Wajib Tau Buat Kamu Yang Ingin Belajar Tipe Data Di Dalam Ilmu Statistik
Data adalah satu info yang diletakkan atau dicatat untuk seterusnya dilaksanakan analitis. Dari hasil analitis data berikut yang umum kita sebutkan sebagai statistik. Walaupun terlihat gampang, proses analitis ini tidak sembarangan dilaksanakan dan membutuhkan pengetahuan fundamental berkenaan data saat sebelum kita bisa pilih tehnik statistik untuk menganalisa data. Salah satunya yang harus dipahami adalah tipe-tipe data dalam statistik.
Ada beragam jenis tipe data yang harus dipahami jadi orang data. Apa saja tipe data itu? Silahkan kita dalami selanjutnya.
Pada dasarnya, kita dapat membagikan type data jadi dua jenis yakni Categorical data/Qualitative data dan Numerical data/Quantitative data. Tetapi, masih tetap ada turunan dari ke-2 tipe data itu yang penting kita ketahui. Maka dari itu, silahkan kita ulik satu-per-satu.
1. Categorical Data
Categorical data atau Qualitative data adalah data yang sebagai wakil satu kelompok atau barisan. Data ini biasa diletakkan berbentuk tulisan seperti Gender, Tempat Lahir, Sekolah, dan lain-lain. Walaupun demikian data ini bisa ditaruh berbentuk angka tetapi tidak memiliki makna dalam penghitungan matematika (Seperti code pos).
Categorical Data mempunyai dua tipe data didalamnya yakni Nominal Data dan Ordinal Data.
a. Nominal Data
Nominal data adalah data kelompok yang tidak mempunyai posisi di antara satu data dengan data yang lain, dalam kata lain antara data tidak mempunyai ketidaksamaan secara intrisik. Sebagai contoh adalah data "Gender"; Pria dan Wanita tidak mempunyai ketidaksamaan secara intrisik karena secara kelompok mereka sama.
b. Ordinal Data
Kontradiksi dari data Nominal, Ordinal data adalah data yang mempunyai posisi di antara satu data dengan data yang lain. Data ini mempunyai jenjang yang mempresentasikan satu hierakri antara nilai di data. Sebagai contoh adalah data "Kepuasan Konsumen setia"; Kita dapat memandang jika data Senang lebih bagus dibanding data Tidak Senang, begitupun kebalikannya.
2. Numerical Data
Numerical data atau Quantitative data adalah data yang dicontohkan oleh angka dan memberi info jumlah dari satu feature. Numerical data adalah data yang bisa dipakai dalam penghitungan matematika, tidak seperti Categorical data. Sebagai contoh adalah Tinggi, Berat, Temperatur, dan yang lain.
Numerical data mempunyai dua tipe data yang bisa dikelompokkan di dalam data ini — Discrete Data dan Continous Data.
a. Discrete Data
Discrete data adalah data numerikal yang cuma mempunyai nilai secara utuh dan nilai yang bisa diputuskan pada suatu batas nilai terbatas. Sebagai contoh adalah "Jumlah Karyawan"; Satu perusahaan bisa mempunyai 100, 500, 1000 karyawan tapi tidak bisa mempunyai 100.12 karyawan atau 1241.99 karyawan.
b. Continous Data
Continous data adalah kontradiksi dari Discrete data, data ini dapat mempunyai nilai yang tak terbatas di dalam satu batas nilai. Sebagai contoh adalah "Tinggi Tubuh"; kita dapat mempunyai tinggi tubuh 170, 170.1, 172.53, dan sebagainya.
Selainnya Discrete Data dan Continous Data, Numerical Data mempunyai pembagian data bergantung dari karakter feature Numerical Data itu — Ratio dan Jeda. Ketidaksamaan data ini benar-benar gampang yakni data Ratio mempunyai titik 0, dan Jeda data tidak ada.
Sebagai contoh, "Celsius Suhu" adalah data Jeda karena data ini tidak mempunyai titik 0 — kita dapat mempunyai temperatur 27C, 0C, -11C, dst.
Ringkasan
Data adalah info yang diletakkan untuk dikaji. Secara statistik, ada banyak tipe data yang harus dipahami yaitu:
- Categorical Data — Nominal dan Ordinal Data
- Numerical Data — Discrete dan Continous Data dan Ratio dan Jeda Data.