Seperti telah disebut di muka, statistik dalam prakteknya tidak bisa dilepaskan dari data yang berupa angka, baik itu dalam statistik deskriptif yang menggambarkan data, maupun statistik inferensi yang melakukan analisis
terhadap data. Namun, sebenarnya data dalam statistik juga bisa mengandung data non angka atau data kualitatif
Data dalam statistik berdasarkan tingkat pengukurannya (level of measurement) dapat dibedakan dalam empat jenis:
Data Kualitatif (Qualitative Data)
Data kualitatif secara sederhana bisa disebut data yang bukan berupa angka. Data kualitatif mempunyai ciri tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian.
Data kualitatif bisa dibagi menjadi dua:
1. Nominal
Data bertipe nominal adalah data yang paling “rendah” dalam level pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori, maka data tersebut adalah data nominal (data
kategori). Misal proses pendataan tempat tinggal 40 responden dalam suatu penelitian. Dalam kasus ini setiap orang akan bertempat tinggal di suatu tempat tertentu (berdasar KTP), tidak bisa di tempat lain. Misal Amir berdomisili di Solo, maka dia (dianggap) tidak mungkin tinggal di Jakarta, atau punya dua KTP. Jadi, data tempat tinggal adalah data nominal karena Amir hanya punya satu dan satu-satunya, tidak bisa lebih dari satu, tempat tinggal yang ditunjukkan dengan KTP. Atau, data Jenis Kelamin seseorang. Ini juga suatu data nominal karena seorang laki-laki tidak mungkin berkelamin ganda. Demikian juga Tanggal Lahir seseorang, Pekerjaan (diasumsi hanya satu jenis pekerjaan dalam satu saat), dan seterusnya.
Data Nominal dalam praktek statistik biasanya akan dijadikan “angka”, yaitu proses yang disebut kategorisasi. Misal dalam pengisian data, jenis kelamin lelaki dikategorikan sebagai “1” dan perempuan sebagai “2”. Kategori ini hanya sebagai tanda saja. Jadi, tidak bisa dilakukan operasi matematika,
seperti 1 + 2 atau 1 – 2, dan lainnya.
2. Ordinal
Data ordinal, seperti pada data nominal, adalah juga data kualitatif namun dengan level yang lebih “tinggi” daripada data nominal. Jika pada data nominal, semua data kategori dianggap sama, maka pada data ordinal, ada tingkatan data. Misal pada data Jenis Kelamin di atas, Lelaki dianggap setara dengan Wanita, atau dalam data Tempat Kelahiran, data Jakarta dianggap sama dengan data Yogyakarta, Surabaya, Boyolali, dan seterusnya. Pada data ordinal, ada data dengan urutan lebih tinggi dan urutan lebih rendah. Misal data tentang sikap seseorang terhadap produk tertentu. Dalam pengukuran sikap konsumen, ada sikap yang “suka”, “tidak suka”, “sangat suka”, dan lainnya. Di sini data tidak bisa disamakan derajatnya, dalam arti“suka” dianggap lebih tinggi dari “tidak suka”, namun lebih rendah dari“sangat suka”. dan lainnya. Jadi, di sini ada preferensi atau tingkatan data,di mana data yang satu berstatus lebih tinggi atau lebih rendah dari yang lain.
Namun, pada data ordinal juga tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti jika “tidak suka” dikategorikan sebagai “1”, “suka” sebagai “2” dan “sangat suka” sebagai “3”, maka tidak bisa dianggap “1 + 2 = 3”, atau “tidak suka” ditambah “suka” menjadi “sangat suka”!
terhadap data. Namun, sebenarnya data dalam statistik juga bisa mengandung data non angka atau data kualitatif
Data dalam statistik berdasarkan tingkat pengukurannya (level of measurement) dapat dibedakan dalam empat jenis:
Data Kualitatif (Qualitative Data)
Data kualitatif secara sederhana bisa disebut data yang bukan berupa angka. Data kualitatif mempunyai ciri tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian.
Data kualitatif bisa dibagi menjadi dua:
1. Nominal
Data bertipe nominal adalah data yang paling “rendah” dalam level pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori, maka data tersebut adalah data nominal (data
kategori). Misal proses pendataan tempat tinggal 40 responden dalam suatu penelitian. Dalam kasus ini setiap orang akan bertempat tinggal di suatu tempat tertentu (berdasar KTP), tidak bisa di tempat lain. Misal Amir berdomisili di Solo, maka dia (dianggap) tidak mungkin tinggal di Jakarta, atau punya dua KTP. Jadi, data tempat tinggal adalah data nominal karena Amir hanya punya satu dan satu-satunya, tidak bisa lebih dari satu, tempat tinggal yang ditunjukkan dengan KTP. Atau, data Jenis Kelamin seseorang. Ini juga suatu data nominal karena seorang laki-laki tidak mungkin berkelamin ganda. Demikian juga Tanggal Lahir seseorang, Pekerjaan (diasumsi hanya satu jenis pekerjaan dalam satu saat), dan seterusnya.
Data Nominal dalam praktek statistik biasanya akan dijadikan “angka”, yaitu proses yang disebut kategorisasi. Misal dalam pengisian data, jenis kelamin lelaki dikategorikan sebagai “1” dan perempuan sebagai “2”. Kategori ini hanya sebagai tanda saja. Jadi, tidak bisa dilakukan operasi matematika,
seperti 1 + 2 atau 1 – 2, dan lainnya.
2. Ordinal
Data ordinal, seperti pada data nominal, adalah juga data kualitatif namun dengan level yang lebih “tinggi” daripada data nominal. Jika pada data nominal, semua data kategori dianggap sama, maka pada data ordinal, ada tingkatan data. Misal pada data Jenis Kelamin di atas, Lelaki dianggap setara dengan Wanita, atau dalam data Tempat Kelahiran, data Jakarta dianggap sama dengan data Yogyakarta, Surabaya, Boyolali, dan seterusnya. Pada data ordinal, ada data dengan urutan lebih tinggi dan urutan lebih rendah. Misal data tentang sikap seseorang terhadap produk tertentu. Dalam pengukuran sikap konsumen, ada sikap yang “suka”, “tidak suka”, “sangat suka”, dan lainnya. Di sini data tidak bisa disamakan derajatnya, dalam arti“suka” dianggap lebih tinggi dari “tidak suka”, namun lebih rendah dari“sangat suka”. dan lainnya. Jadi, di sini ada preferensi atau tingkatan data,di mana data yang satu berstatus lebih tinggi atau lebih rendah dari yang lain.
Namun, pada data ordinal juga tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti jika “tidak suka” dikategorikan sebagai “1”, “suka” sebagai “2” dan “sangat suka” sebagai “3”, maka tidak bisa dianggap “1 + 2 = 3”, atau “tidak suka” ditambah “suka” menjadi “sangat suka”!
