지역사회건강요구 사정 · 역학지식 및 통계기술 실무적용

다음 두 읍의 인구조사 자료로 모아비를 비교한 해석으로 옳은 것은?

1 0~4세 인구가 더 많은 A읍의 모아비가 더 높다
2 B읍의 모아비가 더 높아 출산 수준이 높다고 추정한다 ✓ 정답
3 모아비는 사망 지표여서 출산 수준을 판단할 수 없다
4 가임연령 여성이 더 많은 A읍의 출산 수준이 더 높다
5 연간 출생신고 수가 없어 두 읍의 모아비를 구할 수 없다

해설

모아비는 0~4세 인구를 15~49세 가임연령 여성 인구로 나눈 값이다. A읍은 1,200÷6,000=0.20, B읍은 900÷3,000=0.30이므로 B읍이 더 높고 출산 수준도 높다고 추정한다. 함정은 분자인 0~4세 인구의 절대 수만 보고 A읍이 높다고 판단하는 것이다.

같은 주제 다음 문제감염병 발생 시 역학조사 과정에서 '환자-대조군 연구'의 주요 목적은?이 문제가 수록된 문제집[2027 국시대비] 실전 문제로 끝내는 지역사회간호학 문제은행11,900원

이 문항은 두 지역의 인구조사 자료로 모아비를 직접 산출하고 그 값을 비교해 출산 수준을 해석할 수 있는지를 묻습니다. 정답은 B읍의 모아비가 더 높아 출산 수준이 높다고 추정한다는 해석입니다. 모아비(child-woman ratio)는 0~4세 인구를 15~49세 가임연령 여성 인구로 나눈 값으로, 가임여성 1,000명당 영유아 수로 나타내기도 합니다. A읍은 1,200을 6,000으로 나누어 0.20(가임여성 1,000명당 200명), B읍은 900을 3,000으로 나누어 0.30(1,000명당 300명)입니다. 지난 몇 년 동안 태어나 살아 있는 아이가 가임여성에 비해 얼마나 많은지를 보여 주므로, 값이 클수록 그 지역의 출산 수준이 높다고 간접적으로 추정합니다. 이 지표가 쓸모 있는 이유는 출생신고 같은 인구동태 자료가 없어도 한 번의 인구조사에서 얻은 연령·성별 인구만으로 계산할 수 있기 때문입니다. 사례처럼 출생신고 누락이 잦아 출생 통계를 믿기 어려운 지역에서 출산 수준을 비교하는 데 알맞습니다. 따라서 연간 출생신고 수가 없으면 구할 수 없다는 판단은 이 지표의 장점을 거꾸로 이해한 것입니다. 가장 흔한 함정은 분자만 보는 것입니다. A읍은 0~4세 인구가 1,200명으로 B읍보다 많지만 가임여성도 두 배이므로 비율은 오히려 낮습니다. 가임여성이 많다는 사실 자체를 출산 수준이 높다는 근거로 삼는 것도 잘못입니다. 분모가 커지면 같은 영유아 수에서도 모아비는 작아집니다. 비율 지표는 언제나 분자와 분모를 함께 놓고 해석해야 한다는 원칙을 기억해 두시면 좋습니다. 모아비는 출산력 지표이지 사망 지표가 아닙니다. 다만 살아 있는 0~4세만 세기 때문에 영유아 사망이 많은 지역에서는 실제 출산 수준보다 낮게 나올 수 있다는 점은 해석할 때 함께 고려해야 합니다. 현장에서는 이렇게 산출한 지역별 모아비를 영유아 예방접종, 영유아 건강검진, 산모·신생아 지원 같은 모자보건사업의 수요를 가늠하는 근거로 씁니다. 사업량이나 예산을 배분할 때 단순 인구수보다 이런 비율 지표를 함께 제시하면 지역 간 요구 차이를 더 설득력 있게 설명할 수 있습니다.

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