Cara umum yang digunakan untuk mengklasifikasikan data adalah ditentukan oleh empat macam level pengukuruan, yaitu level nominal, ordinal, interval dan rasio. Dalam statistika terapan, level pengukuran data merupakan faktor penting dalam menentukan prosedur dan metoda statistika yang digunakan.
LEVEL NOMINAL dicirikan oleh data yang terdiri atas nama-nama, label, atau kategori. Data seperti ini tidak dapat diurutkan seperti dari atas ke bawah, atau sebaliknya.
CONTOH: Berikut adalah contoh-contoh yang mengilustrasikan pengukuran level nominal:
1. Ya, tidak, tidak tahu: biasanya diberikan pada lembar kuesioner.
2. Warna: warna mobil yang dimiliki oleh dosen UNMUH Ponorogo (hitam, merah, putih, biru, dan lain-lain).
Data-data yang diperoleh pada level ini tidak dapat diurutkan. Data ini tidak dapat digunakan untuk kalkulasi, misalnya Ya + tidak tahu = ???, merah + hitam = ??? tidak dapat dilakukan.
LEVEL ORDINAL data yang diperoleh pada level ini dapat disusun dalam urutan tertentu, tetapi selisih nilai-nilainya tidak dapat ditentukan atau bahkan tidak bermakna sama sekali.
CONTOH: Berikut adalah contoh data yang diperoleh dari pengukuran level ordinal
1. Nilai akhir pada KHS mahasiswa yang diberikan oleh pak Julan HERNADI: E, D, C, B-, B, A-, A. Nilai-nilai ini dapat diurutkan, misalnya nilai A lebih baik dari nilai B, tetapi seberapa besar selisih antara A dan B tidak dapat ditentukan. Jelasnya A- B tidak bermakna.
2. Transparency International Indonesia (TII) baru-baru ini mengumumkan ranking indeks persepsi korupsi (IPK) untuk 50 kota yang ada di Indonesia. Dari ke 50 kota tersebut, Yogyakarta menduduki kota terbersih pada ranking pertama, disusul Palangkaraya pada rakning kedua, Banda Aceh pada ranking ketiga dan seterusnya sampai Kupang pada ranking ke 50 atau terkorup. Data ranking di sini merupakan level pengukuran ordinal. Walaupun ada angka di sini namun selisih antara ranking 2 dan ranking 1, bila ditulis dalam bentuk 2-1 = 1 tidak mempunyai makna sama sekali.
LEVEL INTERVAL seprerti level ordinal dengan sifat tambahannya adalah selisih antara dua data mempunyai makna. Tetapi level ini tidak mempunyai titik nol alami sebagai titik awal.
CONTOH: Berikut inidata dalam level interval
1. TEMPERATUR: suhu badan 36 derajat celsius dan 37 derajat celsius merupakan contoh data dalam level interval. Nilai-nilai ini dapat diurutkan dan selisihnya dapat ditentukan denganjelas, dalam contoh ini selisihnya adalah 1 derajat celsius. Tetapi secara alami tidak ada titik nol dimana suhu atau
temperatur ini dimulai. Suhu 0 derajat tidak berarti tidak ada panas. Tidaklah benar mengatakan bahwa suhu badan 40 derajat celsius panasnya 2 kali lipat dari suhu badan 20 derajat celsius.
2. TAHUN: tahun 542, 1000, 2000, 2008 merupakan data dalam level interval. Data ini dapat diurutkan dan dapat diketahui selisih antara 2 tahun sebarang, namun ia tidak ada titik nol alami. Artinya, waktu tidak dimulai dari tahun 0 dan tahun 0 hanya sebagai titik nol buatan manusia sebagai ganti titik nol alami yang menyatakan “tidak ada waktu”.
LEVEL RASIO seperti level interval namun ia mempunyai titik nol alami sebagai titik awal. Data dari level rasio, data data dapat dibandingkan (selisih) dan dirasiokan (pembagian).
CONTOH: Berikut inidata dalam level rasio
1. HARGA: harga-harga buku teks mahasiswa merupakan data level rasio dimana harga 0 rupiah menunjukkan tidak ada harga alias gratis.
2. BOBOT: berat badan manusia merupakan data level rasio dimana berat 0 kg menyatakan tidak ada bobot.
3. Indeks persepsi korupsi (IPK): ketika belum diranking, IPK yang dikeluarkan oleh TII masih dalam bentuk skor skala 10 dengan ketelitian 2 digit dibelakang koma, misalnya Yogyakarta dengan IPK 6.43, Palangkaraya dengan IPK 6.10, Banda Aceh dengan IPK 5.87 dan seterusnya Kendari dengan IPK 3.39, terkecil Kupang dengan IPK 2.97. Di sini nilai 0 menunjukkan kriteria terkorup “di dunia dan akhirat”