Skala Data

Dalam ilmu statistika, khususnya statistika dalam bidang penelitian kuantitatif, terdapat banyak jenis uji statistika. Dan, masing masing uji statistika tersebut, dapat dikelopokkan menjadi dua kelompok besar, yaitu :

  1. Statistika Parametrik
  2. Statistika non Parametrik

Kedua jenis statistika tersebut dikelompokkan, secara sederhana berdasarkan dengan skala data yang akan dianalisis. Dalam tulisan ini, akan disajikan pengertian dan contoh 4 skala data yang biasa digunakan dalam uji statistika.

  1. Data Rasio. Data rasio adalah sebuah data kuantitatif yang besarannya bersifat mutlak. Ciri khas dari data jenis ini adalah adanya nilai 0 (nol), ada desimal (sehingga mengenal jenis data pecahan), dan kebanyakan memiliki satuan. Contoh jenis data rasio adalah, berat badan, tinggi badan, jarak, massa benda, harga barang kebutuhan pokok, nilai inflasi, kandungan kalori, kandungan protein, dan sebagainya.
  2. Data interval. Skala data interval, secara statistik, memiliki derajat yang lebih rendah dalam statistika. Skala data interval, adalah jenis data kuantitatif, yang diukur berdasarkan range, atau memiliki nilai terendah hingga tertinggi. Tapi, skala data interval, biasanya tidak memiliki nilai 0 secara mutlak. Contoh data dengan skala interval antara lain adalah, nilai Indeks Prestasi Komulatif, suhu ruangan, tingkat kepuasan pengunjung (dari skala 1 – 10), nilai kuning telur (skala 1-15).
  3. Data Ordinal.

 

Data rasio dan interval, dalam kajian statistika dikategorikan sebagai data metrik atau data kuantitatif. Kedua jenis data tersebut, didapatkan dengan cara “mengukur”. Olah data kedua jenis data tersebut, baik secara univariat atau multivariat, menggunakan statistika parametrik. Dalam statistika parametrik, angka yang diukur adalah mean, varian dan kovarian.

Selain kedua jenis data tersebut diatas, terdapat dua jenis data lain, yaitu data ordinal dan data nominal. Kedua jenis data tersebut dikategorikan sebagai data non metrik, sehingga dalam analisis data, yang digunakan adalah statistika non parametrik. Dalam statistika non parametrik, angka utama yang diuji adalah modus, median, serta angka maksimum dan minimum. Dalam statistika non parametrik, data didapatkan dengan cara “menghitung”.

  1. Data ordinal. Data ordinal adalah jenis data pengkategorian. Sehingga, ada pengkategorian, tetapi nilai dalam kategori tersebut tidak bersifat mutlak. Contoh data ordinal adalah tingkat resistensi antibiotika (resisten, intermediate, sensitif), tingkat kepuasan pelanggan (tidak puas, puas, sangat puas), dan tingkat persetujuan (sangat tidak setuju, tidak setuju,biasa saja,  setuju, sangat setuju). Data ordinal, dengan kategori lebih dari 7, biasanya sudah dikategorikan sebagai data interval, terlebih jika dianalisis dengan menggunakan software SPSS.
  2. Data nominal. Data nominal adalah sebuah data dengan perbedaan atau saling bertolak belakang, serta nilai dalam data nominal, tidak memiliki angka nol, tidak ada nilai desimal, dan angka hanya menjadi simbol. Contoh data nominal adalah, gender (laki/perempuan), tua dan muda, setuju/menentang, sakit/sehat, subur/mandul, berat/ringan, dan sebagainya.

Pemahaman atas skala data, adalah dasar dalam uji statistika. Jika seorang peneliti tidak memahami skala data yang diperoleh dan dianalisis, maka akurasi hasil analisisnya menjadi rendah.

 

 

 

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s