Memahami Skala Pengukuran dalam Statistik: Jenis, Contoh, dan Tips Memilih Analisis yang Tepat!

Pernahkah kamu bingung harus pakai analisis apa untuk data yang kamu punya?

Ternyata, jawabannya berawal dari memahami skala pengukuran data. Inilah dasar penting yang sering dilewatkan, padahal akan menentukan metode statistik yang paling tepat. 

Yuk, kita bahas tuntas semua jenis skala pengukuran berikut contohnya dalam penelitian!

Pendahuluan

Statistik adalah ilmu yang membantu kita memahami dan menginterpretasikan data. Namun, sebelum kita bisa melakukan analisis yang tepat, kita harus terlebih dahulu memahami jenis skala pengukuran yang digunakan dalam data kita.

Setiap skala pengukuran memiliki karakteristik yang berbeda, yang akan memengaruhi jenis analisis statistik yang dapat kita lakukan. Oleh karena itu, mengenali skala pengukuran menjadi langkah penting dalam proses analisis data.

Tulisan ini akan membahas secara lengkap empat skala pengukuran utama: Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio.

Skala Nominal

Skala nominal adalah skala pengukuran yang mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang tidak memiliki urutan atau tingkatan. Menurut Hair et al. (2010) dalam Multivariate Data Analysis, skala nominal digunakan untuk pengelompokan data ke dalam kategori tanpa memperhatikan urutan atau nilai numerik.

Karakteristik:

• Hanya membedakan kelompok/kelas

• Tidak ada makna urutan

• Tidak bisa dilakukan operasi matematis selain menghitung frekuensi

Contoh:

• Jenis kelamin (Laki-laki, Perempuan)

• Warna (Merah, Biru, Hijau)

• Ras/Etnis

Skala Ordinal

Skala ordinal mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang memiliki tingkatan atau urutan, tetapi jarak antar tingkatan tidak diketahui secara pasti. Menurut Stevens (1946) dalam artikel klasik On the Theory of Scales of Measurement, skala ordinal memungkinkan penentuan urutan tetapi tidak mendefinisikan selisih antar tingkatan.

Karakteristik:

• Ada urutan (ranking)

• Tidak diketahui jarak antar tingkatan

• Operasi matematis terbatas pada median dan peringkat

Contoh:

• Tingkat kepuasan pelanggan (Sangat Puas, Puas, Cukup Puas, Tidak Puas)

• Ranking lomba

• Tingkat pendidikan

Skala Interval

Skala interval mengukur data yang memiliki urutan dan jarak antar nilai yang diketahui, tetapi tidak memiliki nol mutlak. Menurut Frankfort-Nachmias & Nachmias (2008) dalam Research Methods in the Social Sciences, skala interval memungkinkan penggunaan operasi aritmetika dasar, kecuali perkalian dan pembagian terkait rasio.

Karakteristik:

• Ada urutan

• Ada jarak antar nilai

• Nol bersifat relatif (bukan nol mutlak)

• Operasi penjumlahan dan pengurangan dapat dilakukan

Contoh:

• Suhu dalam derajat Celsius atau Fahrenheit

• Skala IQ

Skala Rasio

Skala rasio memiliki semua karakteristik skala interval, namun dilengkapi dengan nol mutlak yang memungkinkan perbandingan rasio antar nilai. Dalam pandangan Kervin (1992), skala rasio merupakan skala pengukuran yang paling informatif dan memungkinkan analisis statistik yang paling komprehensif.

Karakteristik:

• Ada urutan

• Ada jarak antar nilai

• Ada nol mutlak

• Semua operasi matematika dapat dilakukan, termasuk perbandingan rasio

Contoh:

• Berat badan

• Pendapatan

• Usia

• Tinggi badan

Skala Rate

Skala rate mengukur proporsi atau laju suatu peristiwa dalam suatu populasi atau periode waktu tertentu. Menurut Last (2001) dalam A Dictionary of Epidemiology, skala rate penting untuk mengukur perubahan proporsi kejadian dalam populasi dan menganalisis risiko.

Karakteristik:

• Biasanya dalam bentuk persentase atau rasio

• Digunakan untuk mengukur probabilitas atau risiko

• Sering digunakan dalam bidang kesehatan dan manajemen risiko

Contoh:

• Survival rate (tingkat kelangsungan hidup)

• Tingkat kematian

• Conversion rate (dalam pemasaran digital)

Kesimpulan

Memahami jenis skala pengukuran adalah fondasi penting dalam proses analisis data. Pemilihan skala yang tepat akan menentukan:

• Jenis analisis statistik yang relevan

• Validitas hasil analisis

• Keputusan yang diambil berdasarkan data

Sebagai peneliti atau praktisi, Anda perlu mengenali skala pengukuran data yang Anda gunakan sebelum melangkah ke tahapan analisis yang lebih kompleks.

Daftar Pustaka

1. Hair, J. F., et al. (2010). Multivariate Data Analysis.

2. Stevens, S. S. (1946). On the Theory of Scales of Measurement. Science.

3. Frankfort-Nachmias, C., & Nachmias, D. (2008). Research Methods in the Social Sciences.

4. Kervin, J. B. (1992). Methods for Business Research.

5. Last, J. M. (2001). A Dictionary of Epidemiology.

Sudah paham jenis-jenis skala pengukuran?

Dengan memahami dasar ini, kamu sudah selangkah lebih maju dalam melakukan analisis data yang tepat!

Jangan lupa, selalu sesuaikan teknik analisis dengan skala datamu.

Jika kamu ingin belajar lebih dalam tentang analisis statistik lainnya, ikuti terus update terbaru di blog ini atau follow akun IG @statistikazone.

Bagikan artikel ini jika menurutmu bermanfaat untuk teman-teman yang sedang belajar statistik!