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기술통계
문제

다음은 병원 외래 방문 환자의 대기 시간(분)에 대한 도수분포표 일부이다. '20-30' 계급의 계급값은? 계급(분): 0-10, 10-20, 20-30, 30-40 도수: 5, 12, 18, 8

해설
계급값은 해당 계급의 중앙값으로 계산한다. '20-30' 계급의 계급값은 (20+30)/2 = 25이다.
같은 주제 다음 문제다음 자료를 이용하여 도수분포표를 작성할 때, 계급의 수를 결정하는 가장 일반적인 방법은?

심화 해설

보건행정 핵심 해설 이 문제는 보건통계학의 기초 중 하나인 계급값(Class Mark)을 계산하는 방법을 묻고 있어요. 병원 행정에서 환자 만족도 조사, 업무 처리 시간 분석, 자원 배분 효율성 평가 등 다양한 분야에서 데이터를 수집하고 분석할 때 필수적으로 사용되는 개념이에요. 핵심 개념 분석 (Key Concept): 계급값은 특정 계급(구간)을 대표하는 하나의 수치예요. 계급의 하한과 상한의 평균, 즉 중앙값으로 계산해요. 이는 해당 계급에 속한 모든 자료값들의 중심 경향을 간단히 나타내는 방법이죠. 공식은 (계급의 하한 + 계급의 상한) / 2 입니다. 정답 근거 (Answer Rationale): 문제에서 주어진 '20-30' 계급의 하한은 20, 상한은 30이에요. 따라서 계급값은 (20 + 30) / 2 = 25가 됩니다. 이는 통계학의 기본 정의에 따르는 것이므로, ④번 '25'가 정답이에요. 오답 분석 (Distractor Analysis):
혼동 주의! ①번 '35'는 '30-40' 계급의 계급값((30+40)/2=35)이에요. 계급을 잘못 보거나 계산 실수를 유도하는 선택지예요.
②번 '50'은 두 계급의 상한값을 더한(20+30) 오류거나, 전혀 관련 없는 수치예요.
③번 '30'은 계급의 상한값만을 선택한 오류예요. 계급값은 구간의 중앙이지 끝값이 아니에요.
⑤번 '20'은 계급의 하한값만을 선택한 오류예요. ③번과 마찬가지로 중앙값 개념을 이해하지 못하면 틀리기 쉬워요. 연관 개념 정리 (Related Concepts): 계급값은 도수분포표(Frequency Distribution Table)에서 자료를 요약할 때 사용돼요. 이 값들을 이용해 가중평균을 계산하면 전체 자료의 평균을 근사적으로 구할 수 있어요. (평균 ≈ Σ(계급값 × 도수) / 총도수). 또한, 계급의 크기(Class Width)는 '상한 - 하한'으로, 이 문제에서는 모든 계급의 크기가 10분이에요. 개념 정리
용어의미계산법(예시: 20-30 계급)
계급값 (Class Mark)계급을 대표하는 값(20 + 30) / 2 = 25
계급의 하한 (Lower Limit)계급의 시작 값20
계급의 상한 (Upper Limit)계급의 끝 값30
계급의 크기 (Class Width)계급의 범위 길이30 - 20 = 10
실무 포인트 병원 원무과나 기획팀에서 '외래 환자 평균 대기 시간'을 분석할 때, 수집된 원자료(Raw Data)가 많으면 도수분포표로 정리한 후 계급값을 이용해 평균을 추정해요. 예를 들어, 이 표를 이용해 평균 대기 시간을 구하면 (5*5 + 15*12 + 25*18 + 35*8) / (5+12+18+8) ≈ 22.7분으로 계산할 수 있어요. 이는 자원(의사, 장비) 배분이나 환자 흐름(Patient Flow) 개선을 위한 중요한 기초 데이터가 됩니다. 암기 팁 계급값은 "(아래 + 위) 나누기 2"로 외우세요! 계급의 아래값(하한)과 위값(상한)을 더해 2로 나누는 간단한 공식이에요. 국시 빈출 포인트 보건의료정보관리사 시험의 보건정보통계학 영역에서 기초 통계 개념은 꾸준히 출제돼요. 핵심! '계급값', '도수', '상대도수', '누적도수'의 정의와 간단한 계산(평균, 백분율)을 묻는 문제가 많아요. 표를 읽고 기본 연산을 할 수 있으면 충분히 맞힐 수 있어요. 기출 변형 주의! 동일한 표를 제시하고 "전체 환자의 평균 대기 시간은?" 이라고 물어 가중평균 계산을 묻거나, "30분 이상 대기한 환자의 비율은?"이라고 물어 상대도수 또는 백분율 계산을 묻는 식으로 변형 출제될 수 있어요. 계급값 계산은 이런 복합 문제의 첫걸음이므로 정확히 이해해야 해요.

임상 시나리오

보건행정 실무 가이드 실무 시나리오 (Clinical Scenario): "병원 경영진에서 외래 진료과의 환자 대기 시간을 줄이기 위한 프로젝트를 시작했어요. 당신은 기획팀 소속으로, 지난달 한 주 동안 내과 외래에 방문한 모든 환자의 접수부터 진료 시작까지의 대기 시간 데이터 500건을 수집했어요. 이 방대한 원자료를 어떻게 정리하고 분석해 경영진에게 명확하게 보고해야 할까요?" 행정 중재 전략 (Admin Intervention): 1. 상황 파악: 500개의 숫자 데이터는 그 자체로는 의미를 파악하기 어려워요. 2. 법적/규정 검토: 특별한 법규는 없지만, 데이터 분석의 표준 절차를 따라야 해요. 3. 대응 및 처리: - 먼저 데이터의 범위(최소값, 최대값)를 확인해요. (예: 3분 ~ 78분) - 적절한 계급의 크기(예: 10분)와 계급의 수(예: 8개)를 정해 도수분포표를 작성해요. - 각 계급의 계급값을 계산하고, 이를 이용해 전체 평균 대기 시간을 추정해요. - 가장 도수가 높은 계급(최빈계급)을 찾아 '가장 많은 환자가 경험하는 대기 시간 구간'을 파악해요. 4. 사후 기록/보고: 도수분포표와 함께 히스토그램(Histogram) 차트를 만들어 보고서에 첨부하면, 분포의 모양(한쪽으로 치우쳤는지, 정상분포인지)을 한눈에 보여줄 수 있어요. "대기 시간이 20-30분인 환자가 36%로 가장 많으며, 추정 평균은 약 25분입니다"와 같은 결론을 제시할 수 있어요. 법적 안전 및 주의사항 (Precautions): 데이터 수집 시 개인정보보호법(PIPA)을 준수해야 해요. 분석용 데이터는 반드시 익명화(Anonymization) 처리하고, 환자를 특정할 수 있는 정보는 포함하지 마세요. 업무 프로토콜 1. **데이터 수집**: 전자의무기록(EMR) 시스템에서 대기 시간 로그 추출 또는 표본 조사. 2. **데이터 정리**: 이상치(Outlier) 확인 및 처리 (예: 4시간 대기 기록은 오기입일 수 있음). 3. **표 작성**: Excel 등 도구를 이용해 도수분포표 자동 생성. 4. **분석 및 보고**: 계급값 기반 평균 계산, 최빈값 확인, 시각화 자료 생성. 5. **개선안 제안**: 분석 결과를 바탕으로 (예: 20-30분 대기 구간 환자 수 감소를 위한) 스태프 배치 또는 예약 시스템 조정안 마련. 선배의 한마디 "통계는 숫자의 무덤이 아니라, 이야기를 찾아내는 도구예요! 환자 대기 시간이라는 단순한 데이터도 계급값과 도수분포표로 정리하면 '어디에 문제가 있는지'가 선명하게 보여요. 보건행정가는 데이터에 귀 기울이는 사람이 되어야 해요. 이 기본기를 탄탄히 하면, 훗날 병원의 의사결정을 뒷받침하는 든든한 분석가가 될 수 있을 거예요!"
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