memiliki satuan disebut

Posted by: pskji.org