Menjelaskan Skala Pengukuran dengan singkat

Berdasarkan skala pengukurannya, data bisa dikelompokkan menjadi empat macam, yaitu: data nominal, ordinal, interval, dan rasio.

  • Data Nominal

Merupakan data yang hanya bisa dibedakan, tidak bisa diurutkan dan diperbandingkan satu dengan yang lain. Nominal atau nomi yang artinya nama, menunjukkan tanda atau label yang hanya untuk membedakan antara satu dengan yang lainnya.  Contoh data nominal yaitu jenis kelamin, agama, jenis pekerjaan dan sebagainya. Angka-angka dalam variabel nominal dipakai guna menghitung, yaitu banyak pria, banyaknya yang hadir dan lainnya. Maka angka dinyatakan sebagai frekuensi. Data nominal didapatkan dari variabel nominal.

Data nominal memiliki ciri, hasil hitungan dan tidak dijumpai bilangan pecahan, angka yang tertera hanya tanda atau label tidak memiliki urutan (rangking), tidak memiliki ukuran baku, dan tidak memiliki nol mutlak. Analisis statistik yang sesuai untuk data nominal, seperti : Uji Binomium, Uji chi Kuadrat Satu Sampel, Uji Chi Kuadrat Dua Sampel, Uji Perubahan Tanda Mc. Nemar, Uji peluang Fisher, Uji chohran Q, dan uji koefisisen Kotingensi. Sedangkan untuk tes statistik yang dipakai adalah statistik non parametrik (riduwan.2009:6-7).

  • Data Ordinal

Merupakan data yang mempunyai urutan (order), tetapi tidak mempunyai jarak perbedaan yang sama di antara rangkaian urutan tersebut. Dengan kata lain merupakan data yang memiliki jenjang, sehingga responden bisa diurutkan jenjangnya sesuai dengan karakteristik yang ada pada dirinya. Pada data ordinal dapat menyatakan bahwa data tersebut lebih, sama, atau kurang dari data yang lain. Data ordinal bisa dibedakan dan diurutkan tapi tidak mempunyai jarak yang sama dalam urutan maupun perbedaan yang ada.

Contohnya : Rangking prestasi belajar, rangking 1 nilainya 1000, 2 nilainya 980, dan 3 nilainya 960. Yang mana jarak antara rangking 1 dan 2, berbeda dengan rangking 2 dan 3. Data ordinal tidak hanya mengkategorikan variabel yang menunjukkanperbedaan kualitatif antara berbagai kategori, tetapi juga mengurutkan kategori berdasarkan suatu cara tertentu. Data ordinal diperoleh dari variabel ordinal.

Analisis statistik yang sesuai untuk data ordinal diantaranya, Uji Kolmogorov Smirnov satu sampel, Uji tanda, Uji pasangan Tanda Wilcoxon, dll. Analisis statistik yang dipakai adalah statistik non parametrik (Riduwan. 2009.7-8).

 

  • Data Interval

Merupakan data yang mempunyai perbedaan, urutan, dan jarak perbedaan yang sama di antara rangkaian urutan tersebut, tapi tidak mempunyai titik nol absolut atau mutlak. Jarak pada skala interval diatur mengikuti ukuran tertentu yang mudah dipahami maknanya dalam rangka menyusun suatu interpretasi. Contohnya data tes hasil belajar yang diberikan angka 4,5,6,7,8,9 dan seterusnya. Jarak antara 5 dan 6 sama dengan 6 dan 7, dan seterusnya. Namun angka tersebut tidak mempunyai arti perbandingan, yang mana angka 4 yang didaptkan siswa bukan berarti kepandaiannya setengah dari siswa yang mendapatkan 8. Hal ini karena angka dalam data interval tidak mempunyai sifat absolut sehingga tidak bisa diperbandingkan.

Data interval didapatkan dari variabel interval. Data ordinal yang dikumpulkan dengan aturan skoring yang mengikuti skala tertentu bisa siasumsikan debagai data interval meskipun pada dasarnya ordinal, misalnya data yang diperoleh dari angket yang memakai aturan skoring dengan skala tertentu.
Analisis statistik yang sesuai dengan data interval diantaranya: Uji t, Uji t dua sampel, Uji anova satu jalur, Uji anova dua Jalur, Uji regresi dan lainnya. Tes statistik yang dipakai adalah tes statistik parametrik (Riduwan.2009:9).

  • Data Rasio

Merupakan data yang mempunyai perbedaan, urutan, jarak perbedaan yang sama di antara rangkaian urutan itu, dan mempunyai titik mutlak atau nol absolut, Sehingga bisa diperbandingkan satu dengan yang lainnya. Nilai nol (0) sebagai titik nol absolut, menunjukkan bahwa suatu gejala dengan semua unsur atau faktro didalamnya benar-benar tidak ada. Dengan adanya nilai nol, objek yang bernilai nol berarti objek tersebut tidak mempunyai apapun dalam variabel tersebut. Jarak antar dua titik yang berdekatan mempunyai nilai yang sama, penggunaan data ini menyatakan perbandingan yang pasti. Sehingga lebih banyak dipakai di lingkungan Ilmu eksakta daripada ilmu sosial.

Data rasio didapatkan dari variabel rasio. Data rasio merupakan data yang mempunyai tingkat tertinggi dalam penskalaan pengukuran variabel, karena bisa menunjukkan adanya perbedaan, tingkat, jarak, dan bisa diperbandingkan. Misalnya data suhu cairan, suatu cairan mempunyai suhu 20 derajat Celcius setengah dari cairan yang suhunya 40 derajat Celsius. Data rasio mempunyai variasi yang paling banyak, yaitu perbedaan, urutan, tingkat, kesamaan jarak perbedaan, dan perbandingan. Analisis dan tes statistik yang sesuai dengan data rasio sama dengan yang dipakai pada data interval.