Data Type: Discrete vs Continues

Minggu lalu saya diminta oleh rekan saya untuk membantu sebuah unit baru di kantor saya. Unit ini kedepannya akan sangat intense menggunakan data sebagai bagian dari pekerjaannya. Saya diberikan sebuah set data untuk kemudian di analisa untuk membuktikan bahwa konsep-konsep statistika dapat diaplikasikan dalam pekerjaan mereka. Setelah menyiapkan beberapa halaman slide, saya pun datang dan menjelaskan bagaimana langkah-langkah yang saya lakukan sampai menghasilkan model sesuai dengan harapan mereka. Ternyata… sebagian besar dari audiens masih sangat awam dengan jargon-jargon statistika. Hal ini membuat saya kembali berpikir bahwa kembali menguatkan konsep dasar tidak akan pernah menjadi kesia-siaan. Baiklah, mari kita mulai dengan discrete dan continues.

Sederhananya variabel discrete adalah variabel yang berasal dari operasi menghitung. Jumlah gelas di dalam lemari, jumlah buah di dalam keranjang. Hitungan sederhana seperti 1,2,3 dst. Tidak ada angka desimal di dalam variabel discrete.07778a4906f57221506f44beef50cf6d

Sedangkan variabel continues adalah variabel yang memiliki selisih antara dua variabel 0 hanya jika variabel tersebut dikurangi dengan dirinya sendiri. Ciri-cirinya adalah adanya angka decimal 1.991, 1.9999992 dst. Contohnya adalah berat badan, tinggi badan, interval waktu dll.

cant-lose-weightPenentuan variabel ini sangat berpengaruh terhadap analisa data yang akan anda lakukan kedepannya. Jika anda mempunyai variable discrete akan lebih cocok jika anda menggunakan median untuk ukuran pemusatan dan untuk variabel continues akan lebih tepat jika anda menggunakan rata-rata. Jika anda masih bingung dengan ukuran pemusatan mungkin anda ingin membaca tulisan saya tentang Ukuran Penyebaran Data.

Biasanya saat anda melakukan import data kedalam software anda akan diminta untuk mendifinisikan variabel yang anda masukkan. Nah dengan mendefinisikan data anda dengan tipe data yang tepat anda tidak akan mengurangi masalah yang mungkin anda hadapi pada langkah-langkah berikutnya.

 

Advertisements

Ketika rata-rata tidak cukup lagi…

Siapa yang tidak kenal dengan rata-rata?? Jika anda sering kali melakukan pengolahan data, maka perhitungan rata-rata hampir bisa dipastikan akan selalu ada dalam laporan yang anda buat. Namun menyajikan rata-rata saja ternyata sangat tidaklah cukup… Percaya deh.. Gak cukup banget. Jika ada yg menyajikan data hanya dengan rata-rata saja maka hal ini akan membuat kesimpulan yang anda buat menjadi melenceng dari yang seharusnya. Kenapa??

Hal ini sangat berkaitan erat dengan variasi data yang anda miliki. Buatlah histogram sederhana untuk mengetahui apakah data anda punya data ekstrim? Data ekstrim adalah data yang saaaangat besar atau sangaaat kecil dibandingkan dengan nilai tengah nya.

Nilai rata-rata memberikan bobot yang sama untuk semua data. Sehingga nilai yang besaaar banget atau yang keciiil bgt kan membuat rata-rata bergeser ke besar atau yang kecil. Saran saya selalu bandingkan nilai rata-rata dengan nilai tenga (median). Lebih bagus lagi jika anda tambahkan kuartil atau percentilnya.