Apa Saja Contoh Data Nominal yang Mudah di Ingat

admin

Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio
Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio

Komnasanak – Dalam analisis statistik , tingkat pengukuran variabel sangat penting karena mempengaruhi jenis analisis yang mungkin dilakukan.

Data nominal memberikan tingkat detail terkecil, sedangkan data interval dan rasio memberikan tingkat detail tertinggi; perbedaan ini mencerminkan perbedaan antara empat tingkat pengukuran utama (nominal, ordinal, interval, dan rasio).

Untuk memahami dasar-dasar data nominal, inilah tempatnya. Di blog ini, kita akan membahas dasar-dasar analisis data , termasuk apa itu data, cara mengidentifikasinya, dan beberapa contoh.

Apa itu Data Nominal?

Data nominal adalah data yang “berlabel” atau “bernama” yang dapat dibagi ke dalam berbagai kelompok yang tidak tumpang tindih. Data tidak diukur atau dievaluasi dalam hal ini; itu hanya ditugaskan ke beberapa grup. Kelompok-kelompok ini unik dan tidak memiliki unsur-unsur yang sama.

Urutan data yang dikumpulkan tidak dapat ditentukan dengan menggunakan data nominal; jadi, jika Anda mengubah urutan data, signifikansi data tidak akan berubah.

Dalam tata nama Latin, “Nomen” berarti Nama. Data nominal memang menunjukkan kesamaan antara berbagai item, namun rincian mengenai kesamaan ini mungkin tidak diungkapkan. Hal ini semata-mata untuk memudahkan proses pengumpulan dan analisis data bagi peneliti. Dalam beberapa kasus, ini juga disebut “Data Kategoris.”

Jika data biner mewakili data “bernilai dua”, maka data ini mewakili data “bernilai banyak”, dan tidak dapat bersifat kuantitatif. Itu dianggap diskrit. Misalnya, seekor anjing bisa menjadi Labrador atau bukan.

Karakteristik Data Nominal

Mari kita bahas ciri-ciri data nominal menggunakan pertanyaan ini:

Apa etnis Anda?

Sekarang, ciri-ciri utama Data Nominal adalah:

  • Data nominal tidak akan pernah dapat dikuantifikasi: Data tersebut akan selalu berbentuk nomenklatur, yaitu survei yang dikirim ke negara-negara Asia mungkin berisi pertanyaan seperti yang disebutkan dalam kasus ini.

Di sini, analisis data secara statistik, logis, atau numerik tidak dimungkinkan, yaitu peneliti tidak dapat menambah, mengurangi, atau mengalikan data yang dikumpulkan atau menyimpulkan bahwa variabel 1 lebih besar dari variabel 2.

  • Tidak adanya urutan: Berbeda dengan data ordinal , data nominal juga tidak pernah dapat diberi urutan yang pasti. Pada contoh di atas, urutan pilihan jawaban tidak relevan dengan jawaban yang diberikan responden.
  • Properti kualitatif: Data yang dikumpulkan akan selalu memiliki properti kualitatif – pilihan jawaban kemungkinan besar bersifat kualitatif.
  • Tidak dapat menghitung Mean: Mean tidak dapat ditentukan meskipun data disusun berdasarkan abjad. Dalam contoh yang disebutkan di atas, mustahil bagi peneliti untuk menghitung rata-rata tanggapan yang diajukan untuk etnis karena sifat kualitatif dari pilihan yang ada.
  • Menyimpulkan Modus: Meminta sejumlah besar sampel individu untuk menyampaikan preferensi mereka – jawaban yang paling umum adalah modusnya. Dalam contoh yang diberikan, jika bahasa Jepang adalah jawaban yang dikirimkan oleh sebagian besar sampel, maka itu akan menjadi modusnya.
  • Data sebagian besar berdasarkan abjad: Dalam kebanyakan kasus, data nominal berdasarkan abjad dan bukan numerik – misalnya, dalam kasus yang disebutkan. Data non-numerik juga dapat dikategorikan ke dalam berbagai kelompok.

Analisis Data Nominal

Sebagian besar data nominal dikumpulkan melalui pertanyaan yang memberikan responden daftar item yang dapat dipilih, misalnya:

  • Di negara bagian manakah Anda tinggal? – (diikuti dengan daftar negara bagian)
  • Manakah dari item berikut yang biasanya Anda pilih untuk topping pizza Anda? (Pilih semua yang berlaku)
  1. Bayam
  2. Peperoni
  3. Zaitun
  4. sarden
  5. Sosis
  6. Keju ekstra
  7. Bawang
  8. Tomat
  9. Lainnya (sebutkan)

Ada tiga cara pengumpulan data nominal. Pada contoh pertama, responden diberikan ruang untuk menulis di negara bagian asalnya. Ini adalah pertanyaan terbuka yang pada akhirnya akan diberi kode dan setiap negara bagian diberi nomor. Informasi ini juga dapat diberikan kepada responden dalam bentuk daftar, dimana mereka akan memilih satu pilihan.

Contoh kedua berupa pertanyaan jawaban ganda yang setiap kategori diberi kode 1 (jika dipilih) dan 0 jika tidak dipilih. Ini juga mencakup komponen terbuka yang memungkinkan responden memilih untuk menulis dalam kategori yang tidak termasuk dalam daftar. Tanggapan ‘Lainnya (sebutkan)’ ini memerlukan pengkodean jika ingin dianalisis.

Data nominal dianalisis menggunakan persentase dan ‘mode’, yang mewakili respons paling umum. Untuk pertanyaan tertentu, bisa terdapat lebih dari satu jawaban modal, misalnya, jika buah zaitun dan sosis dipilih dengan jumlah yang sama.

Pertanyaan tanggapan ganda, misalnya contoh topping pizza yang tercantum di atas, memungkinkan peneliti memiliki kemampuan untuk membuat variabel metrik yang dapat digunakan untuk analisis tambahan. Dalam skenario ini, responden dapat memilih salah satu atau semua opsi yang memberi Anda variabel yang berkisar dari nol (tidak ada yang dipilih) hingga jumlah kategori maksimum. Ini menjadi alat yang berguna untuk segmentasi perilaku konsumen .

Statistik deskriptif

Sebaran data dapat ditentukan dengan menggunakan statistik deskriptif. Kita dapat menggunakan dua metode statistik deskriptif untuk data ini:

  • Tabel distribusi frekuensi: Ini dirancang untuk mengatur data nominal dalam beberapa urutan. Tabel semacam ini memudahkan untuk melihat berapa banyak respons yang ada untuk setiap kategori dalam variabel.
  • Tendensi sentral: Hal ini umumnya dikenal sebagai modus. Ini berfungsi sebagai ukuran di mana sebagian besar nilai berada. Namun, hanya satu modus yang dapat diperkirakan untuk data ini karena hanya bersifat kualitatif .

Analisis Grafis

Analisis grafis melibatkan penyajian seluruh data dalam format visual. Seperti statistik deskriptif, memvisualisasikan data membantu Anda melihat apa yang disampaikannya dengan lebih mudah. Metode ini dapat digunakan pada kumpulan data lengkap dalam tabel dan sampel diambil darinya.

  • Diagram Batang: Frekuensi setiap respons direpresentasikan secara grafis sebagai batang yang naik secara vertikal dari sumbu horizontal dalam diagram batang, yang paling banyak digunakan. Tinggi setiap batang berkorelasi terbalik dengan frekuensi jawaban yang relevan.
  • Diagram Lingkaran: Persentase frekuensi setiap sampel kumpulan data nominal dapat diwakili oleh diagram lingkaran, yang juga digunakan.

Peneliti biasanya menggunakan diagram lingkaran untuk mewakili persentase (atau pecahan), sedangkan diagram batang biasanya digunakan untuk mewakili frekuensi distribusi (mode).

Kategorisasi Data Nominal

Data nominal memerlukan kategorisasi berdasarkan persamaan dan perbedaan agar dapat dianalisis dengan baik. Dalam metode ini, peneliti dapat membandingkan temuan penelitiannya dengan cara mencocokkannya dengan kumpulan data serupa yang belum diselidiki.

  • Kategori yang Cocok: Sampel dari kumpulan variabel data nominal yang sama dikelompokkan bersama dalam kategori yang cocok. Peningkatan hasil statistik adalah tujuan utama pencocokan, yang dicapai dengan mengurangi pengaruh faktor perancu.
  • Kategori Tidak Cocok: Sampel yang tidak cocok berisi variabel yang tidak berhubungan satu sama lain. Ini adalah pilihan acak dari beberapa kumpulan data berbeda tanpa kesamaan.

Contoh Data Nominal yang Mudah di Ingat

Pada setiap contoh yang disebutkan di bawah, terdapat label yang dikaitkan dengan setiap pilihan jawaban hanya untuk tujuan pelabelan. Misalnya, pada pertanyaan pertama, setiap ras anjing diberi nomor, sedangkan pada pertanyaan kedua, kedua jenis kelamin diberi inisial yang sesuai semata-mata untuk kenyamanan.

Di AS, ada banyak sekali orang yang menyukai dan memelihara anjing. Bagi perusahaan yang menangani perawatan anjing saat pemiliknya pergi, pertanyaan seperti ini dapat berguna untuk menyaring target pasarnya: Jenis anjing apa yang paling disukai?

  1. Dalmatian – 1
  2. Doberman – 2
  3. Labrador – 3
  4. Gembala Jerman – 4

Bagi agen perjalanan yang ingin meluncurkan rencana perjalanan hanya untuk sampel individu, ini adalah pertanyaan paling mendasar: Siapa yang lebih suka bepergian?

  • Pria – M
  • Wanita – W

Seorang agen real estat yang berbasis di New York akan cenderung memahami jawaban atas pertanyaan ini: Jenis rumah manakah yang disukai oleh penduduk Kota New York?

  • Apartemen – A
  • Bungalo – B
  • Vila – C

Itulah yang bisa Masirfun sampaikan tentang Apa Saja Contoh Data Nominal yang Mudah di Ingat. Semoga dengan adanya artikel ini bisa membantu bermanfaat dan menambah wawasanmu tentang Apa itu pengertian Data Nominal secara detail.

Also Read

Bagikan:

Tags

Satu pemikiran pada “Apa Saja Contoh Data Nominal yang Mudah di Ingat”

  1. Terima kasih banyak atas informasinya yang sangat bermanfaat! Saya selalu menemukan berita yang relevan dan terkini di situs ini. Ngomong-ngomong, jika Anda sering memendekkan tautan, saya merekomendasikan layanan V.af. Saya telah menggunakannya dan merasa sangat efisien. Desainnya juga keren! Anda bisa cek di V.af. Terima kasih lagi untuk konten yang hebat di situs ini!

Komentar ditutup.