Skala Pengukuran (Scale of Measurement)

Bila check balik entri artikel yang lepas, mungkin saya terlepas pandang dalam membincangkan mengenai jenis skala pengukuran yang menjadi antara syarat andaian asas (basic assumptions) dalam sesuatu analisis. Secara umumnya terdapat empat jenis skala pengukuran yang biasa digunakan; nominal, ordinal, interval dan ratio (nisbah). Jenis skala amat penting dalam membezakan jenis analisis pengukuran yang akan dipilih dan digunakan. Oleh itu penyelidik seharusnya perlu membezakan di antara keempat-empat jenis skala pengukuran tersebut.

Data nominal boleh diklasifikasikan dalam bentuk kategori, nama ataupun label. Data nominal merupakan bentuk kategori yang tidak dapat disusun mengikut urutan seperti jantina (lelaki; perempuan). Walaupun ketika memasukkan data dengan menggunakan SPSS selalunya kita meletakkan nilai 1 bagi lelaki dan nilai 2 bagi perempuan tetapi pada hakikat yang sebenarnya nilai numerik pada kategori tersebut tidak menunjukkan makna yang lelaki lebih tinggi nilainya daripada perempuan. Ini kerana kita tidak dapat melakukan operasi matematik terhadap nilai-nilai tersebut. Antara contoh lain bagi data yang berbentuk nominal ialah budak ceria=1; budak tidak ceria=2.

Data ordinal sebenarnya lebih kurang sama seperti data nominal. Apa yang membezakan ialah data ordinal boleh disusun mengikut urutan. Walaubagaimanapun, data ordinal tidak boleh mengukur perbezaan di antara dua data. Dengan kata lain, data ordinal boleh memberikan nilai numerik tetapi tidak dapat melakukan operasi matematik. Sebagai contohnya bagaimana penilaian anda terhadap sesebuah restoran? Sama ada sangat baik; baik; cukup; kurang. Atau contoh lain, pengundi-pengundi diklasifikasikan sebagai – low income; middle income; high income. Frekuensi penerbangan – tidak pernah; jarang-jarang; kadang-kadang; selalu.

Manakala data interval atau sela sama juga seperti data ordinal (data yang boleh disusun). Namun perbezaan kedua-duanya ialah mengenai data bermakna dan boleh diukur. Contohnya senarai suhu-suhu didi bagi cecair yang berbeza; kita boleh tahu sama ada suhu didih cecair A > (lebih tinggi) daripada suhu didih cecair B. A=212 darjah; B=284 darjah. Oleh itu B > daripada A. Nilai sifar (0) bersifat arbitrari (tidak menggambarkan kosong secara mutlak).

Data ratio (nisbah) sama seperti data interval tetapi nisbah memberi makna yang mana data ratio mempunyai nilai kosong secara mutlak. Sebagai contohnya nilai kosong dapat digambarkan sebagai tidak ada kuantiti seperti jika seseorang tidak bekerja maka gajinya RM0.00. Antara contoh lain untuk lebih kita faham mengenai data ratio; 4 orang dipilih secara rawak ditanya tentang duit yang mereka bawa – hasilnya RM21, RM50, RM65, RM300 – boleh disusun mengikut urutan (RM21> RM50> RM65> RM300). Bolehkah kita mengira nisbah? Ya, boleh. Sebab RM0 merupakan nilai yang paling minimum. Ini bermakna individu yang mempunyai RM300 – mempunyai 6 kali ganda daripada individu yang mempunyai RM50. Contoh lain yang sering menggunakan data ratio ialah umur, skor ujian dan juga jumlah jam belajar sesuatu ujian.

Apa yang penting untuk kita mengenal pasti setiap data tersebut? Terdapat dua sebab; yang pertama jenis skala tersebut memberikan kita maklumat data yang berbeza. Justeru, amat penting bagi penyelidik untuk memilih jenis data yang dapat memberikan maklumat yang lebih banyak agar persoalan penyelidikan dapat dijawab dengan baik. Yang kedua, melalui jenis skala pengukuran, kita dapat mengenal pasti jenis analisis data yang dapat digunakan seperti yang telah dijelaskan sebelum ini. Justeru, jenis skala pengukuran amat berkait rapat dengan pembentukan instrumen soal selidik kajian; jenis skala apa yang kita nak guna bagi menjawab persoalan kajian. Oleh itu terdapat prosedur statistik yang tidak sesuai untuk digunakan jika jenis skala yang digunakan tidak tepat.

About these ads

About Rosmawati Mohamad Rasit

my home

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Follow

Get every new post delivered to your Inbox.

Join 536 other followers

%d bloggers like this: