Jenis Data Statistik

Data diolah dengan alat statistik yang tepat akan menghasilkan nilai statistik yang memberikan informasi yang valid dengan taraf kepercayaan tertentu. Akan tetapi, ketika datanya adalah data yang salah atau bukan fakta sebenarnya atau data karangan, walaupun di olah dengan alat statistik yang tepat maka hasilnya pun salah. Maka, intinya atau kuncinya datanya haruslah fakta yang sebenarnya, barulah alat sattistik yang cocok diterapkan akan menghasilkan nilai yang kebenarannya dapat di pertanggungjawabkan berdasarkan taraf kepercayaan tertentu. Biasanya taraf kepercayaan yang sering di gunakan adalah 95% dan 99%. Okelah... kalo begitu... masuk pada jenis data.

Seperti yang telah di ulas sebelumnya, data statistik adalah keterangan atau ilustrasi mengenai sesuatu hal yang bisa berbentuk kategori (misalnya rusak, baik, cerah, berhasil) atau bilangan. Selanjutnya data yang berupa kategori disebut sebagai data kualitatif dan data bilangan disebut data kuantitatif. Berdasarkan cara perolehannya data kuantitatif dibedakan menjadi data diskrit dan data kontinu. Data-data yang diperoleh dari hasil menghitung atau membilang termasuk dalam data diskrit, sedangkan data-data yang diperoleh dari hasil mengukur termasuk dalam data kontinu.

Menurut sumbernya kita mengenal data intern dan data ekstern. Data intern adalah data yang diperoleh dari perusahaan atau instansi yang bersangkutan. Sedangkan data ekstern diperoleh dari luar instansi atau perusahaan tersebut. Data ekstern dibedakan menjadi data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang dikeluarkan oleh badan sejenis. Sedangkan data lainnya termasuk data sekunder. Semua data-data yang beru dikumpulkan dan belum pernah diolah disebut sebagai data mentah.

Menurut Skalanya data dapat di bagi menjadi data Data Nominal, Ordinal, Interval dan Rasio.

Data Nominal

Ukuran data nominal yang merupakan skala pengukuran yang paling sederhana dan digunakan untuk mengkategorikan objek-objek pengamatan. Kategori ini selanjutnya dinotasikan dengan kata-kata, huruf symbol, ataupun angka. Dengan kata lain, ukuran data nominal yang berasal dari kata Name ini termasuk data kualitatif, yaitu data yang tidak berupa angka melainkan berupa kategori. Jikalaupun ada berupa angka, maka itu hanya digunakan sebagai pembeda.

Contoh:

1. Jenis kelamin 
2. Data alamat
3. Jenis sabun 
4. Tanggal/Tempat lahir
5. Suku
6. Agama

Data Ordinal

Ukuran data ordinal juga merupakan tipe data kualitatif, perbedaanya dengan ukuran data nominal adalah pada ordinal terdapat tingkatan data. Adapun persamaannya adalah data tidak dapat ditambah, dikurang, dikali, ataupun dibagi karena data tidak menunjukkan besarnya nilai melainkan hanya kategori saja. Pada ukuran data ordinal memberikan urutan (ranking) objek eksperimen dari yang terendah ke tinggi atau berlaku sebaliknya.
Contoh

1. Ranking kelas I, II, III
2. Tingkat senioritas pegawai
3. Ranking juara I, II, III 
4. Status sosial (kaya, sedang, miskin)
5. Tingkat kepangkatan
6. Tingkat pengetahuan

Data Interval

Interval termasuk tipe data kuantitatif, yaitu datanya dinyatakan dengan angka di mana data berupa urutan kuantitatif objek eksperimen. Ukuran data interval diperoleh dari hasil pengukuran dan mempunyai satuan pengukuran, namun perlu diperhatikan bahwa pada ukuran data interval tidak memuat nilai nol mutlak. Beda halnya dengan ukuran data nominal dan ordinal, ukuran data interval dapat ditambah, dikurangi, dikali ataupun bagi.

Contoh:

1.  Interval suhu
2. Skor IQ
3. Nilai mahasiswa
4. Urutan kualitas pelayanan

Data Rasio 

Ukuran data rasio termasuk pada tipe kuantitatif di mana data rasio bersifat angka sesungguhnya. Dengan kata lain, angka pada skala data rasio menunjukkan besarnya nilai objek yang diukur menggunakan titik nol mutlak. Jarak dan waktu antara dua titik skala tidak tergantung pada unit pengukuran.

Contoh:

1. Angka produksi
2. Harga saham
3. Jumlah warga desa