Statistik/data merupakan poin
penting dalam statistika. Ada bermacam-macam data yang dikenal dalam
statistika, antara lain:
- Data kualitatif yaitu data yang berbentuk
kalimat, kata atau gambar. Contoh dari data kualitatif adalah tidak enak, enak,
sangat enak.
- Data kuantitatif yaitu data berupa angka.
Data kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua besar yaitu diskrit dan
kontinu. Data diskrit adalah data yang diperoleh dari hasil menghitung atau
membilang (bukan mengukur) Contohnya jumlah mahasiswa mipa matematika ada 500
orang, peserta seminar mathfair berjumlah 300 orang, dan himpunan bilangan asli
dari 1 sampai 8 A= {1,2,3,4,5,6,7,8}.
- Data diskrit yaitu data
data yang tidak dikonsepsikan adanya nulai-nilai di antara data (bilangan) lain
yang terdekat contoh banyaknya jumlah anak di suatu keluarga, jumlah rumah di
suatu kampung. Misalnya juka bilangan 2 dan 3 menunjukan jumlah anak anak di
keluarga A dan keluarga B, maka di antara kedua bilangan tersebut tidak ada
bilangan-bilangan lain. Tidak pernah kita mengatakan bahwa jumlah anak di suatu
keluarga adalah 2,4 atau 2,9.
- Data kontinu yaitu data yang
didapat dari hasil pengukuran. Data hasil pengukuran diperoleh dari tes,
kuesioner ataupun alat ukur lain yang sudah terstandar misalnya timbangan,
panjang ataupun data psikologis yang lain. yang termasuk data kontinum ini
adalah interval dan rasio.
Data didapatkan dari perhitungan dan pengukuran. Pengukuran adalah penggunaan
aturan untuk menetapkan bilangan pada obyek atau peristiwa. Dengan kata lain,
pengukuran memberikan nilai-nilai variabel dengan notasi bilangan. Aturan
penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran disebut data atau tingkat pengukuran
(scales of measurement).Secara lebih rinci, dalam statistik terdapat 4 data
pengukuran yaitu nominal, ordinal, interval dan rasio.
- Data nominal adalah data
mengelompokkan obyek atau peristiwa dalam berbentuk kategori. Data nominal
diperoleh dari pengukuran nominal yaitu suatu proses mengklasifikasian
obyek-obyek yang berbeda kedalam kategori-kategori berdasarkan beberapa
karakteristik tertentu.
Karakteristik data nominal adalah
• Kategori data bersifat mutually eksklusif (setiap obyek hanya memiliki satu
kategori)
• Kategori data tidak disusun secara logis
Contoh : Jenis Kelamin, warna kulit, dan agama, pada contoh tersebut kita
memahami bahwa data nominal kita hanya dapat mengetahui bahwa subjek termasuk
ke dalam kategori tertentu (pria atau wanita, hitam atau putih atau sawo
matang, Islam atau Kristen atau Budha atau lainya). Perbedaan subjek dalam data
nominal bersifat kualitatif dan tidak mempunyai makna kuantitatif.
- Data ordinal adalah data
yang menunjukkan perbedaan tingkatan subjek secara kuantitatif. Contoh :Data
ini biasanya dipergunakan dalam menentukan ranking seseorang dibandingkan
dengan yang lain. misalnya ranking siswa dikelas dibuat dari nilai tertinggi
sampai nilai terendah. Ranking pertama dan kedua tidak memiliki jarak rentangan
yang sama dengan ranking kedua dan ketiga. Contoh lain data ordinal adalah
nilai mahasiswa dalam bentuk huruf, A, B, C, D dan E. data ordinal memiliki
karakteristik:
• Kategori data bersifat mutually eksklusif (setiap obyek hanya memiliki satu
kategori)
• Kategori data tidak disusun secara logis
• Kategori data disusun berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan besarnya
karakteristik yang dimiliki
Secara singkat, dapat dikata bahwa data ordinal, disamping memiliki sifat yang
dimiliki data nominal juga menunjukan kedudukan (tingkatan) subjek dalam suatu
kelompok pada suatu variable.
- Data interval adalah data
yang yang memiliki jarak yang sama antar datanya akan tetapi tidak memiliki nol
mutlak. Nol mutlak artinya tidak dianggap ada. Selain memiliki kedua ciri di
atas (menunjukan klasifikasi dan kedudukan subjek dalam kelompok), data
interval juga memiliki sifat kesamaan jarak (equality of interval) antara nilai
yang satu dengan nilai yang lain. Skor mentah (raw score) yang dihasilkan dari
suatu tes hasil belajar atau tes kecerdasan sering disebut sebagai data yang
berdata interval (data interval). Salah satu ciri matematis yang dimiliki data
interval adalah penjumlahan. Dengan demikian, kita dapat membuat operasi
penambahan atau pengurangan. Misalnya, jarak pada temperature tertentu. Jarak
antara 250F dengan 500F sama dengan jarak 750F dengan 1000F. akan tetapi, data
suhu ini tidak memiliki titik nol mutlak sehingga kita tidak bisa melakukan
operasi perkalian dan pembagian. Untuk itu maka ada satu lagi data yaitu data
rasio.
- Data rasio adalah data
yang bersekala rasio hampir sma dengan data interval, yakni keduanya memiliki
ketiga sifat di atas (menunjukan klasifikasi dan kedudukan subjek dalam suatu
kelompok, serta sifat persamaan jarak). Data rasio berbeda dari data interval
karena pertama data rasio memiliki nilai mutlak nol. Data pengukuran yang
memiliki nol mutlak sehingga dapat dilakukan operasi perkalian dan pembagian.
Misalnya berat badan, tinggi badan, pendapatan dan lain sebagainya. untuk melakukan
pengujian hipotesis, maka data yang kita miliki minimal berdata interval. jika
data berdata nominal atau ordinal, data tersebut harus ditransfer dulu ke data.
Contoh : perbandingan (rasio) antara skor-skor yang berdata rasio, 20 kg adalah
2 kali 10 kg, 15 m = 3 m x 5 m dan sebagainya.
