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기술통계
문제

다음 데이터 세트의 중앙값(median)은? 데이터: 12, 7, 15, 9, 13, 18, 5

해설
데이터를 오름차순으로 정렬하면 5, 7, 9, 12, 13, 15, 18이다. 7개의 관측치 중 가운데 위치(4번째)의 값은 12이다.
같은 주제 다음 문제어떤 학급의 시험 점수 분포가 오른쪽으로 치우쳐 있을 때, 평균, 중앙값, 최빈값의 관계로 옳은 것은?

심화 해설

보건행정 핵심 해설 이 문제는 보건통계학의 기초인 중앙값(Median) 계산 방법을 묻고 있어요. 보건행정 현장에서는 의료 데이터 분석, 병원 성과 지표 산출, 건강보험 통계 작성 등 다양한 업무에서 평균(Mean)과 중앙값을 구분하여 사용하는 능력이 매우 중요해요. 핵심 개념 분석 (Key Concept) 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 나열했을 때 정확히 중앙에 위치하는 값을 의미해요. 이는 핵심! 극단적인 값(이상치, Outlier)의 영향을 받지 않는다는 특징이 있어, 평균보다 데이터의 중심 경향성을 더 잘 나타내는 경우가 많아요. 예를 들어, 병원의 평균 재원일수는 몇 명의 장기 입원 환자 때문에 왜곡될 수 있지만, 중앙값 재원일수는 더 대표적인 값을 보여줄 수 있어요. 정답 근거 (Answer Rationale) 주어진 데이터: 12, 7, 15, 9, 13, 18, 5 1. 오름차순 정렬: 5, 7, 9, 12, 13, 15, 18 2. 중앙 위치 찾기: 관측치 개수(n)가 7개이므로, 중앙값의 위치는 (n+1)/2 = (7+1)/2 = 4번째입니다. 3. 값 확인: 정렬된 데이터의 4번째 값은 12입니다. 따라서 정답은 12입니다. 오답 분석 (Distractor Analysis) 혼동 주의! ① 15: 데이터에서 가장 큰 값에 가깝거나, 정렬하지 않고 대충 가운데 값을 찍은 경우 발생하는 오류입니다. ③ 7: 데이터에서 작은 값에 가깝거나, 위치 계산을 (n/2)로 잘못 계산한 경우(7/2=3.5 → 3번째 값) 발생할 수 있어요. ④ 9: 정렬을 하지 않은 상태에서 보이는 '중간' 값이거나, (n/2)로 계산하여 3번째 값(7)과 4번째 값(12)의 평균((7+12)/2=9.5)을 구해야 하는 짝수 개수의 경우와 혼동한 오류입니다. *이 데이터는 홀수 개수이므로 두 값의 평균을 구할 필요가 없어요. ⑤ 13: 데이터를 내림차순으로 정렬했거나, 정렬 후 5번째 값을 잘못 선택한 경우입니다. 연관 개념 정리 (Related Concepts) - 평균(Mean): 모든 관측치의 합을 개수로 나눈 값. 이상치에 민감. - 최빈값(Mode): 데이터에서 가장 자주 나타나는 값. - 사분위수(Quartile): 데이터를 4등분하는 값(Q1, Q2, Q3). Q2가 바로 중앙값입니다. 보건통계에서 자료의 분포를 이해하는 데 사용해요. 개념 정리
개념정의계산법 (n=관측치 수)특징
중앙값(Median)크기 순 정렬 시 중앙에 위치한 값n이 홀수: (n+1)/2 번째 값
n이 짝수: (n/2)번째와 (n/2 +1)번째 값의 평균
이상치(Outlier)에 강건(Robust)
평균(Mean)모든 값의 합 ÷ nΣx / n모든 데이터 사용, 이상치에 민감
최빈값(Mode)가장 빈번히 나타나는 값빈도수(Frequency) 최대값범주형 데이터에 유용
실무 포인트 보건행정 실무에서 중앙값은 다음과 같이 활용됩니다. 1. 병원 경영 지표: 평균 재원일수(ALOS)는 극단값에 영향을 받기 쉽습니다. 중앙값 재원일수를 함께 분석하면 더 정확한 병상 관리 계획을 수립할 수 있어요. 2. 건강보험 통계: 진료비 분포, 본인부담금 분포 등을 분석할 때 평균만 보면 왜곡될 수 있어 중앙값을 참고합니다. 3. 의료 질 관리(QI): 수술 소요 시간, 응답 대기 시간 등 프로세스 개선 지표를 모니터링할 때 이상치를 제거한 중앙값이 더 유용한 기준이 될 수 있어요. 암기 팁 중앙값 계산은 "정렬 → 위치 찾기 → 값 확인"의 3단계! - 위치 공식: "(n+1) 나누기 2"를 외우세요. 결과가 정수면 그 위치의 값, 소수면 앞뒤 두 값의 평균입니다. - 홀수/짝수 구분: 데이터 개수를 먼저 세는 습관을 들이세요. 국시 빈출 포인트 보건의료정보관리사/병원행정사 시험에서는 중앙값, 평균, 최빈값의 정의와 계산, 그리고 각각의 장단점과 적절한 사용 상황을 묻는 문제가 자주 출제됩니다. 특히 핵심! "이상치가 포함된 데이터에서 중심 경향성을 가장 잘 나타내는 것은?" 같은 비교형 문제에 대비해야 해요. 기출 변형 주의! 1. 사례형: "한 병원의 7일간 외래 환자 수가 다음과 같을 때, 중앙값은? (데이터 제공)" 2. 짝수 개수 계산형: 데이터 개수가 짝수(예: 8개)인 경우로 출제되어, 두 중앙값의 평균을 구하도록 할 수 있어요. 3. 개념 적용형: "다음 중 이상치의 영향을 가장 적게 받는 중심 경향 측정치는?" → 정답: 중앙값.

임상 시나리오

보건행정 실무 가이드 실무 시나리오 (Clinical Scenario) "의무기록실에서 최근 1년간 퇴원한 폐렴 환자 101명의 재원일수를 분석 중입니다. 데이터를 확인해보니 대부분의 환자는 5~7일 사이에 퇴원했지만, 기저질환이 많아 60일 이상 장기 입원한 환자 2명이 포함되어 있습니다. 병원 경영팀에 제출할 '전형적인 폐렴 환자 재원일수' 보고서를 작성해야 합니다. 평균값만 제시하면 될까요?" 행정 중재 전략 (Admin Intervention) 1. 상황 파악: 데이터에 극단적인 이상치(60일 이상 입원)가 포함되어 있습니다. 평균은 이 이상치에 의해 크게 끌어올려져 대부분의 환자 경험을 대표하지 못할 수 있습니다. 2. 법적/규정 검토: 특별한 규정은 없지만, 정확하고 유용한 정보를 제공하는 것이 보건행정 전문가의 책임입니다. 3. 대응 및 처리: - 평균 재원일수와 중앙값 재원일수를 모두 계산합니다. - 보고서에는 핵심! "평균 재원일수는 OO일이지만, 이는 소수의 장기 입원 사례에 영향을 받았습니다. 중앙값 재원일수는 XX일로, 대부분의 환자가 이 기간 내에 퇴원했음을 보여줍니다." 라고 명시하여 더 풍부한 통찰을 제공합니다. 4. 사후 기록/보고: 분석 방법(평균, 중앙값 사용 이유)과 결과를 명확히 문서화합니다. 법적 안전 및 주의사항 (Precautions) 통계 자료를 제출하거나 공표할 때는 사용한 지표(평균, 중앙값 등)를 반드시 명시해야 합니다. 오해의 소지가 있는 자료 제출은 잘못된 경영 판단으로 이어질 수 있어 주의가 필요해요. 업무 프로토콜
단계행동참고 사항
1. 데이터 수집분석 목적에 맞는 원시 데이터 확보개인정보 비식별화 확인
2. 데이터 정제오기, 누락치 확인. *이상치 제거는 아님이상치는 분석 대상에서 제외할지 결정
3. 기초 통계량 계산관측치 수(n), 평균, 중앙값, 표준편차 등 계산n이 홀수/짝수인지에 따라 중앙값 공식 적용
4. 결과 해석 및 보고데이터 분포를 고려하여 적절한 지표 선정 해설이상치 존재 시 평균과 중앙값 모두 제시 권장
선배의 한마디 "보건행정에서 숫자는 단순한 계산 결과가 아니라, 병원 운영과 환자 치료의 이야기를 담고 있어요. 평균이 '숫자'라면, 중앙값은 '이야기'에 더 가까운 경우가 많죠. 데이터를 다룰 때는 항상 '이 숫자가 무엇을 의미하는가?'를 생각하며, 적절한 통계 지표를 선택하는 통찰력을 키워보세요. 이것이 바로 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)의 첫걸음이에요!"
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