Parts of Speech Table

This is a summary of the 8 parts of speech. You can find more detail if you click on each part of speech.

part of speech	function or "job"	example words	example sentences
Verb	action or state	(to) be, have, do, like, work, sing, can, must	adsolo.blogspot.com is a web site. Ilike adsolo.blogspot.com.
Noun	thing or person	pen, dog, work, music, town, London, teacher, John	This is my birds. He lives in myhouse. We live in Solo.
Adjective	describes a noun	a/an, the, 2, some, good, big, red, well, interesting	I have two cats. My cats are big. I like big cats.
Adverb	describes a verb, adjective or adverb	quickly, silently, well, badly, very, really	My cat eats quickly. When he isvery hungry, he eats reallyquickly.
Pronoun	replaces a noun	I, you, he, she, some	Nita is Indonesian. She is beautiful.
Preposition	links a noun to another word	to, at, after, on, but	We went to school on Monday.
Conjunction	joins clauses or sentences or words	and, but, when	I like birds and I like cats. I like cats and birds. I like birds but I don't like cats.
Interjection	short exclamation, sometimes inserted into a sentence	oh!, ouch!, hi!, well	Ouch! That hurts! Hi! How are you? Well, I don't know.

* Some grammar sources categorize English into 9 or 10 parts of speech. At adsolo.blogspot.com, we use the traditional categorization of 8 parts of speech. Examples of other categorizations are:

• Verbs may be treated as two different parts of speech:
  • Lexical Verbs (work, like, run)
  • Auxiliary Verbs (be, have, must)
• Determiners may be treated as a separate part of speech, instead of being categorized under Adjectives

STATISTIK ( DATA DAN VARIABEL )

Pengertian Data dan Variabel

Data adalah kumpulan kumpulan fakta atau angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai dasar menarik suatu kesimpulan.

Variabel adalah karakteristik yang dapat diamati dari sesuatu (objek) dan mampu memberikan bermacam-macam nilai atau beberapa kategori.


Penggolongan Data Statistik 

1. Ditinjau dari variabel yang diteliti (segi sifat angkanya), data statistik dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu: data kontinu dan data diskrit.

- Variabel atau data kontinu adalah data statistik yang angka-angkanya merupakan deretan angka yang sambung-menyambung. Dengan kata lain, data kontinu ialah data yang deretan angkanya merupakan suatu kontinum. Contoh:
1. Data statistik mengenai tinggi badan (dalam ukuran sentimeter): 160-160,1- 160,2-160,3-160,4-160, 5-160,6-160,7 dan seterusnya.
2. Data statistik mengenai berat badan (dalam ukuran kilogram): 50-50,1-50,2- 50,3-50, 4-50,5-50,6-50,7-50,8-50,9 dan seterusnya.

- Variabel atau data diskrit ialah data statistik yang tidak mungkin berbentuk pecahan. Contoh:
1. Data statistik tentang jumlah anggota keluarga (dalam satuan orang): 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 dan sebagainya.
2. Data statistik tentang jumlah buku-buku perpustakaan: (dalam satuan eksemplar): 50 – 125 – 307 – 5113 – 12891- dan sebagainya.

Dalam hal ini jelas bahwa tidak mungkin jumlah anggota keluarga = 1,25 – 3,50 dan sebagainya; demikian pula tidak mungkin jumlah buku perpustakaan = 50,75 – 125,33 – 209,67 – dan sebagainya. 

2. Penggolongan berdasarkan cara menyusun angka ditinjau dari segi cara menyusun angka, data statistik dapat dibedakan menjadi tiga macam; yaitu data nominal, data ordinal, dan data interval. 

- Data Nominal ialah data statistik yang cara menyusun angkanya didasarkan atas penggolongan atau klasifikasi tertentu. Data nominal juga sering dinyatakan dengan data hitungan. Disebut demikian, karena data tersebut diperoleh dengan cara menghitung (dalam hal ini menghitung jumlah siswa, baik menurut tingkatan studi maupun jenis kelaminnya).

- Data ordinal juga sering disebut dengan data urutan, yaitu data statistik yang cara menyusun angkanya didasarkan atas urutan kedudukan (ranking). 

- Data interval ialah data statistik yang terdapat jarak sama di antara hal-hal yang sedang diselidiki atau dipersoalkan.

3. Penggolongan Data Berdasarkan Bentuk Angka ditinjau dari segi bentuk angkanya, data statistik dapat dibedakan menjadi 2 (dua) macam, yaitu data tunggal (un grouped data) dan data kelompok atau data bergolong (grouped data). 

- Data tunggal ialah data statistik yang masing-masing angkanya merupakan satu unit (satu kesatuan). Dengan kata lain, data tunggal ialah data statistik yang masing-masing angkanya merupakan satu unit (satu kesatuan) atau data statistik yang angka-angkanya tidak dikelompokkan.

- Data kelompok ialah data statistik yang tiap-tiap unitnya terdiri dari sekelompok angka. 

4. Penggolongan Data Statistik Berdasarkan Sumbernya ditinjau dari sumber mana data tersebut diperoleh, data statistik dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu: data primer dan data sekunder.

- Data primer adalah data statistik yang diperoleh atau bersumber dari tangan pertama (first hand data). Contoh: data tentang prestasi belajar siswa yang diperoleh dari bagian kesiswaan.

 - Sedangkan data sekunder adalah data statistik yang diperoleh dari tangan kedua (second hand data). Data tentang jumlah siswa yang tawuran pada tahun 2006, diperoleh dari surat kabar harian Kompas. 

5. Penggolongan Data Statistik Berdasarkan Waktu Pengumpulannya ditinjau dari segi waktu pengumpulannya, data statistik dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu: data seketika (cross section data) dan data urutan waktu (time series data). 

- Data seketika adalah data statistik yang mencerminkan keadaan pada satu waktu saja (at a point time). Contoh, data statistik tentang jumlah guru di “SD Karawaci” dalam tahun ajaran 2006/2007 (hanya satu tahun ajaran saja). 

- Data urutan waktu ialah data statistik yang mencerminkan keadaan atau perkembangan mengenai sesuatu hal, dari satu alokasi waktu ke waktu yang lain secara berurutan. Data urutan waktu sering juga dikenal dengan istilah historical data. Contoh: data statistik tentang jumlah guru di “SD Karawaci” tahun ajaran 2002/2003 sampai dengan tahun 2006/2007.

Penggolongan Variabel 
Secara umum, variabel dibagi atas 2 (dua) jenis, yaitu variabel kontinu (continous variabel) dan variabel deskrit (descrete variabel). Variabel dapat juga dibagi sebagai variabel dependen dan variabel bebas. Variabel dapat dilihat sebagai variabel aktif dan variabel atribut.

1. Variabel kontinu 
adalah variabel yang dapat ditentukan nilainya dalam jarak jangkau tertentu dengan desimal yang tidak terbatas. Sebagai contoh, berat, tinggi, luas, pendapatan, dan lain sebagainya. Untuk berat badan misalnya, kita bisa menulis 75,0 kg, atau 76,14 kg, atau 40,5556. Luas panen, bisa 14,2 ha, 19,49 ha, atau 188,0003 ha.

2. Variabel diskrit 
adalah konsep yang nilainya tidak dapat dinyatakan dalam bentuk pecahan atau desimal di belakang koma. Variabel ini sering juga dinyatakan sebagai variabel kategori. Kalau mempunyai dua kategori saja dinamakan juga variabel dikotomi. Sebagai contoh, jenis kelamin, terdiri atas laki-laki atau perempuan. Status perkawinan, terdiri atas kawin atau tidak kawin. Apabila ada lebih dari dua kategori, disebut juga variabel politomi. Tingkat pendidikan adalah variabel politomi, SD, SMP, SMA, perguruan tinggi, dan sebagainya. Jumlah anak merupakan variabel diskrit. Jumlah anak hanya dapat: 3, 4, atau 6. Tidak mungkin ada jumlah anak: 4,5; 5,6; 21/2, dan sebagainya.

3. Variabel Dependen dan Variabel Bebas
Apabila ada hubungan antara dua variabel, misalnya antara variabel Y dan variabel X, dan jika variabel Y disebabkan oleh variabel X, maka variabel Y adalah variabel dependen dan variabel X adalah variabel bebas. Contoh: jika dibuktikan ada hubungan antara motivasi intrinsik (variabel bebas) dan prestasi belajar (variabel dependen), maka dengan meningkatnya motivasi intrinsik meningkat juga skor prestasi belajar. Model matematika hubungan tersebut, dinyatakan delam fungsi sebagai berikut. 

X = f (Y) 

Keterangan: 
Y = prestasi belajar 
X = motivasi intrinsik 
f = fungsi


4. Variabel Aktif
Variabel aktif adalah variabel yang dimanipulasikan oleh peneliti. Apabila seorang peneliti memanipulasikan metode mengajar, metode memberikan hukuman kepada siswa, maka metode mengajar dan memberikan hukuman pada siswa adalah variabel-variabel aktif, karena variabel ini dapat dimanipulasikan.

5. Variabel Atribut
Variabel-variabel yang tidak dapat dimanipulasikan atau sukar dimanipulasikan, dinamakan variabel atribut. Variabel-variabel atribut umumnya merupakan karakteristik manusia seperti; inteligensia, jenis kelamin, status sosial, pendidikan, sikap, dan sebagainya. Variabel-variabel yang merupakan objek inanimate seperti populasi, rumah tangga, daerah geografis, dan sebagainya, adalah juga variabel-variabel atribut.