Data Kategorikal vs Data Numerik: Perbedaannya

Diterbitkan: 2022-11-22

Data adalah fakta atau potongan informasi yang dikumpulkan untuk referensi atau analisis. Sebagian besar waktu, data ini dikumpulkan sebagai bagian dari subjek yang dilihat. Atribut ini bisa berbeda untuk setiap orang. Mari kita bicara tentang Data Kategoris vs Data Numerik.

Saat meneliti dan mengumpulkan data, penting untuk mengetahui jenis data apa yang Anda dapatkan sehingga Anda dapat menafsirkan dan menganalisisnya dengan baik. Sebagian besar waktu, ada dua jenis data dalam studi penelitian:

  1. Kategori data
  2. Data numerik.

Dalam statistik, sangat penting untuk memahami berbagai jenis data. Sangat penting untuk mengetahui siapa mereka berdua berdasarkan perbedaan dan kesamaan mereka. Ini akan memudahkan untuk mengumpulkan, menggunakan, dan menganalisisnya dengan benar.

Pada artikel ini, kita akan membahas apa itu data kategorikal dan perbedaannya dengan data numerik. Mari kita mulai.

Apa itu data kategorikal?

Data kategori dapat dimasukkan ke dalam kelompok atau kategori menggunakan nama atau label. Pengelompokan ini biasanya dihasilkan menggunakan prosedur pencocokan berdasarkan atribut data dan kesamaan antara kualitas ini.

Setiap bagian dari kumpulan data kategori, juga dikenal sebagai data kualitatif , dapat ditetapkan hanya ke satu kategori berdasarkan kualitasnya, dan setiap kategori bersifat eksklusif satu sama lain.

Ada dua kategori utama data kategorikal:

  • Data nominal: Ini adalah kategori data yang menamai atau memberi label pada kategorinya. Ini memiliki fitur yang menyerupai kata benda dan kadang-kadang disebut sebagai penamaan data.
  • Data biasa: Elemen dengan peringkat, urutan, atau skala peringkat termasuk dalam kategori data kategorikal ini. Data nominal dapat dipesan dan dihitung tetapi tidak diukur.

Apa itu data numerik?

Data yang dinyatakan dalam istilah numerik daripada dalam deskripsi bahasa alami disebut data numerik. Itu hanya dapat dikumpulkan dalam bentuk numerik, dengan mempertahankan namanya. Tipe data numerik ini juga disebut sebagai data kuantitatif yang dapat digunakan untuk mengukur tinggi badan, berat badan, IQ seseorang, dll.

Data numerik dapat terdiri dari dua jenis:

  • Data Diskrit: Data numerik yang dapat dihitung adalah data diskrit. Dengan kata lain, mereka dipetakan satu-ke-satu ke bilangan asli. Umur, jumlah siswa dalam suatu kelas, jumlah calon dalam suatu pemilihan, dll, adalah beberapa contoh data diskrit pada umumnya.
  • Data Berkelanjutan: Ini adalah tipe data yang tidak terhitung untuk angka. Serangkaian interval pada garis bilangan asli digunakan untuk menggambarkannya. CGPA siswa, tinggi badan, dan tipe data berkelanjutan lainnya adalah beberapa contohnya.

Perbedaan antara data kategorikal vs data numerik

Banyak hal yang berbeda antara 2 jenis data ini. Mari cari tahu apa dan bagaimana perbedaannya di bawah ini:

Tidak Fitur Kategori data Data numerik
1 Definisi Data kategorikal dapat disimpan dan diidentifikasi dengan nama atau label. Data numerik adalah angka, bukan kata-kata atau deskripsi.
2 Alias Karena mengkualifikasikan data sebelum mengkategorikannya, terkadang disebut sebagai data kualitatif. Data kuantitatif mewakili nilai numerik untuk proses aritmatika.
3 Contoh Tentukan jenis kelamin.

  • Pria
  • Perempuan
  • Lainnya
 Skor tes dari 20?

  • Di bawah 5
  • 5-10
  • 10-15
  • 15-20
  • 20
4 Jenis Data nominal dan data Ordinal. Data diskrit dan data kontinyu.
5 Karakteristik
  • Tidak ada skala pesanan.
  • Deskripsi bahasa alami
  • Dapat mengambil angka numerik tetapi memiliki karakteristik kualitatif
  • Dapat direpresentasikan secara grafis menggunakan diagram lingkaran dan diagram batang.
  • Memiliki skala logis
  • Menggunakan deskripsi yang tidak dalam bahasa alami
  • Mengambil angka dan angka sebagai input.
  • Bagan batang dan diagram lingkaran dapat digunakan untuk memvisualisasikan ini
6 Desain ramah pengguna Survei panjang adalah kemungkinan dan dapat mematikan responden. Interaksi survei cepat dan singkat, mengurangi pengabaian.
7 Metode pengumpulan data
  • Data nominal: pertanyaan terbuka
  • Data ordinal: pertanyaan pilihan ganda
 Sebagian besar pilihan ganda, terkadang pertanyaan terbuka.
8 Alat pengumpulan data Kuesioner, survei, dan wawancara Kuesioner, survei, wawancara, kelompok fokus dan observasi
9 Penggunaan Digunakan saat survei meminta informasi, pendapat, dan pengalaman pribadi responden. Digunakan dalam penelitian bisnis Perhitungan statistik berdasarkan kinerja aritmatika.
10 Kesesuaian Ini tidak sesuai dengan sebagian besar pendekatan statistik. Sehingga peneliti menghindarinya. Ini mendukung sebagian besar perhitungan statistik.
11 Visualisasi Bagan batang dan pai saja. Grafik batang, diagram lingkaran, dan plot pencar dapat digunakan.
12 Struktur Data tidak terstruktur Seperti Google, Bing, dll., Dapat mengindeks data. Karena terstruktur, dapat dengan mudah diatur dan dipahami.

Kesamaan antara data kategorikal dan data numerik

Seperti yang telah kita bahas perbedaannya, 2 data berikut memiliki beberapa kesamaan juga, yang dijelaskan di bawah ini:

  • Data ordinal

Ini adalah persilangan antara kategori dan data numerik. Meskipun umumnya disebut sebagai subtipe data kategorikal, data ini juga dapat disebut sebagai data numerik.

  • Penggunaan

Hasilnya akan sama untuk penelitian dan analisis statistik apakah Anda menggunakan pendekatan numerik atau kategori. Peneliti terkadang menggunakan keduanya bersama-sama dalam survei untuk mengetahui cara berbeda dalam melihat data.

  • Alat koleksi

Metode paling umum untuk mengumpulkan data kategorikal dan numerik meliputi survei, kuesioner, dan wawancara.

Metode pengumpulan data yang paling populer digunakan oleh para peneliti adalah survei. Mungkin dibuat untuk mengumpulkan data numerik dan kategori.

Anda dapat menggunakan pertanyaan ya/tidak atau pertanyaan skala Likert untuk mengumpulkan data numerik dari peserta Anda. Pertanyaan terbuka juga dapat memperoleh data penting dari audiens yang dituju.

Kesimpulan

Bergantung pada penelitian yang dilakukan, data kategorikal vs data numerik dapat digunakan untuk analisis statistik. Saat menangani suatu masalah, seorang peneliti dapat memutuskan untuk mengumpulkan data kategori, data numerik, atau bahkan keduanya dalam beberapa keadaan.

Saat mengumpulkan informasi untuk analisis untuk mempertimbangkan sudut pandang alternatif, peneliti dapat mengumpulkan data numerik dan kategori. Untuk menggunakan kedua jenis data ini dengan benar dalam sebuah penelitian, seseorang harus menyadari perbedaannya.

Pembenaran lain mengapa penting untuk memahami berbagai jenis data disediakan oleh ini.

QuestionPro lebih dari sekedar perangkat lunak survei karena ia menawarkan solusi untuk berbagai masalah dan industri. Misalnya, pustaka riset InsightsHub kami adalah platform penyimpanan dan analisis data.

Solusi dan platform manajemen pengetahuan InsightsHub membantu perusahaan meningkatkan manajemen data, mempercepat pengembangan wawasan, dan memanfaatkan data historis dengan lebih baik sambil mengurangi biaya dan meningkatkan ROI.