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

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> subject: 통계의 기초

## 문제

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

## 보기

1. 혈압 측정값(mmHg)
2. 병원의 병상 수
3. 환자의 나이(세)
4. 혈액형(A, B, O, AB) **✔ 정답**
5. 환자의 체중(kg)

**정답: 4**

## 해설

질적 변수는 범주로 구분되는 특성을 나타내며, 혈액형은 명목척도에 해당하는 대표적인 질적 변수이다. 나머지 체중, 병상 수, 혈압, 나이는 양적 변수이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초인 변수의 유형을 구분하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정에서 데이터를 수집, 분석, 해석할 때 변수의 성격을 정확히 아는 것은 올바른 통계 기법을 선택하고, 정책 효과를 평가하며, 병원 경영 지표를 관리하는 데 필수적이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
변수는 크게 질적 변수(Qualitative Variable)와 양적 변수(Quantitative Variable)로 나뉘어요.

핵심! **질적 변수**는 사물이나 현상의 **속성이나 범주**를 나타내며, 숫자로 측정되기보다는 분류의 목적으로 사용돼요. 예를 들어 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB), 진단명, 수술 유무(예/아니오) 등이 있어요. 반면, **양적 변수**는 **수치로 측정 가능한 양**을 나타내며, 더하기/빼기 등의 연산이 의미가 있어요. 예를 들어 나이, 체중, 수입, 병상 수 등이 있어요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
정답은 ④번 '혈액형(A, B, O, AB)'이에요.
혈액형은 개인이 속한 **범주(Category)**를 나타내는 전형적인 질적 변수이며, 통계 척도 중에서는 명목척도(Nominal Scale)에 해당해요. 명목척도는 단순히 분류만 할 뿐, 범주 간에 서열(순서)이나 크기 차이가 없어요. A형이 B형보다 "더 좋다"거나 "더 크다"고 말할 수 없는 것처럼요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! 나머지 선택지들은 모두 측정 가능한 수치를 가지는 **양적 변수**에 해당해요.

① 혈압 측정값(mmHg): 연속형 양적 변수. 120과 121 사이에도 무수히 많은 값이 존재할 수 있어요.

② 병원의 병상 수: 이산형 양적 변수. 병상 수는 100개, 101개와 같이 셀 수 있는 정수값이에요.

③ 환자의 나이(세): 일반적으로 이산형 양적 변수로 취급되지만, 연령대(20대, 30대)로 묶으면 질적 변수가 될 수 있어요. 문제에서는 '세'로 명시했으므로 양적 변수예요.

⑤ 환자의 체중(kg): 연속형 양적 변수. 60kg과 60.1kg 사이에도 무수한 값이 가능해요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
양적 변수는 다시 이산형 변수(Discrete Variable)와 연속형 변수(Continuous Variable)로 나뉘어요. 질적 변수는 명목척도와 서열척도(Ordinal Scale)로 구분할 수 있어요. 서열척도는 범주 간에 순서가 있는 질적 변수로, 통증 정도(없음, 약함, 중등도, 심함)나 만족도(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족)가 대표적이에요.

개념 정리

| 변수 유형 | 정의 | 보건행정 예시 | 통계 척도 |
| --- | --- | --- | --- |
| 질적 변수 (범주형) | 속성, 종류, 범주를 나타냄. 수치 연산 의미 없음. | 성별, 혈액형, 진단코드(ICD), 수술 유무, 보험 종류 | 명목척도, 서열척도 |
| 양적 변수 (수치형) | 수치로 측정 가능한 양. 사칙연산 의미 있음. | 나이, 체중, 입원일수, 병원 매출액, 혈당 수치 | 등간척도, 비율척도 |

한눈에 비교!

| 구분 | 명목척도 (Nominal) | 서열척도 (Ordinal) | 등간척도 (Interval) | 비율척도 (Ratio) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 특징 | 분류만 가능 (=, ≠) | 분류 + 순서 가능 () | 분류+순서+간격 의미 (+, -) | 분류+순서+간격+절대0점 (×, ÷) |
| 예시 | 혈액형, 전공 | 통증 정도, 병원 등급 | 체온(℃), IQ 점수 | 체중(kg), 나이, 수입 |
| 변수 유형 | 질적 변수 | 양적 변수 |  |  |

실무 포인트
병원에서 전자의무기록(EMR) 데이터를 분석할 때 변수 유형을 정확히 파악하는 것이 중요해요.

- **질적 변수 분석**: 특정 진단군(예: 당뇨병 환자)의 비율을 구하거나, 성별에 따른 치료법 선호도를 카이제곱 검정(Chi-square test)으로 분석할 때 사용해요.

- **양적 변수 분석**: 평균 입원일수 비교(t-test), 나이와 치료비용의 관계 분석(상관분석, 회귀분석) 등에 사용해요. 데이터 입력 시 실수로 혈액형을 '1,2,3,4'로 코딩하면, 컴퓨터는 이를 양적 변수로 오인할 수 있으니 주의해야 해요!

암기 팁
"**질(質)은 종류, 양(量)은 숫자**"라고 기억하세요. 숫자로 되어 있어도 단순 코드(예: 진단코드 'E11')라면 질적 변수(명목척도)예요. 반면, 숫자로 측정되고 더하기/빼기가 의미 있다면(예: 10kg - 5kg = 5kg) 양적 변수예요.

국시 빈출 포인트
변수 유형 구분 문제는 **매년 빠지지 않고 출제**되는 고정 출제 영역이에요. 특히 '혈액형', '성별', '통증 정도'와 같은 전형적인 예시를 통해 명목척도, 서열척도, 양적 변수를 구분하는 문제가 많아요. 서열척도(질적)와 등간척도(양적)의 차이를 묻는 변형 문제에도 대비해야 해요.

기출 변형 주의!
1. **사례형**: "다음 중 서열척도에 해당하는 것은?" (보기: ① 혈액형 ② 체온 ③ 병원 만족도(매우 만족~매우 불만족) ④ 체중)
2. **참/거짓 판단형**: "양적 변수는 항상 연속형 변수이다. (O/X)" (답: X. 이산형도 있음)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
병원 기획팀에서 신규 건강검진 패키지를 개발하면서, '고객 만족도 조사'를 실시하려고 해요. 설문지 항목으로 "검진 과정 전반에 대한 만족도"를 5점 척도(1:매우 불만족 ~ 5:매우 만족)로 묻고, "추천 의사가 있다면 그 분의 사번을 기재해 주세요"라는 문항도 추가했어요. 이 데이터를 분석할 때 각 항목은 어떤 변수 유형으로 처리해야 할까요?

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 첫 번째 항목(만족도)은 숫자(1~5)로 표시되지만, 이 숫자들은 단순한 라벨이에요. 4점과 5점의 차이와 2점과 3점의 차이가 동일하다고 보장할 수 없어요. 따라서 이는 서열척도(Ordinal Scale)에 해당하는 **질적 변수**로 처리해야 해요. 분석 시 평균보다는 중앙값(Median)이나 빈도를 사용하는 것이 적절해요.
2. **법적/규정 검토**: 두 번째 항목(의사 사번)은 숫자처럼 보이지만, 이는 개별 의사를 구분하는 **식별 코드**에 불과해요. 사번 1001번과 1002번 사이에 1001.5번 같은 값은 존재하지 않으며, 사번으로 사칙연산을 하는 것은 무의미해요. 따라서 이는 명목척도(Nominal Scale)에 해당하는 **질적 변수**예요.
3. **대응 및 처리**: 통계 프로그램(예: SPSS, R)에 데이터를 입력할 때, 이 두 항목의 변수 유형을 '문자형(String)' 또는 '범주형(Nominal/Ordinal)'으로 지정해야 해요. 숫자형(Numeric)으로 잘못 지정하면, 프로그램이 자동으로 평균을 내거나 상관분석을 시도하는 등 **잘못된 분석 결과**를 초래할 수 있어요.
4. **사후 기록/보고**: 분석 보고서에 "본 조사에서 만족도는 서열척도 자료로, 추천 의사 사번은 명목척도 자료로 분석하였음"이라고 명시하여 방법론의 투명성을 확보해야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
의사 사번은 개인정보보호법상 개인식별정보에 해당할 수 있어요. 무기명 조사라도 사번 자체가 특정 개인을 식별할 수 있는 정보이므로, 데이터 수집 및 보관 시 각별한 주의가 필요해요. 통계 목적 외 사용은 엄격히 제한해야 합니다.

업무 프로토콜
**설문지 데이터 코딩 및 분석 프로토콜**
1. **변수 정의 단계**: 각 설문 항목의 변수명, 변수 유형(질적/양적), 척도(명목/서열/등간/비율)를 사전에 정의표(codebook)로 작성.
2. **데이터 입력 단계**: 통계 소프트웨어에서 변수 속성(Measure)을 정확히 설정.
3. **분석 방법 선택 단계**:
- 질적 변수(명목/서열): 빈도 분석, 교차분석(카이제곱), 로지스틱 회귀분석.
- 양적 변수(등간/비율): 평균 비교(t-test, ANOVA), 상관분석, 선형 회귀분석.
4. **결과 해석 및 보고 단계**: 사용된 척도에 맞는 통계량(빈도, 중앙값, 평균)으로 결과를 제시.

선배의 한마디
"보건행정에서 데이터는 말을 해요. 하지만 그 말을 제대로 듣기 위해서는 데이터의 '언어', 즉 변수의 유형과 척도를 이해해야 해요. 혈액형 데이터로 평균을 내는 실수를 하지 않도록, 기초 통계 개념을 탄탄히 다져두세요. 이는 보험 청구 데이터 분석, 병원 성과 지표 관리, 공공보건 정책 평가 등 모든 분야의 기본이 될 거예요!"

## 핵심 개념

- **질적 변수 (Qualitative Variable)** — 사물이나 현상의 속성, 종류, 범주를 나타내는 변수. 수치적 측정보다는 분류의 목적으로 사용되며, 명목척도와 서열척도가 대표적이다. (예: 혈액형, 성별, 진단명)
- **양적 변수 (Quantitative Variable)** — 수치로 측정 가능한 양을 나타내는 변수. 사칙연산이 의미 있으며, 이산형 변수와 연속형 변수로 다시 나뉜다. (예: 나이, 체중, 병상 수, 혈압)
- **명목척도 (Nominal Scale)** — 질적 변수의 한 척도. 단순히 대상을 분류하거나 식별하는 데 사용되며, 범주 간에 서열이나 크기 차이가 없다. 가장 기본적인 측정 수준이다. (예: 혈액형(A/B/O/AB), 전공, 환자 ID)
- **서열척도 (Ordinal Scale)** — 질적 변수의 한 척도. 범주 간에 순서나 서열 관계가 존재하지만, 범주 간 간격이 동일하다고 보장할 수 없다. (예: 통증 정도(없음/약함/중등도/심함), 병원 등급, 만족도)
- **이산형 변수 (Discrete Variable)** — 양적 변수의 하위 유형. 셀 수 있는 정수값을 가지며, 값과 값 사이에 다른 값이 존재하지 않는다. (예: 병상 수, 가족 수, 수술 횟수)

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