Skala Angka Pengukuran dalam Statistik – Pendidikan Matematika

Menurut pengukuran Stevens (di Nazir, 2003) adalah penentuan atau pemberian angka pada objek atau fenomena sesuai dengan aturan tertentu. Tiga kata kunci yang diperlukan dalam pengukuran adalah angka, tekad, dan aturan.

Skala pengukuran adalah pengetahuan yang sangat penting sebelum seseorang melakukan pemrosesan data. Skala pengukuran pertama kali diperkenalkan oleh SS Steven. Pada dasarnya, setiap alat statistik (Count) tidak dapat digunakan seperti itu, ada persyaratan (asumsi yang harus dipenuhi), misalnya: skala data, distribusi data, independensi data, dan variabilitas data.

Berdasarkan sifatnya, ada empat perbedaan skala:

1. Nominal

Ukuran nominal adalah ukuran paling sederhana, di mana angka yang diberikan kepada objek memiliki makna sebagai label, dan tidak menunjukkan level apa pun. Objek dikelompokkan ke dalam set-set, dan semua anggota yang ditetapkan diberikan nomor. Set-set mungkin tidak tumpang tindih dan dibiarkan dan eksklusif (eksklusif dan lengkap)

Sifat skala nominal membedakan.

Contoh: Jenis kelamin (pria, wanita), agama (Islam, Katolik, Kekristenan, Hinduisme, Buddhisme).

Contoh metode statistik: chi-square, crostab, analisis korespondensi, regresi logistik, analisis profil laten.

2. Ordinal

Ukuran ordinal adalah jumlah yang diberikan berisi level level. Ukuran nominal digunakan untuk mengurutkan objek dari yang terendah ke tertinggi atau sebaliknya. Ukuran ini tidak memberikan nilai absolut pada objek, tetapi hanya memberikan urutan (peringkat). Jika kita memiliki satu set objek yang bernomor dari 1-N, yaitu n = a, b, c, d, …, n, dan set lain, yaitu r = 1, 2, 3, 4, …, n, dan korespondensi dibuat antara set R dengan set n dengan aturan di mana objek terkecil telah digunakan nomor 1, objek terbesar kedua diberikan 2, dan dengan demikian, ordo, tuannya.

Sifat skala ordinal adalah perbedaannya, ada urutan.

Contoh: Tingkat Pendidikan (Dasar, SMP, Sekolah Menengah, Perguruan Tinggi), Nilai Akreditasi (A, B, C, D, E).

Contoh metode statistik: Korelasi Spearman, regresi logistik ordinal, analisis perjanjian atribut.

3.Skala Interval

Seperti ukuran ordinal, ukuran interval adalah untuk mengurutkan orang atau objek berdasarkan atribut. Selain itu, ini juga memberikan informasi tentang interval antara satu orang atau objek dengan orang atau objek lain. Interval atau jarak yang sama pada skala interval dipandang mewakili interval atau jarak yang sama ke objek yang diukur. Jadi, jika kita mengukur indeks prestasi (IP) dari lima siswa dan ditemukan bahwa siswa A memiliki IP 4, b, 3,5, c, 3, d, 2,5, dan e, 2, maka kita dapat menyimpulkan

bahwa interval antara siswa A dan C (4 – 3 = 1). Interval antara dua objek penelitian dapat dikurangi atau ditambahkan dengan interval dua objek lainnya.

Sifat skala interval adalah untuk membedakan, ada urutan, memiliki jarak yang sama.

Contoh: Usia, skor penilaian tes psikologis.

Contoh metode statistik: Korelasi Pearson, analisis regresi, analisis faktor, kluster K-means, diskriminan.

4. Rasio skala

Ukuran rasio, adalah ukuran yang mencakup semua ukuran sebelumnya ditambah dengan satu sifat lain, yaitu ukuran ini memberikan informasi tentang nilai absolut dari objek yang diukur. Ukuran rasio memiliki titik nol, oleh karena itu interval jarak tidak diekspresikan dengan perbedaan jumlah rata -rata satu kelompok dibandingkan dengan titik nol. Karena ada titik nol, ukuran rasio dapat dibuat multiplikasi atau pembagian. Angka pada skala rasio menunjukkan nilai aktual dari objek yang diukur.

Alam: Membedakan, ada urutan, memiliki nilai nol absolut.

Contoh: Nilai penjualan (penjualan), jumlah pelanggan.

Contoh metode statistik yang dapat digunakan: korelasi Pearson, analisis regresi, analisis faktor, kluster K-means, analisis diskriminan, analisis deret waktu.