Apabila data dilihat dari sisi variabel, setidaknya ada dua contoh variabel yang dapat digunakan.
Data Numerik
Data ini memiliki arti sebagai sebuah ukuran dan identik dengan angka, misalnya tinggi badan, berat badan, dan tekanan darah seseorang. Selain itu juga didapatkan dengan cara menghitung, seperti jumlah peserta yang hadir di sebuah acara, berapa jumlah gigi bayi, atau berapa banyak jumlah mangga yang ada di keranjang buah. Data numerik juga dapat dibedakan menjadi data diskrit dan kontinu seperti ulasan materi sebelumnya.
Data Kategorikal
Data yang dapat dikelompokkan dan terbagi berdasarkan karakteristik masing-masing. Misalnya seperti status seseorang yang ada di KTP, status perkawinan, jenis kelamin, kota asal, hobi, ataupun film favorit. Data kategorikal dapat dipadukan dengan data numerik, contohnya pada form sebuah form pendaftaran untuk mengisi jenis kelamin dapat ditulis dengan angka "1" untuk laki-laki dan "2" menunjukkan perempuan. Namun, angka-angka tadi tidak memiliki arti matematika ataupun lainnya karena apabila Anda menjumlahkan angka satu dan dua di atas, tidak akan ada pengaruhnya pada data karena berfungsi sebagai pembeda saja. Berikut pembagian dari jenis dari data kategorikal:
Nominal
Data nominal merupakan sebuah data diskrit yang tidak memiliki keterkaitan dengan data lainnya dan tidak memiliki arti khusus. Sehingga data ini hanya dapat dibedakan tanpa bisa diurutkan ataupun dibandingkan dengan data lainnya. Sebagai contoh adalah jenis kelamin, pekerjaan, atau semacamnya. Nah, berikut akan dijelaskan ciri-ciri data nominal untuk mempermudah memahami konsepnya.
- Merupakan hasil hitungan dan tidak ditemui dalam bentuk pecahan.
- Angka yang tertera hanya simbol saja untuk memberikan label tanpa memiliki urutan tertentu.
- Tidak memiliki ukuran yang baku, sehingga pelabelan dapat dilakukan dalam bentuk angka, simbol, huruf atau lainnya.
- Tidak memiliki nilai nol mutlak.
Ordinal
Data ordinal adalah bilangan bulat diskrit yang memiliki urutan tertentu atau peringkat (ranking). Ciri dari data ini adalah jarak antara urutan data tidak diketahui atau tidak sama. Misalnya, pelari yang mencapai garis finish pertama menempuh waktu 15.00 menit, pelari kedua menempuh 30.10 menit, sedangkan pelari ketiga 35.04 menit. Dengan artian jarak waktu tempuh antara juara pertama dan kedua berbeda dengan jarak juara kedua dan ketiga.
Data ordinal bukan hanya mengkategorikan variabel dari perbedaan data kualitatif antara kategori satu dengan yang lainnya, tetapi juga mengurutkan kategori yang ada berdasarkan cara tertentu