Dalam statistik, data nominal (juga dikenal sebagai skala nominal) adalah jenis data yang digunakan untuk memberi label variabel tanpa memberikan nilai kuantitatif apa pun. Ini adalah bentuk skala ukuran yang paling sederhana. Berbeda dengan data ordinal Data Ordinal Dalam statistik, data ordinal adalah jenis data yang nilainya mengikuti urutan alami. Salah satu ciri yang paling menonjol dari data ordinal adalah, data nominal tidak dapat dipesan dan tidak dapat diukur.
Tidak seperti data interval atau rasio, data nominal tidak dapat dimanipulasi menggunakan operator matematika yang tersedia. Dengan demikian, satu-satunya ukuran tendensi sentral Tendensi sentral Tendensi sentral adalah ringkasan deskriptif dari sebuah dataset melalui satu nilai yang mencerminkan pusat distribusi data. Seiring dengan variabilitas untuk data tersebut adalah mode.
Karakteristik Data Nominal
Data nominal dapat bersifat kualitatif dan kuantitatif. Namun, label kuantitatif tidak memiliki nilai atau hubungan numerik (misalnya, nomor identifikasi). Di sisi lain, berbagai jenis data kualitatif dapat direpresentasikan dalam bentuk nominal. Itu mungkin termasuk kata, huruf, dan simbol. Nama orang, jenis kelamin, dan kebangsaan hanyalah beberapa dari contoh data nominal yang paling umum.
Bagaimana Menganalisis Data Nominal?
Data nominal dapat dianalisis dengan menggunakan metode pengelompokan. Variabel dapat dikelompokkan menjadi beberapa kategori, dan untuk setiap kategori, frekuensi atau persentase dapat dihitung. Data juga dapat disajikan secara visual, seperti dengan menggunakan diagram lingkaran.
Meskipun data nominal tidak dapat diolah dengan menggunakan operator matematika, namun tetap dapat dianalisis dengan menggunakan metode statistik lanjutan. Misalnya salah satu cara untuk menganalisis data adalah melalui pengujian hipotesis. Pengujian Hipotesis Pengujian Hipotesis adalah metode inferensi statistik. Ini digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi benar. Pengujian hipotesis.
Untuk data nominal, pengujian hipotesis dapat dilakukan dengan menggunakan uji nonparametrik seperti uji chi-squared. Uji chi-squared bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara frekuensi yang diharapkan dan frekuensi pengamatan dari nilai yang diberikan.
Sumber Daya Lainnya
Finance menawarkan Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA®. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari bagi mereka yang ingin meningkatkan karir mereka ke level berikutnya. Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan berikut akan membantu:
- Konsep Statistik Dasar dalam Keuangan Konsep Statistik Dasar untuk Keuangan Pemahaman yang kuat tentang statistik sangat penting dalam membantu kita lebih memahami keuangan. Selain itu, konsep statistik dapat membantu memonitor investor
- Peristiwa Independen Peristiwa Independen Dalam teori statistik dan probabilitas, peristiwa independen adalah dua peristiwa di mana terjadinya satu peristiwa tidak mempengaruhi terjadinya peristiwa lain.
- Distribusi Kemiringan Positif Distribusi Kecondongan Positif Dalam statistik, distribusi miring positif (atau miring kanan) adalah jenis distribusi di mana sebagian besar nilai dikelompokkan di sekitar ekor kiri
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses pengumpulan dan evaluasi data terukur dan dapat diverifikasi seperti pendapatan, pangsa pasar, dan upah untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis. Di era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan yang disukai untuk membuat keputusan berdasarkan informasi.
