다음 중 질적 변수(qualitative variable)에 해당하는 것은?

질적 변수는 범주를 나타내는 변수로, 진단명은 명목척도에 해당하는 질적 변수이다. 나머지 체중, 병상 수, 혈압, 입원 기간은 양적 변수이다.

보건행정 핵심 해설 이 문제는 보건통계 및 연구방법론의 기초인 변수의 종류를 구분하는 능력을 평가하고 있어요. 보건행정사나 정보관리사는 병원 데이터를 분석하고, 성과 지표를 만들고, 연구를 설계할 때 변수의 특성을 정확히 이해하는 것이 필수적이에요. 핵심 개념 분석 (Key Concept): 변수는 크게 질적 변수(Qualitative Variable)와 양적 변수(Quantitative Variable)로 나뉘어요.
핵심! 질적 변수는 속성이나 범주를 나타내며, 숫자로 측정할 수 없는 변수예요. 예를 들어 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB), 진단명, 만족도(만족/보통/불만족) 등이 있어요. 이는 다시 명목척도(Nominal Scale)와 서열척도(Ordinal Scale)로 세분화돼요.
양적 변수는 숫자로 측정 가능한 변수로, 이산형(Discrete)과 연속형(Continuous)으로 구분해요. 정답 근거 (Answer Rationale): 정답은 ④번 '진단명(예: 고혈압, 당뇨병)'이에요. 진단명은 질병의 종류라는 범주를 나타내며, 숫자로 그 크기를 측정할 수 없어요. '고혈압'과 '당뇨병'은 서로 다른 질환 유형을 구분하는 데 사용되는 명목척도의 대표적인 예시예요. 따라서 이는 명확한 질적 변수에 해당해요. 오답 분석 (Distractor Analysis):
혼동 주의! ①번 '환자의 체중(kg)', ②번 '혈압 측정값(mmHg)', ③번 '입원 기간(일)', ⑤번 '병원의 병상 수'는 모두 양적 변수예요.
- ①, ②번: 체중과 혈압은 연속적으로 변화하는 값으로, 연속형 양적 변수에 속해요. kg과 mmHg 단위로 정밀하게 측정 가능해요.
- ③번: 입원 기간은 '일' 단위로 셀 수 있는 이산형 양적 변수예요. 3.5일과 같이 소수점이 가능하다면 연속형으로 볼 수도 있지만, 일반적인 병원 행정에서는 완전한 일수로 계산하는 경우가 많아요.
- ⑤번: 병상 수는 '개' 단위로 셀 수 있는 정수값이므로, 이산형 양적 변수에 명확히 속해요. 연관 개념 정리 (Related Concepts): 변수의 척도는 측정 수준에 따라 4가지로 구분돼요. 낮은 수준에서 높은 수준 순으로 다음과 같아요.
1. 명목척도(Nominal Scale): 단순 분류 (예: 진단명, 성별, 병동 코드).
2. 서열척도(Ordinal Scale): 순서나 등급 존재 (예: 통증 정도(경증/중등도/중증), 의료기관 등급).
3. 등간척도(Interval Scale): 절대적 영점 없음, 간격 의미 있음 (예: 체온(℃), IQ 점수).
4. 비율척도(Ratio Scale): 절대적 영점 존재, 비율 의미 있음 (예: 체중, 혈압, 입원일수, 병상수). 개념 정리

변수 종류	특징	보건행정 예시	통계 분석
질적 변수 (범주형)	속성/범주 분류, 측정 불가	진단명(ICD 코드), 수술명, 보험자 유형, 퇴원결과(사망/호전)	빈도, 비율, 카이제곱 검정
양적 변수 (수치형)	숫자로 측정 가능	입원일수, 총진료비, 혈액검사 수치, 연령	평균, 표준편차, t-검정, 회귀분석

한눈에 비교!

구분	질적 변수 (Qualitative)	양적 변수 (Quantitative)
본질	범주(Category)	수치(Number)
측정	분류(Classification)	계측(Measurement)
예시	성별, 혈액형, 진단명	체중, 혈압, 입원일수, 병상수
보건정보 활용	환자 군 분류, 질병 발생률 계산	평균 재원일수 분석, 의료비 추이 분석

실무 포인트 병원에서 전자의무기록(EMR)이나 병원정보시스템(HIS) 데이터를 분석할 때, 변수의 종류를 정확히 아는 것이 첫걸음이에요.
- 데이터베이스 설계: 진단명(질적)은 코드화(예: 국제질병분류(ICD))하여 저장하고, 검사 수치(양적)는 숫자 필드로 설계해요.
- 성과 지표 개발: '상급종합병원(Tertiary care hospital) 지정 질환 치료율'을 분석할 때, '지정 질환 유무'(질적)와 '치료 성공률'(양적) 변수를 조합해요.
- 보험 청구 데이터: 청구 서식 중 '진단코드'는 질적 변수, '수가 점수'나 '총 금액'은 양적 변수로 처리돼요. 암기 팁 "질(質)은 이름, 양(量)은 숫자"라고 외우세요! 질적 변수는 이름(명목)이나 순서(서열)로 구분하고, 양적 변수는 숫자로 세거나 잴 수 있어요. 문제에서 단위(kg, mmHg, 일, 개)가 보이면 대부분 양적 변수라고 생각하면 돼요. 국시 빈출 포인트 변수 구분 문제는 매년 1~2문제 꼴로 출제되는 고정 출제 영역이에요. 특히 '진단명', '혈액형', '통증 정도'가 질적 변수 예시로, '연령', '키', '병상 수'가 양적 변수 예시로 자주 등장해요. 척도(명목, 서열, 등간, 비율)의 정의를 묻는 문제도 함께 출제되니 함께 공부하세요. 기출 변형 주의! 이 개념은 다음과 같이 변형 출제될 수 있어요.
1. 사례형: "다음 보기 중 서열척도에 해당하는 것은?" (통증 정도, 병원 평가 등급)
2. 역방향 질문: "양적 변수가 아닌 것은?"
3. 복합 판단: "체중(kg)과 혈액형을 변수로 사용한 연구에서, 각 변수의 척도를 쓰시오."

보건행정 실무 가이드 실무 시나리오 (Clinical Scenario): 병원 기획팀에서 '당뇨병 환자의 평균 입원일수와 합병증 발생 패턴 분석' 프로젝트를 진행하려고 해요. 데이터팀에서 EMR에서 추출한 원시 데이터 필드 목록은 다음과 같아요: 환자ID, 성별, 나이, 주진단코드(ICD-10), 당화혈색소(HbA1c) 수치, 입원일수, 퇴원 시 합병증 유무(유/무), 치료 병동(내분비내과/신장내과). 행정 중재 전략 (Admin Intervention): 1. 상황 파악: 각 데이터 필드가 질적 변수인지 양적 변수인지, 어떤 척도 수준인지 먼저 분류해야 해요. 올바른 분석 방법 선택의 기초가 돼요. 2. 법적/규정 검토: 분석 시 개인정보보호법(PIPA)에 따라 환자ID는 익명화 처리해야 하며, 진단코드는 보건복지부 고시의 표준 코드를 사용했는지 확인해요. 3. 대응 및 처리: - 질적 변수 처리: '성별', '주진단코드', '합병증 유무', '치료 병동'은 범주형 변수로, 빈도 분석이나 교차표를 활용해요. 예를 들어 "신장내과 병동의 당뇨병 환자에서 합병증 발생 비율이 더 높다"는 가설을 검증할 수 있어요. - 양적 변수 처리: '나이', '당화혈색소 수치', '입원일수'는 수치형 변수로, 평균, 표준편차를 계산하고, t-검정이나 상관분석을 실시해요. 예를 들어 "당화혈색소 수치가 높을수록 입원일수가 길다"는 관계를 분석할 수 있어요. 4. 사후 기록/보고: 분석 결과를 병원 경영진이나 보건당국에 보고할 때, 사용한 변수의 특성과 분석 방법의 적절성을 보고서에 명시해야 해요. 이는 결과의 신뢰성을 높이는 핵심이에요. 법적 안전 및 주의사항 (Precautions): - 핵심! 연구나 성과 분석을 위해 환자 데이터를 활용할 때는 반드시 연구윤리심의위원회(IRB)의 승인을 받아야 해요. 특히 퇴원결과나 합병증 같은 민감한 정보를 다룰 때는 더욱 주의해야 해요. - 통계 결과를 해석할 때, '연속형 변수'를 '범주형 변수'로 무리하게 구분(예: 당화혈색소 6.5% 이상을 '당뇨병'으로 이분화)하면 정보 손실이 발생할 수 있어요. 변수의 본질에 맞는 분석을 선택하세요. 업무 프로토콜 보건정보 데이터 분석 기본 프로토콜 1. 데이터 정의: 추출한 각 변수의 이름, 정의, 유형(질적/양적), 척도, 코드체계(예: ICD-10, KCD-7)를 명세서로 작성. 2. 데이터 정제: 결측치, 이상치 확인 및 처리 방법 결정 (제거, 대체 등). 3. 분석 방법 선정: - 목표 변수가 질적: 카이제곱 검정, 로지스틱 회귀분석. - 목표 변수가 양적: t-검정, ANOVA, 선형 회귀분석. 4. 보고서 작성: 분석 배경, 방법(사용 변수 특성 포함), 결과, 해석, 한계점을 체계적으로 기술. 선배의 한마디 "보건행정과 정보관리의 꽃은 데이터에요! 데이터를 단순한 숫자나 글자 더미로 보지 말고, 그 안에 숨겨진 이야기(인사이트)를 읽어내는 것이 전문가의 자산이에요. 변수 구분은 그 이야기의 첫 문장을 어떻게 쓸지 결정하는 문법과 같아요. 기초가 튼튼해야 복잡한 병원 데이터도 자신 있게 다룰 수 있어요. 건강보험 청구 데이터 분석부터 병원 경영 지표 개발까지, 모든 것이 이 기초 개념에서 시작된다는 걸 기억하세요!"