Dalam bidang penyelidikan, statistik, dan pendidikan, pemahaman tentang jenis data kuantitatif sangat penting. Hal ini kerana data merupakan asas dalam membuat analisis, penafsiran, dan kesimpulan yang tepat. Data kuantitatif merujuk kepada data berbentuk angka yang boleh diukur dan dianalisis secara matematik (Creswell, 2014).
Secara asasnya, data kuantitatif boleh dibahagikan kepada empat jenis skala pengukuran iaitu: nominal, ordinal, interval, dan nisbah (ratio). Setiap jenis data ini mempunyai ciri khas yang menentukan cara analisis yang sesuai untuk digunakan.
1. Data Nominal
Definisi:
Data nominal merujuk kepada kategori yang digunakan untuk mengklasifikasikan sesuatu tanpa sebarang urutan atau nilai matematik. Ia hanya memberikan label atau nama kepada kumpulan data.
Ciri-ciri:
-
Tidak mempunyai urutan (ranking).
-
Tidak boleh dilakukan operasi matematik (contohnya tambah atau tolak).
-
Hanya sesuai untuk analisis kekerapan atau peratusan.
Contoh dalam pendidikan:
-
Jantina murid: Lelaki atau Perempuan.
-
Kelas: 1 Amanah, 1 Bestari, 1 Cemerlang.
-
Status kehadiran: Hadir atau Tidak Hadir.
2. Data Ordinal
Definisi:
Data ordinal ialah data berbentuk kategori yang mempunyai susunan atau urutan tertentu, tetapi jarak antara kategori tidak semestinya sama.
Ciri-ciri:
-
Mempunyai urutan (ranking).
-
Jarak antara satu tahap dengan tahap lain tidak konsisten.
-
Analisis yang sesuai adalah median atau peringkat kedudukan.
Contoh dalam pendidikan:
-
Kedudukan murid dalam kelas: 1, 2, 3.
-
Tahap kepuasan pelajar terhadap kaedah pengajaran: Sangat Tidak Setuju, Tidak Setuju, Setuju, Sangat Setuju.
-
Gred pencapaian peperiksaan: A, B, C, D, E.
3. Data Interval
Definisi:
Data interval ialah data berangka yang mempunyai jarak yang sama antara nilai, tetapi tiada titik sifar mutlak. Sifar di sini hanya bersifat relatif, bukan menunjukkan ketiadaan.
Ciri-ciri:
-
Boleh dilakukan operasi tambah dan tolak.
-
Jarak antara nilai adalah sama.
-
Tidak mempunyai sifar mutlak.
Contoh dalam pendidikan:
-
Markah ujian murid: 0 hingga 100. (Markah 0 tidak bermaksud tiada pengetahuan langsung).
-
Skor IQ: 90, 100, 110.
-
Suhu bilik darjah: 25°C, 30°C. (Suhu 0°C tidak bermaksud tiada suhu).
4. Data Nisbah (Ratio)
Definisi:
Data nisbah mempunyai semua ciri data interval, tetapi ia mempunyai sifar mutlak (true zero) yang menunjukkan ketiadaan sesuatu.
Ciri-ciri:
-
Mempunyai urutan.
-
Jarak antara nilai adalah sama.
-
Mempunyai sifar mutlak.
-
Boleh digunakan dalam semua operasi matematik: tambah, tolak, darab, bahagi.
Contoh dalam pendidikan:
-
Bilangan murid dalam kelas (contoh: 25 orang).
-
Masa yang diambil untuk menjawab ujian (contoh: 45 minit).
-
Umur murid (contoh: 10 tahun, 12 tahun).
Kepentingan Memahami Jenis Data
Sebagai seorang guru dan penyelidik, mengetahui jenis data adalah asas penting untuk:
-
Menentukan jenis analisis statistik yang sesuai. Contohnya, data nominal sesuai dianalisis dengan ujian Chi-Square, manakala data interval/nisbah boleh digunakan dalam ujian-t atau ANOVA.
-
Mengelakkan kesilapan tafsiran dalam penyelidikan.
-
Meningkatkan ketepatan hasil kajian, terutamanya dalam bidang pendidikan, psikologi, dan sains sosial.
Rumusan
Kesimpulannya, data kuantitatif boleh dikategorikan kepada empat jenis utama iaitu nominal, ordinal, interval, dan nisbah. Pemahaman terhadap jenis data ini sangat penting bagi guru, pelajar, serta penyelidik agar analisis data yang dijalankan adalah tepat dan relevan.
Dengan memahami skala pengukuran ini, kita bukan sahaja dapat menguasai asas statistik, tetapi juga dapat menghasilkan kajian yang berkualiti dan bermanfaat dalam bidang pendidikan.
Rujukan
-
Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications.
-
Chua, Y. P. (2016). Kaedah Penyelidikan. McGraw-Hill Education.
-
Mohd Najib Abdul Ghafar. (1999). Penyelidikan Pendidikan. Johor Bahru: Penerbit Universiti Teknologi Malaysia.
Tiada ulasan:
Catat Ulasan