# 다음 중 연속형 변수(continuous variable)가 아닌 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 연속형 변수(continuous variable)가 아닌 것은?

## 보기

1. 혈압(mmHg)
2. 신장(cm)
3. 체온(℃)
4. 혈중 콜레스테롤 수치(mg/dL)
5. 하루 흡연량(개비) **✔ 정답**

**정답: 5**

## 해설

하루 흡연량(개비)은 0, 1, 2, ...와 같이 셀 수 있는 이산형 변수이다. 나머지 신장, 콜레스테롤, 체온, 혈압은 측정값이 연속적인 구간 내 어느 값이든 가질 수 있는 연속형 변수이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초인 변수의 척도와 유형을 구분하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정과 병원 경영에서 데이터를 올바르게 수집, 분석, 해석하기 위한 첫걸음이죠.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 변수는 크게 연속형 변수(Continuous Variable)와 이산형 변수(Discrete Variable)로 나뉘어요.
- **연속형 변수**: 측정값이 연속적인 구간 내에서 *어떤 값이든* 가질 수 있는 변수입니다. 무한히 많은 값을 취할 수 있으며, 소수점 단위로 정밀하게 측정 가능합니다. 예: 길이, 무게, 시간, 농도, 온도 등.
- **이산형 변수**: 측정값이 *셀 수 있는(countable)* 정수값만을 취하는 변수입니다. 개수, 횟수 등이 여기에 속해요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ⑤ 하루 흡연량(개비)입니다.
핵심! 하루 흡연량은 "0개비, 1개비, 2개비..."와 같이 **정수(integer)로만 표현**됩니다. 1.5개비, 2.73개비처럼 셀 수 없는 값은 존재하지 않아요. 따라서 이는 명백한 이산형 변수이며, 연속형 변수가 아닙니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:
① 혈압(mmHg): 혈압은 120/80 mmHg처럼 측정되지만, 실제로는 120.5, 80.3과 같이 연속적인 스펙트럼 상의 어느 값이든 이론적으로 가능합니다. 매우 정밀한 측정기기를 사용하면 더 세분화된 값도 얻을 수 있어 연속형 변수입니다.
② 신장(cm): 신장은 170cm, 165.3cm 등 연속적인 길이의 측정값입니다. 무한히 많은 값을 가질 수 있는 전형적인 연속형 변수입니다.
③ 체온(℃): 체온은 36.5℃, 37.2℃ 등 연속적인 온도 척도상의 값입니다. 이론상 36.512...℃와 같은 값도 가능하므로 연속형 변수입니다.
④ 혈중 콜레스테롤 수치(mg/dL): 혈액 내 물질의 농도는 연속적인 측정값입니다. 200 mg/dL, 201.5 mg/dL 등 정수가 아닌 값도 가능하므로 연속형 변수입니다.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 변수는 측정 수준(척도)에 따라 명목척도(Nominal), 서열척도(Ordinal), 등간척도(Interval), 비율척도(Ratio)로도 분류됩니다. 연속형 변수는 주로 등간척도와 비율척도에, 이산형 변수는 명목/서열척도에 많이 해당하지만, 완전히 일치하는 개념은 아니에요. (예: 서열척도의 만족도 점수는 이산형이지만, 명목척도의 성별 코드는 범주형(Categorical) 변수로 보는 것이 더 적절합니다.)

개념 정리

| 변수 유형 | 정의 | 보건행정 예시 |
| --- | --- | --- |
| 연속형 변수 | 연속적인 구간 내 무한한 값을 가질 수 있음. 측정(measure) 가능. | 혈압, 혈당, 체중, 진료 시간, 입원 기간, 병원 매출액 |
| 이산형 변수 | 셀 수 있는(countable) 정수값만 가짐. 계수(count) 가능. | 환자 수, 수술 건수, 처방 약품 종류 수, 재입원 횟수, 흡연 개비 수 |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 연속형 변수 | 이산형 변수 |
| --- | --- | --- |
| 값의 특성 | 연속적, 무한한 값 가능 | 불연속적, 셀 수 있는 값 |
| 측정 단위 | mm, kg, ℃, mL 등 | 개, 명, 회, 건 등 |
| 통계 분석 | 평균, 표준편차, t-검정, 상관분석 등 | 빈도, 비율, 카이제곱 검정 등 |
| 보건행정 적용 | 의료 질 지표(평균 재원일수), 수가 분석(단가) | 인력 관리(직원 수), 재고 관리(약품 수량) |

실무 포인트
병원에서 의무기록(EMR) 데이터나 원무 데이터를 분석할 때, 변수의 유형을 정확히 파악하는 것이 첫걸음이에요.
- **데이터베이스 설계**: 연속형 변수는 `FLOAT` 또는 `DECIMAL` 데이터 타입으로, 이산형 변수는 `INTEGER` 타입으로 정의하는 것이 효율적입니다.
- **보고서 작성**: 연속형 변수는 평균±표준편차로, 이산형 변수는 빈도와 백분율(%)로 요약하는 것이 표준이에요.
- **연구/품질 개선(QI)**: 적절한 통계 검정 방법을 선택하기 위해 변수 유형을 반드시 확인해야 합니다. (예: 두 집단의 평균 혈압 비교 → t-검정(연속형), 두 병동의 낙상 사고 횟수 비교 → 카이제곱 검정(이산형))

암기 팁
"**연속**은 **잴** 수 있고(측정), **이산**은 **셀** 수 있다(계수)"라고 기억하세요. 또는 "혈압, 키, 몸무게는 쟀을 때 소수점 나오죠? (연속형) / 사람 수, 병실 수, 약 갯수는 세었을 때 딱 떨어지죠? (이산형)"으로 실생활에 빗대어 이해해보세요.

국시 빈출 포인트
변수 유형 구분 문제는 보건정보학 또는 보건통계학 파트에서 단골로 출제됩니다. 특히 혼동 주의! "나이"는 이산형(세는 것)처럼 보이지만, 통계학에서는 생후 시간의 연속적인 흐름으로 보아 **연속형 변수**로 취급하는 경우가 많다는 점을 기억하세요. (실제 나이 데이터는 보통 정수로 기록되지만, 개념상 연속형입니다.)

기출 변형 주의!
동일한 개념을 다음과 같이 변형하여 출제될 수 있어요.
- **사례형**: "다음 보기 중 이산형 변수만을 모두 고른 것은?" (여러 변수 나열)
- **역발상형**: "연속형 변수의 예로 옳은 것/옳지 않은 것을 모두 고르시오."
- **개념 연결형**: "다음 변수에 적용할 수 있는 가장 적절한 통계 분석 방법은?" (변수 유형 → 분석 방법 연결)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: 병원 경영지원실에서 분기별 의료 질 지표(Quality Indicator) 보고서를 작성 중입니다. "평균 재원일수", "낙상 사고 건수", "수술 후 감염률", "환자 만족도 점수(5점 척도)" 데이터를 수집했어요. 어떤 지표를 어떻게 요약하고, 어떤 차트로 시각화하는 것이 가장 효과적일까요?

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 각 지표의 변수 유형을 먼저 분류합니다.
- 평균 재원일수: 연속형 (소수점 가능)
- 낙상 사고 건수: 이산형 (정수로 셈)
- 수술 후 감염률: 연속형 (비율, %)
- 환자 만족도 점수: 서열척도의 이산형 (1,2,3,4,5점)

2. **법적/규정 검토**: 보건복지부의 의료기관 인증제도나 병원평가 지침에서는 각 지표에 대한 적절한 통계 보고 방식을 권고할 수 있습니다. 변수 유형에 맞지 않는 분석(예: 만족도 점수에 평균과 표준편차만 제시)은 결과 해석을 왜곡할 수 있어 주의해야 합니다.

3. **대응 및 처리**:
- **연속형 변수(재원일수, 감염률)**: 부서별 **평균과 표준편차**를 계산하고, **꺾은선 그래프**나 **상자 그림(Box Plot)**으로 추이를 보여줍니다.
- **이산형 변수(낙상 건수)**: 부서별 **총계와 비율**을 계산하고, **막대 그래프**로 비교합니다.
- **서열척도 변수(만족도)**: 각 점수별 **빈도와 백분율**을 계산하고, "매우 만족"~"매우 불만족" 비율을 **누적 막대 그래프**로 보여주는 것이 좋습니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 핵심! 공개되는 병원 성과 지표는 변수 유형에 맞는 통계 방법으로 산출해야 합니다. 그렇지 않으면 오해의 소지가 생기거나, 다른 병원과의 비교 가능성(Comparability)이 떨어져 법적 분쟁이나 평판 하락의 원인이 될 수 있어요.

업무 프로토콜
**데이터 분석 전 체크리스트**
1. 변수 정의: 측정 대상이 무엇인가? (예: "건수" vs "율")
2. 변수 유형 분류: 연속형 vs 이산형 vs 범주형
3. 적절한 요약 통계량 선정: 평균(연속) vs 빈도(이산/범주)
4. 시각화 방법 선택: 산점도/히스토그램(연속) vs 막대/원 그래프(이산/범주)
5. 보고서에 변수 정의와 측정 방법 명시

선배의 한마디
"보건행정과 병원 경영은 결국 **데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)**이에요. 혈압 수치 하나, 입원 환자 수 하나가 모두 의미 있는 데이터가 되려면, 그 본질(변수 유형)을 먼저 이해해야 해요. 통계 프로그램에 숫자만 넣고 결과를 맹신하기보다, '이 숫자는 어떻게 생겨난 걸까?'부터 질문하는 습관을 들이세요. 그게 바로 전문 보건행정가의 첫걸음입니다!"

## 핵심 개념

- **연속형 변수 (Continuous Variable)** — 측정값이 연속적인 구간 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 변수. 예: 길이, 무게, 시간, 농도.
- **이산형 변수 (Discrete Variable)** — 측정값이 셀 수 있는(countable) 정수값만을 취하는 변수. 예: 사람 수, 사건 건수, 개수.
- **명목척도 (Nominal Scale)** — 단순히 범주를 구분하기 위한 척도. 순서나 크기의 의미가 없음. 예: 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB).
- **서열척도 (Ordinal Scale)** — 범주 간 순서나 등급의 의미는 있지만, 간격이 동일하지 않은 척도. 예: 통증 강도(약함/중간/심함), 만족도(1~5점).
- **비율척도 (Ratio Scale)** — 절대적 영점(0)이 존재하고, 값의 비율에 의미가 있는 척도. 모든 사칙연산 가능. 예: 체중, 키, 나이, 수입. (가장 정보량이 많은 척도)

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