Skala Angka Pengukuran dalam Pandangan Statistik – Skala pengukuran merupakan, satu pengetahuan yang sangat penting sebelum seseorang melakukan pengolahan data. Skala pengukuran pertama kali diperkenalkan oleh S.S. Steven. Namun, sering kali hal ini dianggap remeh dan diabaikan. Pada dasarnya setiap tools (alat bantu hitung) statistik tidak bisa digunakan begitu saja, ada persyaratan (asumsi yang harus dipenuhi), misalnya : skala data, distribusi data, independensi data, dan variabilitas data.
4 Skala Angka Pengukuran Statistik
Berdasarkan sifatnya, ada empat pembedaan skala :
1. Skala nominal
Skala nominal adalah tingkatan pengukuran paling dasar di antara keempatnya. Pada skala ini, data dikategorikan ke dalam kelompok atau kategori tanpa adanya urutan tertentu atau nilai numerik yang dapat diartikan. Contoh umum dari skala nominal adalah jenis kelamin, warna, atau jenis darah. Meskipun kita dapat memberikan label atau nama pada setiap kategori, tidak ada urutan inheren di antara mereka.
Salah satu karakteristik kunci dari skala nominal adalah bahwa operasi perhitungan, seperti pengurangan atau penambahan, tidak memiliki makna. Oleh karena itu, hanya operasi yang melibatkan persamaan atau ketidaksetaraan yang dapat diterapkan. Misalnya, kita bisa mengatakan bahwa jenis kelamin “Pria” sama dengan jenis kelamin “Wanita,” tetapi tidak ada arti kuantitatif dalam pernyataan tersebut.
Sifat : membedakan.
Contoh : jenis kelamin (laki-laki, perempuan), agama (Islam, Katolik, Kristen, Hindu, Budha).
Contoh metode statistik : chi-square, crosstab, analisis korespondensi, regresi logistik, latent profile analysis.
2. Skala ordinal
Skala ordinal menggabungkan konsep kategori dengan adanya urutan atau peringkat yang jelas. Data dalam skala ini dapat diurutkan dari yang terendah ke yang tertinggi, tetapi jarak antar nilai tidak konsisten atau dapat diukur dengan jelas. Contoh dari skala ordinal termasuk peringkat kepuasan pelanggan, kelas sosial, atau tingkat pendidikan. Meskipun kita dapat menyusun peringkat, kita tidak dapat mengukur seberapa besar perbedaan antara masing-masing nilai secara kuantitatif.
Operasi yang dapat diterapkan pada skala ordinal termasuk perbandingan atau peringkat relatif. Namun, kita tidak dapat melakukan operasi aritmetika langsung, seperti mengatakan bahwa peringkat 1 lebih “dua kali lebih baik” daripada peringkat 2. Oleh karena itu, meskipun kita dapat mengidentifikasi peringkat yang lebih tinggi atau lebih rendah, kita tidak dapat menentukan seberapa besar perbedaan antara mereka.
Sifat : membedakan, ada urutan.
Contoh : tingkat pendidikan (SD, SMP, SMU, Perguruan tinggi), nilai akreditasi (A, B, C, D, E).
Contoh metode statistik : korelasi spearman, ordinal logistic regression, attribute agreement analysis.
3. Skala interval
Skala interval memiliki sifat ordinal dan tambahan dimensi yang memungkinkan pengukuran jarak antara titik-titik pada skala menjadi konsisten dan bermakna. Nilai-nilai pada skala interval memiliki urutan, dan kita dapat mengukur seberapa besar perbedaan antara nilai-nilai tersebut. Contoh umum dari skala interval adalah suhu dalam derajat Celsius atau Fahrenheit.
Salah satu ciri penting dari skala interval adalah bahwa tidak ada titik nol yang mutlak. Meskipun kita dapat mengukur perbedaan antar nilai, kita tidak dapat menyatakan bahwa suhu 0°C atau 0°F adalah nol secara mutlak. Oleh karena itu, kita dapat melakukan operasi perbandingan (misalnya, 10°C lebih panas daripada 5°C), tetapi operasi perkalian atau pembagian tidak bermakna (misalnya, suhu 20°C tidak dua kali lebih panas daripada 10°C).
Sifat : membedakan, ada urutan, memiliki jarak yang sama.
Contoh : usia, skor penilaian test psikologi.
Contoh metode statistik : korelasi pearson, analisis regresi, analisis faktor, K-means cluster, diskriminan.
4. Skala rasio
Skala rasio memiliki semua karakteristik skala sebelumnya (nominal, ordinal, dan interval) ditambah dengan titik nol yang mutlak. Pada skala rasio, kita dapat melakukan semua jenis operasi aritmetika, termasuk perkalian dan pembagian, karena titik nol mutlak menyiratkan bahwa variabel memiliki nilai nol yang benar-benar tidak ada. Contoh dari skala rasio termasuk berat badan, tinggi badan, atau pendapatan.
Ciri khas dari skala rasio adalah adanya nol yang mutlak, yang memungkinkan untuk pernyataan kuantitatif yang lebih kuat. Misalnya, jika seseorang memiliki tinggi badan 0 cm, itu berarti tidak ada tinggi badan sama sekali. Oleh karena itu, pada skala rasio, perbandingan antar nilai memiliki arti mutlak, dan kita dapat membuat pernyataan seperti “nilai ini dua kali lipat lebih besar daripada nilai itu.”
Sifat : membedakan, ada urutan, memiliki nilai nol mutlak.
Contoh : nilai penjualan (sales), jumlah pelanggan.
Contoh metode statistik yang dapat digunakan : korelasi pearson, analisis regresi, analisis faktor, K-means cluster, analisis diskriminan, analisis time series.
Demikianlah apa yang bisa kami sampaikan mengenai skala angka pengukuran dalam pandangan statistik. Semoga bermanfaat dan sampai jumpa kembali dengan kami di lain kesempatan (maglearning.id).