Meskipun sebagian besar analisis data memisahkan variabel secara tegas menjadi Kategorikal (kualitatif) dan Numerik (kuantitatif), terdapat kategori penting yang berada di tengahnya: Variabel Kategorikal Kuantitatif. Variabel ini, yang sering kali berupa data hitungan (count data), adalah variabel yang nilainya direpresentasikan oleh angka, namun hanya dapat mengambil nilai bilangan bulat tertentu (diskret), dan biasanya merefleksikan frekuensi atau jumlah kejadian. Contoh umum mencakup jumlah anak dalam rumah tangga, jumlah klik pada iklan, atau jumlah kerusakan yang tercatat per jam. Dalam Exploratory Data Analysis (EDA), jenis variabel ini menuntut penanganan khusus. Meskipun angka-angka tersebut dapat dihitung dan diagregasi, distribusi datanya sering kali tidak normal, menuntut teknik statistik seperti distribusi Poisson atau Binomial, serta visualisasi yang berfokus pada frekuensi kejadian unik, berbeda dari cara kita menangani variabel numerik kontinu.

Sifat unik Variabel Kategorikal Kuantitatif terletak pada distribusinya yang sering kali terdistribusi miring (skewed) ke kanan, dengan banyak observasi bernilai nol—sebuah fenomena yang dikenal sebagai Zero-Inflated Data—mengharuskan kita berhati-hati dalam analisis. Dalam Exploratory Data Analysis (EDA), alih-alih menggunakan histogram standar untuk data kontinu, kita lebih efektif menggunakan Bar Chart atau Frequency Plot untuk menampilkan jumlah kemunculan setiap nilai diskret (misalnya, berapa kali nilai ‘0’, ‘1’, ‘2’, dst. muncul). Statistik deskriptif seperti mean dan median masih relevan, tetapi perbedaan antara keduanya harus diamati cermat untuk mendeteksi kemiringan. Lebih lanjut, ketika variabel ini digunakan dalam pemodelan, asumsi regresi linear standar (seperti normalitas residu) seringkali tidak terpenuhi. Oleh karena itu, Data Analyst biasanya beralih ke model yang lebih spesifik untuk data hitungan, seperti Regresi Poisson atau Regresi Binomial Negatif, untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan interpretasi yang valid mengenai faktor-faktor yang mendorong count tersebut.

Singkatnya, Variabel Kategorikal Kuantitatif adalah elemen data yang memerlukan perlakuan yang seimbang, menggabungkan ketelitian numerik dengan kesadaran akan sifat diskretnya. Keberhasilan dalam menangani count data ini terletak pada pengakuan bahwa angka-angka tersebut mewakili kategori frekuensi, bukan pengukuran kontinu. Dengan secara tepat mengidentifikasi dan memvisualisasikan distribusinya, serta memilih teknik statistik dan model (seperti Poisson) yang sesuai untuk menangani kemiringan dan inflasi nol, Data Analyst dapat mengungkap insight yang sangat berharga—mulai dari memprediksi permintaan inventaris hingga menilai risiko kegagalan. Pendekatan analitis yang cermat terhadap data hitungan ini adalah kunci untuk mengubah frekuensi kejadian menjadi intelijen bisnis yang dapat ditindaklanjuti.

Referensi:

  • Jeffrey D. Camm, James J. Cochran, Michael J. Fry, Jeffrey W. Ohlmann (2025). Data Visualization: Exploring and Explaining with Data. USA: Cengage.