Dalam statistik, istilah “nominal” dan “ordinal” mengacu pada berbagai jenis data yang dapat dikategorikan. Dalam memahami apa arti masing-masing istilah ini dan jenis data apa yang dirujuk masing-masing, pikirkan tentang akar dari setiap kata dan biarkan itu menjadi petunjuk untuk jenis data yang dideskripsikannya. Data nominal melibatkan penamaan atau identifikasi data; karena kata “nominal” memiliki akar bahasa Latin yang sama dengan kata “nama” dan memiliki bunyi yang mirip, fungsi data nominal mudah diingat. Data ordinal melibatkan penempatan informasi ke dalam urutan, dan “ordinal” dan “urutan” terdengar sama, membuat fungsi data ordinal juga mudah diingat.
TL;DR (Terlalu Panjang; Tidak Dibaca)
Data nominal menetapkan nama untuk setiap titik data tanpa menempatkannya dalam urutan tertentu. Misalnya, hasil tes masing-masing dapat diklasifikasikan secara nominal sebagai “lulus” atau “gagal”.
Data ordinal mengelompokkan data menurut semacam sistem peringkat: ia mengurutkan data. Misalnya, hasil tes dapat dikelompokkan dalam urutan menurun berdasarkan nilai: A, B, C, D, E, dan F.
Data nominal
Data nominal hanya menamai sesuatu tanpa menugaskannya ke urutan dalam kaitannya dengan objek atau potongan data bernomor lainnya. Contoh data nominal mungkin klasifikasi “lulus” atau “gagal” untuk setiap hasil tes siswa. Data nominal memberikan beberapa informasi tentang kelompok atau rangkaian peristiwa, bahkan jika informasi itu terbatas pada hitungan belaka.
Misalnya, jika Anda ingin mengetahui berapa banyak orang yang lahir di Florida setiap tahun selama lima tahun terakhir, carilah angka-angka tersebut dan plot hasilnya pada grafik batang. Data yang direpresentasikan pada grafik tidak memiliki peringkat atau pengurutan alami; angka-angka hanya menggambarkan sebuah fakta, belum tentu sebuah preferensi, dan hanya label yang menjawab pertanyaan “berapa banyak?” Ini adalah data nominal.
Data Ordinal
Data ordinal, tidak seperti data nominal, melibatkan beberapa urutan; nomor urut berdiri dalam hubungan satu sama lain dalam mode peringkat. Misalnya, Anda menerima survei dari restoran favorit Anda yang meminta Anda memberikan umpan balik tentang layanan yang Anda terima. Anda dapat memberi peringkat kualitas layanan sebagai “1” untuk buruk, “2” untuk di bawah rata-rata, “3” untuk rata-rata, “4” untuk sangat baik, dan “5” untuk sangat baik. Data yang dikumpulkan oleh survei ini adalah contoh data ordinal. Di sini nomor yang diberikan memiliki urutan atau peringkat; yaitu, peringkat “4” lebih baik daripada peringkat “2”.
Namun, meskipun Anda telah menetapkan angka untuk pendapat Anda, angka ini bukanlah ukuran kuantitatif: Meskipun peringkat “4” jelas lebih baik daripada peringkat “2”, itu belum tentu dua kali lebih baik. Angka-angka tidak diukur atau ditentukan secara matematis tetapi hanya diberikan sebagai label untuk pendapat.
Mengapa Mengetahui Perbedaan Itu Penting
Saat bekerja dengan statistik, Anda harus mengetahui apakah data yang Anda lihat adalah nominal atau ordinal, karena informasi ini membantu Anda memutuskan cara menggunakan data tersebut. Seorang ahli statistik memahami bagaimana menentukan analisis statistik apa yang akan diterapkan pada kumpulan data berdasarkan apakah itu nominal atau ordinal. Cara pelabelan data dalam statistik disebut “skala”; bersama dengan skala nominal dan ordinal adalah skala interval dan rasio.
Bagaimana Data Nominal dan Ordinal Mirip
Data dapat berupa numerik atau kategori, dan baik data nominal maupun ordinal diklasifikasikan sebagai kategori. Data kategorikal dapat dihitung, dikelompokkan, dan terkadang diberi peringkat berdasarkan kepentingannya. Data numerik dapat diukur. Dengan data kategorikal, peristiwa atau informasi dapat ditempatkan ke dalam kelompok-kelompok untuk memberikan rasa keteraturan atau pemahaman.
g-stockstudio/iStock/GettyImages
