# 다음 중 서열척도(ordinal scale)의 예로 가장 적절한 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 서열척도(ordinal scale)의 예로 가장 적절한 것은?

## 보기

1. 환자의 체온(℃)
2. 수술실 번호(1호실, 2호실)
3. 혈당 측정값(mg/dL)
4. 병원 만족도(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족) **✔ 정답**
5. 성별(남, 여)

**정답: 4**

## 해설

서열척도는 범주 간 순서나 등급이 의미가 있는 척도이다. 병원 만족도는 '매우 불만족'부터 '매우 만족'까지 명확한 순위를 가지므로 서열척도에 해당한다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 연구 및 통계 분석의 기초가 되는 측정 척도(Measurement Scale)를 구분하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정에서 설문조사, 의료 질 평가, 환자 만족도 조사 등을 할 때 데이터를 어떻게 측정하고 분석할지 결정하는 첫걸음이기 때문에 매우 중요해요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
측정 척도는 크게 명목척도(Nominal Scale), 서열척도(Ordinal Scale), 등간척도(Interval Scale), 비율척도(Ratio Scale)로 나뉘어요. 각 척도의 핵심 특징은 다음과 같아요.

| 척도 | 핵심 특징 | 수학적 연산 | 예시 |
| --- | --- | --- | --- |
| 명목척도 | 범주 분류만 가능. 순서나 크기 의미 없음. | 빈도수, 최빈값 | 성별, 혈액형, 진료과 코드 |
| 핵심! 서열척도 | 범주의 순서나 등급이 의미 있음. 간격은 일정하지 않음. | 중앙값, 백분위수 | 병원 등급, 통증 강도(약함/중간/심함), 만족도 |
| 등간척도 | 순서와 간격이 의미 있음. 절대적 영점(0) 없음. | 평균, 표준편차 | 체온(℃), IQ 점수, 년도 |
| 비율척도 | 순서, 간격, 비율 모두 의미 있음. 절대적 영점(0) 존재. | 모든 통계 기법 가능 | 체중(kg), 혈당값, 수입, 진료 횟수 |

**정답 근거 (Answer Rationale)**
정답은 **④ 병원 만족도(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족)**입니다.
이 변수는 단순히 범주를 나눈 것이 아니라, **'매우 불만족' < '불만족' < '보통' < '만족' < '매우 만족'**이라는 명확한 순위와 등급을 가지고 있어요. 하지만 "불만족과 보통 사이의 차이"와 "만족과 매우 만족 사이의 차이"가 수학적으로 동일하다고 말할 수 없어요. 즉, 순서는 있지만 간격은 일정하지 않다는 서열척도의 본질적 특징을 완벽하게 보여주는 예시입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! 각 오답이 어떤 척도에 해당하는지, 왜 서열척도가 아닌지 확인해보세요.

**① 환자의 체온(℃)**: 체온 36℃와 37℃의 차이(1℃)와 37℃와 38℃의 차이(1℃)는 동일한 열량을 의미합니다. 또한 0℃는 절대적인 '열기 없음'을 의미하지 않습니다(화씨와의 변환을 생각해보세요). 따라서 순서와 간격은 의미 있지만, 절대적 영점이 없는 등간척도입니다.

**② 수술실 번호(1호실, 2호실)**: 번호는 단지 서로 다른 수술실을 구분하는 **라벨**에 불과합니다. 1호실이 2호실보다 '더 좋다'거나 '순서가 앞선다'는 의미를 내포하지 않습니다. 따라서 순서가 의미 없는 명목척도입니다.

**③ 혈당 측정값(mg/dL)**: 혈당 100mg/dL과 200mg/dL의 차이는 100mg/dL이며, 이는 200mg/dL과 300mg/dL의 차이와 동일한 물리적 양입니다. 특히 혈당 0mg/dL은 '당분이 전혀 없음'이라는 절대적 영점을 의미합니다. 따라서 순서, 간격, 비율 모두 의미 있는 최고 수준의 비율척도입니다.

**⑤ 성별(남, 여)**: 이는 전형적인 분류 변수입니다. 남성이 여성보다 '더 크다'거나 '순위가 높다'는 의미가 전혀 없습니다. 따라서 명목척도입니다.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
- **리커트 척도(Likert Scale)**: '전혀 그렇지 않다'부터 '매우 그렇다'까지 5점 또는 7점으로 응답을 측정하는 방식으로, 서열척도로 취급됩니다. 하지만 많은 연구에서 등간척도로 가정하고 평균을 내어 분석하기도 합니다(논란의 여지가 있음).
- **보건행정 적용**: 환자 만족도 조사(Patient Satisfaction Survey), 의료 서비스 품질 지표, 직원 업무 성과 평가 등은 대부분 서열척도로 측정됩니다. 이를 분석할 때는 평균 대신 **중앙값(Median)**이나 **빈도 분포**를 사용하는 것이 더 적절할 수 있어요.

개념 정리

| 구분 | 서열척도 (Ordinal Scale) | 명목척도 (Nominal Scale) |
| --- | --- | --- |
| 핵심 | 순서(O), 간격(X), 비율(X) | 순서(X), 간격(X), 비율(X) |
| 통계량 | 중앙값, 백분위수, 최빈값 | 최빈값, 빈도수 |
| 보건행정 예시 | 병원 등급(상급종합/종합/병원/의원), 암 병기(1기/2기/3기/4기), 통증 강도(VAS 점수) | 진료과(내과/외과), 보험자 유형(건강보험/의료급여), 거주 지역 |

실무 포인트
병원에서 환자 경험 설문지를 만들거나, 인사과에서 직무 만족도 조사를 할 때, 서열척도(예: 5점 리커트 척도)를 어떻게 설계하고 분석할지가 매우 중요해요. "간격이 동일하지 않을 수 있다"는 점을 인지하고, 결과 해석 시 "매우 만족' 비율이 60%에서 70%로 증가했다"와 같은 **빈도 변화**나 **상대적 순위**에 초점을 맞추는 것이 안전한 분석 방법이에요.

암기 팁
척도 구분은 "**명서등비(名序等比)**"라고 외우세요! 명목(名) -> 서열(序) -> 등간(等) -> 비율(比) 순으로 수준이 높아집니다. 서열(序)은 '순서'가 핵심이죠!

국시 빈출 포인트
측정 척도는 **매년 1-2문제** 꼴로 출제되는 고정 영역입니다. 출제 패턴은 1) 주어진 예시가 어떤 척도인지 고르기, 2) 특정 척도의 특징으로 옳은/옳지 않은 것 고르기, 3) 서열척도로 분석 가능한 통계량 고르기 등이에요. 척도별 대표 예시를 확실히 암기하는 것이 필수!

기출 변형 주의!
동일한 개념을 사례형으로 출제할 수 있어요. 예: "**어느 병원이 종합병원 인증 평가에서 '환자 안전' 항목에 대해 '우수(5점)', '양호(4점)', '보통(3점)', '미흡(2점)', '불량(1점)'의 등급을 받았다. 이 평가 등급은 어떤 측정 수준에 해당하는가?**" → 명확한 순위가 있는 **서열척도**입니다.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"병원 기획팀에서 신규 도입 예정인 전자의무기록(EMR) 시스템에 대한 직원 수용도 조사를 진행하려고 합니다. '사용 편의성', '업무 효율성 향상 정도', '전반적 만족도'에 대해 1점(전혀 아니다)부터 5점(매우 그렇다)까지 평가하게 설문지를 만들었어요. 이 데이터를 분석하여 보고서를 작성해야 합니다."

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 수집된 데이터는 1~5점의 서열척도 데이터입니다.
2. **법적/규정 검토**: 통계 분석 시, 서열척도 데이터에 평균과 표준편차를 계산하는 것은 엄밀히 말해 적절하지 않을 수 있습니다(간격이 동일하지 않다는 가정 위반). 하지만 실무에서는 편의상 등간척도로 가정하고 분석하는 경우가 많습니다.
3. **대응 및 처리**: 보다 엄밀한 분석을 위해 다음 방법을 고려하세요.
- **빈도 및 비율 분석**: "만족(4점) 이상" 응답자의 비율이 몇 %인지 제시.
- **중앙값 보고**: 전체 응답의 중앙값이 몇 점인지 제시 (예: 중앙값 4점 → 대체로 만족).
- **비모수 검정 사용**: 두 부서 간 만족도 차이를 비교할 때, t-검정(모수 검정) 대신 **만-위트니 U 검정(Mann-Whitney U test)**이나 **크루스칼-왈리스 검정(Kruskal-Wallis test)**을 사용.
4. **사후 기록/보고**: 보고서에 분석 방법(예: "서열 데이터의 특성을 고려하여 중앙값과 빈도 분포를 중심으로 분석함")을 명시하여 통계적 한계를 투명하게 공개하는 것이 전문성입니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
이 부분은 직접적인 법적 위반과는 거리가 있지만, **연구 윤리** 및 **데이터의 오남용**과 연결될 수 있습니다. 서열척도 데이터를 마치 등간척도인 것처럼 잘못 해석하여 "A 시스템이 B 시스템보다 평균 0.3점 더 우수하다"고 결론 내리는 것은 통계적 오류를 범할 수 있어요. 이는 잘못된 경영 결정으로 이어질 수 있습니다.

업무 프로토콜
**서열척도 설문 데이터 분석 프로토콜**
1. **데이터 확인**: 측정 항목이 순위/등급을 나타내는지 확인 (예: 매우 나쁨, 나쁨, 보통, 좋음, 매우 좋음).
2. **기술 통계**: 빈도수(N), 백분율(%), 누적 백분율, 중앙값(Median)을 계산.
3. **시각화**: 가로/세로 막대그래프(Bar Chart)로 표현. 원그래프(Pie Chart)는 순서 정보를 보여주기 어려우므로 비추천.
4. **추론 통계**: 집단 간 비교 시 비모수 검정(Non-parametric test) 방법 선택.
5. **보고**: "대부분의 응답자(75%)가 보통 이상으로 응답했으며, 중앙값은 '만족(4점)'에 해당합니다"와 같이 서열척도에 적합한 언어로 결과 기술.

선배의 한마디
"보건행정에서 데이터는 우리의 눈과 귀입니다. 척도를 정확히 이해하지 못하면, 데이터를 잘못 해석하는 '문맹'이 될 수 있어요. 환자 만족도가 3.5점에서 3.7점으로 올랐다고 해서 정말로 '0.2점 향상'되었다고 말할 수 있을까요? 서열척도의 본질을 이해하면, 숫자 뒤에 숨은 진짜 이야기를 더욱 신중하고 겸손하게 읽을 수 있게 될 거예요. 이 작은 차이가 전문가와 아마추어를 가르는 기준이 됩니다!"

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