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기술통계
문제

다음 도수분포표 관련 용어 중, '누적도수'에 대한 설명으로 옳은 것은?

해설
누적도수는 첫 번째 계급부터 해당 계급까지의 도수를 차례로 더해간 누적 합을 의미한다. 이를 통해 특정 값 미만 또는 이하인 자료의 수를 쉽게 알 수 있다.
같은 주제 다음 문제다음 자료를 이용하여 도수분포표를 작성할 때, 계급의 수를 결정하는 가장 일반적인 방법은?

심화 해설

보건행정 핵심 해설 이 문제는 보건통계학의 기초인 도수분포표(Frequency Distribution Table)에서 누적도수(Cumulative Frequency)의 개념을 정확히 이해하고 있는지 묻는 문제예요. 보건행정사와 보건의료정보관리사 국가고시에서는 통계 자료를 해석하고, 병원 경영 지표나 역학 조사 결과를 분석할 때 이 기초 개념이 반드시 필요해요. 핵심 개념 분석 (Key Concept) 도수분포표는 원자료를 일정한 계급(Class)으로 나누고, 각 계급에 속하는 자료의 개수인 도수(Frequency)를 나타낸 표예요. 여기서 누적도수는 "특정 계급까지" 또는 "특정 값 이하"에 속하는 자료의 총 개수를 한눈에 파악할 수 있도록 만든 지표입니다. 예를 들어, "수술 소요시간이 60분 미만인 경우는 총 몇 건인가?"와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있게 해줘요. 정답 근거 (Answer Rationale) 핵심! 정답인 ①번 "특정 계급까지의 도수를 모두 더한 값"은 누적도수의 표준적인 정의 그 자체예요. 누적도수는 첫 번째 계급(가장 작은 값의 계급)부터 시작하여 해당 계급까지의 모든 도수를 차례로 합산하여 계산합니다. 이는 상대도수(Relative Frequency)누적상대도수(Cumulative Relative Frequency)와 구분되는 절대적인 수치입니다. 오답 분석 (Distractor Analysis) 혼동 주의! 각 오답은 다른 통계 용어와 혼동하기 쉽게 만들어졌어요.
②번 "가장 높은 도수를 가진 계급의 값": 이는 최빈값(Mode)이 위치하는 계급, 즉 최빈계급(Modal Class)을 설명한 것이에요. 누적도수와는 무관합니다.
③번 "각 계급의 도수를 전체 도수로 나눈 값의 합": 이 설명은 다소 애매하지만, "각 계급의 도수를 전체 도수로 나눈 값" 자체는 상대도수를 의미해요. 이 값들의 합은 1(또는 100%)이 됩니다. 누적도수는 합산 과정이 다릅니다.
④번 "각 계급의 도수를 평균 도수로 조정한 값": 이는 표준화(Standardization)나 가중치 부여와 관련된 개념으로, 일반적인 도수분포표 용어에는 해당하지 않아요.
⑤번 "각 계급의 도수에서 최소 도수를 뺀 값": 이는 특별한 통계 처리 방법이 아니에요. 단순히 각 계급의 도수를 변형한 것이며, 누적의 개념이 전혀 포함되어 있지 않습니다. 연관 개념 정리 (Related Concepts) 도수분포표와 함께 꼭 알아야 할 용어들을 정리하면 다음과 같아요.
- 도수(Frequency): 각 계급에 속하는 자료의 개수.
- 상대도수(Relative Frequency): (각 계급의 도수) / (전체 도수). 비율을 나타냄.
- 누적상대도수(Cumulative Relative Frequency): 상대도수를 누적하여 더한 값. 특정 값 이하인 자료의 비율을 나타냄 (예: 백분위수 계산의 기초).
- 계급(Class): 자료를 구간별로 나눈 것.
- 계급값(Class Mark): 각 계급의 중간값. 대표값으로 사용됨. 개념 정리
용어정의계산법용도
도수각 계급에 속하는 자료 수계산(Count)분포의 형태 파악
누적도수특정 계급까지의 도수 합도수를 차례로 누적 합산"~이하"인 자료의 총수 파악
상대도수도수의 비율도수 / 전체 도수비교 가능한 분포 파악
누적상대도수상대도수의 누적 합상대도수를 누적 합산백분위수, 비율 누적 추이 파악
한눈에 비교!
비교 항목누적도수상대도수
성격절대적 개수 (Count)상대적 비율 (Proportion)
마지막 계급의 값 = 전체 도수모든 계급의 합 = 1 (또는 100%)
주요 용도"몇 개인가?" (예: 50세 미만 환자 수)"몇 퍼센트인가?" (예: 50세 미만 환자 비율)
실무 예시월별 누적 입원 환자 수 추이질병별 환자 구성 비율
실무 포인트 병원 행정 실무에서 누적도수는 다양한 보고서와 지표 분석에 활용돼요.
- 월별/분기별 실적 보고: "연초부터 현재까지의 누적 수술 건수", "누적 예산 대비 실적" 등을 계산할 때 사용.
- 대기 시간 분석: "진료 대기 시간이 30분 이하인 환자의 누적 비율"을 구할 때는 누적상대도수를 사용합니다.
- 역학 조사: 특정 연령대(예: 40세 미만)까지의 질환 발병 누적 건수를 파악하여 고위험군을 판단하는 데 도움을 줍니다. 암기 팁 "누적쌓는다는 뜻! 도수를 차곡차곡 쌓아서 더한(누적한) 값이 바로 누적도수예요." 라고 생각하세요. 상대도수는 '비율', 누적도수는 '총 개수'라는 키워드로 연결 지어 외우면 좋아요. 국시 빈출 포인트 도수분포표 관련 용어 정의는 매년 1문항 정도 꾸준히 출제되는 기초 영역이에요. 특히 누적도수 vs 상대도수 vs 누적상대도수를 구분하는 문제가 가장 흔합니다. 그래프 형태(히스토그램, 도수다각형, 누적도수다각형(ogive))와 연결 지어 출제되기도 하니, 각 그래프가 어떤 통계량을 표현하는지 함께 공부하세요. 기출 변형 주의! 이 개념은 다음과 같이 변형되어 출제될 수 있어요.
1. 사례 계산형: "다음 도수분포표에서 3번째 계급의 누적도수를 구하시오."
2. 용어 연결형: "(용어) - (정의)를 올바르게 연결한 것은?"
3. 그래프 해석형: "주어진 누적도수다각형(Ogive)을 보고, 중위수가 속하는 계급을 찾으시오."

임상 시나리오

보건행정 실무 가이드 실무 시나리오 (Clinical Scenario) "병원 기획팀에서 최근 1년간 수입원별 매출 분석을 의뢰했어요. 원무과에서 제공한 월별 외래진료 매출 데이터를 바탕으로, 매출액 구간별(예: 1억 미만, 1억~2억, ...)로 도수분포표를 작성하고, '분기별 누적 매출이 목표의 80%에 도달하는 시점'을 분석해 달라는 요청을 받았습니다." 행정 중재 전략 (Admin Intervention) 1. 상황 파악: 원시 데이터(월별 매출액)를 확보합니다. 2. 법적/규정 검토: 분석 목적에 맞는 적절한 계급 간격(Class Interval)을 설정합니다. 너무 좁거나 넓으면 분포를 제대로 파악할 수 없어요. 3. 대응 및 처리: - 1단계: 설정한 계급에 따라 월별 매출 데이터를 분류하고 도수(해당 구간의 월 수)를 계산합니다. - 2단계: 누적도수를 계산합니다. 이는 "특정 매출액 구간 이하인 월이 몇 개월인가"를 보여줍니다. - 3단계: 총 매출액 대비 월별 매출 비율인 상대도수와 이를 누적한 누적상대도수를 추가 계산합니다. 누적상대도수가 80%가 되는 시점을 찾으면, 그때까지의 누적도수(월 수)를 통해 목표 도달 시기를 특정할 수 있습니다. 4. 사후 기록/보고: 분석 결과를 도수분포표와 누적도수/누적상대도수 그래프로 시각화하여 보고서를 작성합니다. 법적 안전 및 주의사항 (Precautions) 통계 분석 시 원데이터의 정확성이 가장 중요해요. 핵심! 병원 회계 시스템에서 추출한 매출 데이터가 순수한 '외래진료 매출'인지, 입원이나 검사 수입이 포함되지 않았는지 교차 검증해야 합니다. 잘못된 데이터 기반 분석은 잘못된 경영 판단으로 이어질 수 있어요. 업무 프로토콜 도수분포표 작성 및 누적도수 분석 프로토콜
1. 데이터 수집: 분석 목적에 맞는 원시 데이터 확보 (예: 월별 환자 수, 매출액, 대기 시간).
2. 계급 설정: 자료의 범위(Range)를 확인, 계급 수(보통 5~15개)와 계급 간격 결정.
3. 도수 집계: 각 계급에 속하는 자료의 수(도수)를 계산.
4. 누적도수 계산: 첫 번째 계급부터 순차적으로 도수를 더해 나감.
5. (선택) 상대/누적상대도수 계산: 필요 시 비율 분석을 위해 추가 계산.
6. 표 및 그래프 작성: 결과를 정리하고 시각화.
7. 해석 및 보고: 분석 결과를 바탕으로 인사이트 도출 및 보고서 작성. 선배의 한마디 "보건행정에서 통계는 단순한 숫자 놀이가 아니에요! 병원의 건강 상태를 진단하는 '검사 수치'와 같아요. 도수분포와 누적도수 같은 기초 개념을 탄탄히 해두면, 복잡한 경영 지표나 환자 만족도 조사 결과도 논리적으로 해석할 수 있는 눈이 생겨요. 데이터에 기반한 의사결정(Data-Driven Decision Making)의 첫걸음이라고 생각하고 즐겁게 공부해보세요!"

핵심 개념

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