Kelebihan dan Kekurangan Dikotomisasi dalam Analisis Data

Dikotomisasi adalah proses membagi variabel kontinu menjadi dua kategori atau kelompok berbeda, seringkali berdasarkan kriteria yang berubah-ubah. Hal ini berguna untuk menyederhanakan data yang kompleks dan membuatnya lebih mudah untuk dianalisis, namun juga dapat menyebabkan penyederhanaan yang berlebihan dan hilangnya informasi penting.

Sebagai contoh, katakanlah kita memiliki variabel kontinu yang disebut "pendapatan" yang berkisar antara $10.000 hingga $100.000. Kita dapat membagi variabel ini menjadi dua kategori: "pendapatan rendah" (didefinisikan sebagai $10.000 hingga $30.000) dan "pendapatan tinggi" ($30.000 hingga $100.000). Hal ini berguna untuk menyederhanakan data dan mempermudah analisis, namun juga dapat menyebabkan penyederhanaan berlebihan dan hilangnya informasi penting. Misalnya, seseorang dengan pendapatan $25.000 mungkin dianggap "berpenghasilan rendah" meskipun mereka sebenarnya memiliki keuangan yang cukup baik.

Dikotomisasi juga dapat digunakan untuk mengelompokkan orang ke dalam kategori berdasarkan karakteristik atau perilaku mereka. Misalnya, kita mungkin mendikotomi masyarakat menjadi dua kelompok berdasarkan keyakinan politik mereka: “konservatif” dan “liberal”. Hal ini dapat berguna untuk menyederhanakan isu-isu kompleks dan mempermudah memahami perspektif yang berbeda, namun juga dapat menyebabkan penyederhanaan berlebihan dan hilangnya nuansa penting.

Singkatnya, dikotomisasi adalah proses membagi variabel kontinu menjadi dua kategori atau kelompok yang berbeda, sering kali berdasarkan kriteria sewenang-wenang. Meskipun berguna untuk menyederhanakan data yang kompleks dan mempermudah analisis, hal ini juga dapat menyebabkan penyederhanaan berlebihan dan hilangnya informasi penting.