Setiap bidang penelitian bergantung pada data dalam satu atau lain cara. Dalam statistik, kami menggunakan data untuk menjawab pertanyaan, membuat prediksi, dan mengeksplorasi hubungan. Ada banyak jenis data statistik yang dapat kita gunakan dalam analisis, yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing.
Pada artikel ini, kita akan membahas dua jenis data yang paling umum: kuantitatif dan kualitatif. Kami juga akan memberikan contoh setiap tipe data sehingga Anda dapat lebih memahami cara penggunaannya dalam statistik. Jadi mari kita langsung membahasnya.
Apa itu Data dan Pentingnya?
Data didefinisikan sebagai “fakta dan statistik yang dikumpulkan untuk referensi atau analisis”. Dengan kata lain, data adalah informasi yang telah dikumpulkan dan dianalisis untuk digunakan untuk tujuan tertentu. Hal ini dapat berkisar dari memahami perilaku konsumen hingga memprediksi tren.
Namun mengapa data itu penting? Data membantu kita memahami dunia di sekitar kita dengan memberikan konteks dan informasi yang tidak tersedia. Misalnya, pertimbangkan platform media sosial seperti Twitter. Data Twitter dapat memberi tahu kita apa yang dibicarakan orang, bagaimana perasaan mereka, dan bahkan di mana mereka berada. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik, baik untuk tujuan pemasaran atau upaya bantuan bencana.
Data juga penting karena memungkinkan kita menguji hipotesis dan membuat prediksi. Misalnya, Anda seorang retailer dan ingin mengetahui apakah ada korelasi antara cuaca dan penjualan es krim.
Dengan menganalisis data historis penjualan dan kondisi cuaca, Anda dapat memperkirakan berapa banyak es yang perlu distok terlebih dahulu agar tidak kehabisan es saat cuaca sedang panas.
Selain itu, Anda bisa mendapatkan wawasan ilmiah tentang pentingnya data melalui Data Science Bootcamp online, yang juga akan membantu Anda meningkatkan keterampilan data dengan mudah.
Secara keseluruhan, data penting karena membantu kita memahami dunia di sekitar kita, menguji hipotesis, dan membuat prediksi.
Meskipun beberapa jenis data statistik lebih mudah digunakan dibandingkan yang lain, semua data dan semua jenis data statistik memainkan peran penting dalam membantu kita memahami dunia tempat kita hidup.
Sekarang kami akan melanjutkan penjelasan tipe data dengan gambaran rinci di bawah.
Jenis Data dalam Statistik
Data statistik dapat diklasifikasikan dengan berbagai cara, namun salah satu metode yang paling umum adalah dengan membaginya menjadi data kualitatif dan kuantitatif.
Data kualitatif adalah data non-numerik yang dapat dikelompokkan ke dalam kelompok. Misalnya data warna rambut merupakan data kualitatif karena dapat dibagi menjadi beberapa kelompok seperti “pirang”, “coklat”, dan “rambut merah”.
Sebaliknya, data kuantitatif adalah data numerik yang dapat diukur dan dibandingkan. Misalnya, data tinggi badan bersifat kuantitatif karena dapat diukur dalam inci atau sentimeter.
Ada banyak cara lain untuk mengklasifikasikan data statistik, namun data kualitatif dan kuantitatif adalah dua jenis data terpenting dalam statistik.
A) Data Kategorikal atau Kualitatif
Untuk menjelaskan jenis-jenis datanya, berikut ini kami telah mengklasifikasikan jenis-jenis data statistik beserta contoh dan detailnya.
1. Data Nominalnya
Data nominal adalah jenis data yang mengandung nama atau label. Contoh data nominal antara lain jenis kelamin, kebangsaan, agama, dll.
Dalam penelitian, data nominal sering digunakan untuk mengelompokkan peserta ke dalam kategori berbeda. Misalnya, peneliti mungkin ingin mempelajari efek pengobatan baru pada pria dan wanita.
Dalam hal ini, data nominal akan digunakan untuk memisahkan peserta menjadi dua kelompok: 4.444 laki-laki dan perempuan. Data nominal terkadang juga digunakan untuk mengukur kepuasan.
Misalnya, survei kepuasan pelanggan mungkin meminta pelanggan menilai pengalaman mereka dalam skala 1 sampai 5, dengan 1 berarti “sangat tidak puas” dan 5 berarti “sangat tidak puas” Sangat senang”.
Dalam hal ini nilai numerik mewakili kategori (tingkat kepuasan) yang berbeda, sehingga datanya dianggap nominal.
2. Data Ordinal
Istilah data ordinal mengacu pada data yang memiliki label yang menunjukkan peringkat atau urutan.
Contoh data ordinal antara lain kelas sosial (kelas atas, kelas menengah, kelas bawah), opini (sangat baik, baik, buruk), dan penilaian kepuasan (sangat puas, puas, netral, tidak puas, sangat tidak puas).
Seperti data nominal, data ordinal sering kali digunakan untuk mengelompokkan peserta ke dalam kategori berbeda. Namun berbeda dengan data nominal, data ordinal menunjukkan peringkat atau urutan antar kelompok.
Jadi, dengan menggunakan contoh di atas, kita tidak hanya mengetahui ada dua kelompok (laki-laki dan perempuan) tetapi juga mengetahui bahwa satu kelompok lebih baik dari yang lain (laki-laki lebih baik dari perempuan). Dalam beberapa kasus, data ordinal dapat diubah menjadi data interval atau rasio.
Misalnya, jika kita membandingkan suhu pada hari-hari yang berbeda, kita dapat mengurutkan hari-hari dari yang terdingin hingga terhangat. Dalam hal ini, data ordinal akan menunjukkan hari mana yang lebih dingin atau lebih hangat dibandingkan hari lainnya.
Namun jika kita mengetahui suhu sebenarnya setiap harinya (misalnya 60 derajat pada hari Senin dan 70 derajat pada hari Selasa), maka kita dapat membuat data interval atau rasio dengan menghitung derajat perbedaan suhu (10 derajat). Ini akan memberi kita lebih banyak informasi tentang perbedaan suhu daripada sekadar mengetahui hari mana yang lebih dingin atau lebih hangat dibandingkan hari lainnya.
B) Data Numerik atau Kuantitatif
1. Data Diskrit
Data diskrit dapat dihitung, artinya dapat dibagi menjadi unit-unit individual. Hal ini dapat mencakup hal-hal seperti jumlah orang di dalam ruangan atau jumlah mobil di jalan.
Data terpisah sering kali dikumpulkan melalui survei atau eksperimen dan dapat disajikan dalam grafik atau tabel. Salah satu kelebihan data diskrit adalah mudah dipahami dan diinterpretasikan. Namun kelemahannya adalah sulitnya memperoleh hasil yang akurat jika ukuran sampelnya kecil.
Selain itu, data diskrit hanya dapat digunakan untuk mengukur sejumlah variabel terbatas. Misalnya, jika Anda melacak jumlah siswa per kelas di suatu sekolah, datanya akan bersifat diskrit karena jumlah kemungkinannya terbatas (mulai dari 0 hingga jumlah maksimum siswa di kelas tertentu) .
2. Data Berkelanjutan
Data kontinu adalah jenis data yang dapat mengambil nilai apa pun dalam rentang tertentu. Artinya, data tidak dibagi menjadi nilai-nilai diskrit tetapi ada sebagai titik-titik sepanjang suatu kontinum. Data yang kontinyu seringkali sulit dikumpulkan karena memerlukan pengukuran yang tepat. Data ini juga lebih sulit dianalisis dibandingkan data diskrit karena sering mengandung kesalahan.
Namun, data kontinyu memberikan lebih banyak informasi dibandingkan data diskrit dan dapat digunakan untuk membuat prediksi yang lebih akurat. Karena alasan inilah data berkelanjutan sering digunakan dalam bidang-bidang seperti prakiraan cuaca dan kedokteran. Misalnya, suhu adalah data kontinu karena dapat berupa angka berapa pun dalam rentang tertentu(32 derajat Fahrenheit, 33 derajat Fahrenheit, 34 derajat Fahrenheit, dll.).
Pentingnya Data Kualitatif dan Kuantitatif
Dalam dunia bisnis, data adalah segalanya. Kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data kualitatif dan kuantitatif sangat penting untuk membuat keputusan yang tepat dalam pemasaran, pengembangan produk, dan bidang bisnis lainnya.
Data kualitatif, termasuk informasi seperti survei pelanggan dan hasil kelompok fokus, dapat memberikan wawasan berharga mengenai perilaku dan preferensi pelanggan.
Data kuantitatif, seperti angka penjualan dan statistik lalu lintas situs web, dapat membantu bisnis melacak kemajuannya dan mengidentifikasi tren.
Kedua jenis data ini penting untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.
- Data merek dapat membantu perusahaan memahami “mengapa” di balik perilaku pelanggan. Misalnya, riset pelanggan mungkin mengungkapkan bahwa pelanggan tidak menyukai fitur produk tertentu. Informasi ini dapat digunakan untuk memodifikasi produk guna meningkatkan kepuasan pelanggan.
- Data kuantitatif, di sisi lain, membantu perusahaan memahami “mengapa” di balik perilaku pelanggan. Misalnya, statistik penjualan dapat memberi tahu Anda produk mana yang laris manis dan mana yang tidak. Informasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan penjualan dengan mengubah strategi pemasaran atau mengubah lini produk.
- Data kualitatif dan kuantitatif penting untuk mengambil keputusan mengenai strategi bisnis. Dengan mengumpulkan dan menganalisis kedua jenis data tersebut, perusahaan dapat lebih memahami pelanggan dan kebutuhan mereka. Hasilnya, Anda dapat membuat keputusan yang meningkatkan kinerja dan produktivitas.
- Untuk evaluasi yang lebih baik, disarankan untuk mencari bantuan dari para ahli di bidang data dan mencari tahu apa yang lebih baik dari kursus ilmu data. Tanda tangani sekarang.
Contoh Data Kualitatif
1. Rekening Produk Susu
Akun perusahaan susu adalah contoh yang baik dari data kualitatif dalam statistik. Jenis data ini mencakup informasi jenis susu yang diproduksi, jumlah susu, kandungan lemak susu, dan harga susu. Laporan peternakan sapi perah mencakup informasi tentang jumlah sapi dalam kawanan, umur sapi, dan kesejahteraan sapi.
Jenis data ini digunakan untuk memantau performa sapi dan mengambil keputusan mengenai pembiakan, pemberian pakan, dan pemerahan.
Dairy Reports adalah sumber informasi yang bagus bagi peternak sapi perah dan mereka yang meneliti industri susu.
2. Dokumen
Salah satu jenis data kualitatif adalah dokumen. Ini dapat mencakup hal-hal seperti surat, jurnal, situs web, foto digital, dll.
Sumber-sumber ini dapat memberikan informasi berharga tentang proyek penelitian Anda karena memberikan wawasan langsung ke dalam pemikiran dan pengalaman orang-orang.
Teks sangat membantu dalam memahami peristiwa sejarah karena dapat memberikan perspektif unik mengenai budaya dan tradisi masa lalu.
Analisis teks kualitatif sering kali melibatkan pembacaan cermat di mana peneliti menafsirkan makna teks. Hal ini sulit dilakukan karena teks dapat ditafsirkan secara berbeda.
Namun, dengan mencermati bahasa, organisasi, dan struktur sebuah teks, peneliti dapat mulai mengungkap makna tersembunyi di dalamnya.
3. Studi Kasus
Studi kasus adalah jenis data kualitatif yang umum. Sebuah studi mendalam tentang individu, kelompok atau peristiwa.
Studi kasus sering digunakan untuk memahami situasi yang kompleks. Hal ini dapat menjelaskan cara orang berpikir dan berperilaku, serta faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mereka.
Studi kasus dapat bermanfaat, namun juga mempunyai keterbatasan. Karena didasarkan pada sejumlah kecil subjek, maka mungkin tidak mewakili populasi umum. Selain itu, studi kasus memungkinkan adanya ide dan hipotesis peneliti sendiri.
4. Foto
Contoh data kualitatif dalam statistik adalah fotografi. Foto dapat memberikan informasi tentang cara orang berpakaian, cara mereka berkomunikasi satu sama lain, dan cara mereka menjalani kehidupan sehari-hari.
Hal ini juga dapat digunakan untuk mendokumentasikan perubahan dari waktu ke waktu, seperti pertumbuhan perkotaan dan pengembangan produk baru.
Gambar tidak hanya merupakan sumber informasi yang bagus, namun juga sangat menyentuh dan merangsang secara visual.
Ini adalah alat yang berharga bagi mereka yang ingin memahami seluk-beluk perilaku manusia..
5. Rekaman Audio
Rekaman audio adalah contoh data kualitatif. Jenis data ini mentah, belum diproses, dan secara langsung menggambarkan suatu peristiwa atau pengalaman.
Rekaman audio memungkinkan Anda menangkap tidak hanya karakteristik bahasa lisan, namun juga emosi dan isyarat nonverbal yang menyertai bahasa.
Dalam penelitian, rekaman audio sering digunakan untuk mengumpulkan data dari wawancara atau kelompok fokus.
Hal ini juga berguna untuk mempelajari perilaku lingkungan seperti interaksi pelanggan dan karyawan di lingkungan ritel.
Meskipun rekaman audio panjang dan sulit dianalisis, ada banyak sumber data yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan tentang orang-orang dan perilaku mereka.
6. Rekaman Video
Rekaman video dianggap data kualitatif karena merupakan rekaman peristiwa yang dapat dianalisis maknanya.
Misalnya, rekaman video wawancara dapat digunakan untuk menganalisis bahasa tubuh dan komunikasi nonverbal partisipan.
Rekaman video juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren perilaku.
Misalnya, jika seorang peneliti ingin mempelajari bagaimana orang berinteraksi di ruang publik, mereka dapat menganalisis serangkaian rekaman video yang diambil di tempat berbeda. Dengan cara ini, rekaman video dapat menjadi sumber data berkualitas yang berharga.
7. Transkripsi
Ada banyak cara untuk mengumpulkan data kualitatif, namun salah satu metode yang umum adalah menulis. Penerjemahan melibatkan pengubahan ucapan menjadi tulisan, yang dapat dianalisis pola dan temanya.
Jenis data ini sangat berguna untuk mempelajari cara orang berkomunikasi karena data tersebut menangkap aspek bahasa yang tidak dapat disampaikan hanya oleh angka.
Namun, pencatatan data membutuhkan banyak waktu dan tenaga, jadi penting untuk mempertimbangkan apakah jenis data ini sesuai untuk pertanyaan penelitian Anda..
8. Deskripsi
Deskripsi adalah data kualitatif yang memberikan gambaran fisik suatu benda, orang, atau tempat. Selain itu, data statistik jenis ini dapat dibagi menjadi dua sub kategori: statis dan dinamis.
Deskripsi statis adalah deskripsi fisik benda yang tidak bergerak, sedangkan deskripsi dinamis adalah deskripsi fisik benda yang bergerak.
Emosi adalah jenis data kualitatif lain yang dapat dikumpulkan melalui observasi. Jenis data ini menunjukkan bagaimana keadaan seseorang pada waktu tertentu.
Terakhir, opini adalah jenis data kualitatif yang menggambarkan keyakinan dan pendapat masyarakat tentang suatu topik tertentu.
9. Pengamatan
Observasi adalah contoh data berbasis statistik versus data kualitatif. Ketika peneliti mengamati suatu situasi, mereka secara verbal mencatat pikiran dan perasaan mereka.
Jenis data ini bisa sangat berguna dalam memberikan wawasan yang mungkin tidak terlihat hanya dari angka mentah saja.
Namun, penting untuk menyadari bahwa observasi dapat dan memang mempengaruhi pekerjaan peneliti.
Oleh karena itu, hal ini harus ditafsirkan dengan hati-hati.Sederhananya, data kualitatif memberikan gambaran dan gambaran yang lebih detail mengenai suatu fenomena dibandingkan data kuantitatif. Hal ini dapat sangat berguna bagi peneliti untuk memahami situasi yang kompleks.
Namun, penting untuk berhati-hati saat menafsirkan data jenis ini, karena sisi manusia dapat dengan mudah mempengaruhinya..
Contoh Data Kuantitatif
1. Pendapatan dalam Dolar
Data kuantitatif adalah data numerik yang dapat digunakan untuk mengukur sesuatu. Misalnya, uang bisa diukur dalam dolar.
Jenis data ini berguna untuk mengukur pendapatan perusahaan Anda, berapa banyak orang yang mengunjungi website Anda, berapa banyak produk yang terjual, dll.
Data kuantitatif biasanya dikumpulkan melalui survei, eksperimen, atau kumpulan data. Hal ini dapat dianalisis menggunakan metode statistik untuk memahami tren dan hubungan.
Misalnya, Anda dapat menggunakan data kuantitatif untuk memahami bagaimana perubahan ekonomi mempengaruhi keuntungan perusahaan Anda.
2. Berat dalam Kilogram
Bobot adalah contoh yang baik dari data kuantitatif dalam statistik. Ini adalah ukuran berapa banyak massa yang dimiliki suatu benda.
Satuan SI untuk berat badan adalah kilogram, yang merupakan satuan yang digunakan kebanyakan orang untuk membicarakan berat badan.
Berat badan dapat diukur menggunakan berbagai metode, termasuk timbangan dan neraca pegas, dan Anda dapat menggunakan penggaris dan waterpas untuk menemukan pusat massa seseorang.Berat badan sangat penting dalam banyak bidang, termasuk teknik dan kedokteran.
Insinyur perlu mengetahui berat benda untuk menghitung hal-hal seperti berat atau gravitasi, dan dokter perlu mengetahui berat pasien untuk meresepkan dosis obat yang tepat.
Berat badan adalah bagian besar dari kehidupan sehari-hari. Misalnya, orang sering menggunakan berat badan sebagai ukuran kesehatannya.
3. Usia dalam Bulan atau Tahun
Usia sering kali dicatat sebagai variabel kuantitatif. Cara paling umum untuk melakukan hal ini adalah dengan mencatat usia dalam tahun.
Hal ini dapat dilakukan dengan tepat (misalnya, "Dia berusia 27 tahun 4 bulan") atau dengan kurang tepat (misalnya, "Dia berusia awal 30-an").
Cara lain untuk mewakili usia secara kuantitatif adalah dengan menggunakan kategori usia, seperti "bayi", "balita", "anak prasekolah", "anak sekolah dasar", dll.
Usia juga dapat direpresentasikan sebagai variabel kontinu, misalnya dalam hari, minggu, bulan, atau tahun.
Saat menggunakan data usia berkelanjutan, penting untuk menentukan satuan pengukuran (misalnya, "Usia rata-rata peserta adalah 34,5 tahun"). Terakhir, usia dapat direpresentasikan sebagai variabel dikotomis, seperti "anak-anak" versus "dewasa" atau "di bawah 18 tahun" versus "18 tahun ke atas".
4.Panjang dalam Sentimeter
Untuk mengumpulkan data kuantitatif, Anda harus mampu mengukur sesuatu. Misalnya, jika Anda ingin mengetahui tinggi suatu tanaman, gunakan penggaris untuk mengukur panjangnya dalam sentimeter.
Data ini kemudian dapat digunakan untuk menghitung rata-rata tinggi tanaman di taman Anda. Data kuantitatif juga dapat digunakan untuk melacak perubahan dari waktu ke waktu.
Misalnya, jika Anda mengukur suatu tanaman setiap minggu, Anda akan dapat melihat seberapa cepat pertumbuhannya.
Informasi ini berguna untuk menentukan berapa banyak air atau pupuk yang dibutuhkan tanaman. Pada akhirnya, data kuantitatif memberikan wawasan berharga yang dapat membantu Anda lebih memahami tanaman dan mengoptimalkan pertumbuhannya.
5. Jarak dalam Kilometer
Salah satu contoh statistik data dari data kuantitatif adalah jarak. Saat mengukur jarak, satuan ukurannya hampir selalu dalam kilometer.
Pasalnya, kilometer merupakan satuan ukuran yang diterima secara universal saat mengukur jarak jauh.
Ini juga merupakan satuan pengukuran yang relatif kecil, sehingga memudahkan pengukuran jarak yang jauh tanpa harus menggunakan angka yang terlalu besar.
Misalnya, jika seseorang mengukur jarak dari rumahnya ke kota terdekat, kemungkinan besar mereka akan menggunakan kilometer.
Hal ini akan memungkinkan mereka untuk dengan mudah menyatakan jarak tanpa harus menggunakan banyak digit.
Perbedaan Antara Data Kualitatif dan Kuantitatif
Data kualitatif adalah data yang dapat diamati dan diukur tetapi tidak dapat dihitung atau dicatat.
Data statistik sering digunakan untuk menggambarkan suatu situasi atau untuk menjawab pertanyaan tentang mengapa sesuatu terjadi.
Misalnya, jika Anda ingin mengetahui pendapat orang tentang suatu produk baru, Anda dapat melakukan kelompok fokus atau jajak pendapat.
Tanggapan yang Anda terima dianggap sebagai data kualitatif.Sedangkan data kuantitatif diartikan sebagai data yang dapat dihitung atau ditulis.
Data kuantitatif sering digunakan untuk mengukur sesuatu atau menjawab pertanyaan tentang seberapa sering sesuatu terjadi.
Misalnya, jika Anda ingin mengetahui berapa banyak orang yang mengunjungi situs web Anda bulan lalu, periksa analisis situs web Anda. Tampilan halaman dianggap sebagai data kuantitatif.
Bagi kamu yang ingin mengetahui Biaya Publikasi Jurnal Scopus, Anda bisa kunjungi blog riviera publishing.id atau klik teks biru di atas ya!
