# 다음 중 양적 변수(quantitative variable)를 측정하는 척도가 아닌 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 양적 변수(quantitative variable)를 측정하는 척도가 아닌 것은?

## 보기

1. 서열척도
2. 등간척도
3. 절대척도
4. 명목척도 **✔ 정답**
5. 비율척도

**정답: 4**

## 해설

명목척도는 질적 변수(범주형 변수)를 측정하는 척도이다. 등간척도와 비율척도는 양적 변수를 측정하는 척도이며, 서열척도는 질적 변수 중 순서가 있는 경우에 사용된다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초인 측정 척도(Measurement Scale)의 분류와 특성을 묻고 있어요. 보건행정에서 데이터를 수집하고 분석할 때, 어떤 척도로 측정되었는지를 이해하는 것은 통계 기법 선택과 결과 해석의 핵심이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
측정 척도는 크게 질적 변수(Qualitative Variable)와 양적 변수(Quantitative Variable)를 측정하는 척도로 나뉘어요.
- **질적 변수(범주형 변수)**: 숫자로 표현되더라도 그 숫자가 단순한 구분이나 순서의 의미만 가져요. 예: 성별(1=남, 2=여), 혈액형(A, B, O, AB), 만족도(매우 불만, 불만, 보통, 만족, 매우 만족).
- **양적 변수(수치형 변수)**: 숫자 자체가 양적인 크기나 정도를 의미해요. 예: 나이, 체중, 혈압, 병원 재원일수.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
정답은 ④ 명목척도(Nominal Scale)입니다.
핵심! 명목척도는 단순히 범주를 구분하기 위한 척도로, 숫자에 산술적 의미(크기, 순서, 비율)가 전혀 없어요. 예를 들어, '1=감기, 2=고혈압, 3=당뇨병'으로 코드를 매겨도 1+2=3이라는 계산은 무의미해요. 따라서 이는 질적 변수를 측정하는 가장 기본적인 척도이며, 양적 변수를 측정할 수 없어요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
- ① 서열척도(Ordinal Scale): 범주 간 순서(서열) 관계는 있지만, 그 간격이 동일하지 않아요. (예: 병의 중증도 경증/중등도/중증, 만족도). 순서 정보는 있지만, '중등도'가 '경증'보다 얼마나 더 심한지 그 차이를 정량화할 수 없어요. 따라서 이 역시 질적 변수의 한 종류로 분류됩니다.
- ② 등간척도(Interval Scale): 순서가 있고, 그 간격이 동일한 척도입니다. 그러나 절대적 영점(0)이 없어 비율 계산이 불가능해요. (예: 섭씨 온도, IQ 점수). 20°C가 10°C보다 10°C 따뜻하다는 것은 말할 수 있지만, 20°C가 10°C의 '두 배' 뜨겁다고는 말할 수 없어요. 이는 양적 변수를 측정하는 척도입니다.
- ③ 절대척도(Absolute Scale): '비율척도'와 유사하지만, 측정 단위가 '개수(count)'인 경우를 특히 지칭하기도 해요. (예: 환자 수, 수술 건수). 0의 의미가 '없음'을 의미하며, 모든 산술 연산이 가능한 양적 변수의 척도입니다.
- ⑤ 비율척도(Ratio Scale): 등간척도의 모든 성질에 더해 절대적 영점(0)이 존재하여 비율 계산이 가능한 최상위 수준의 척도입니다. (예: 체중(kg), 키(cm), 나이(세), 혈압(mmHg)). 80kg은 40kg의 '두 배' 무겁다고 말할 수 있어요. 명확한 양적 변수 척도입니다.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
측정 척도에 따라 사용 가능한 통계 분석 방법이 달라져요.
- 명목/서열척도(질적): 빈도, 백분율, 최빈값, 카이제곱 검정.
- 등간/비율척도(양적): 평균, 표준편차, 상관분석, t-검정, 회귀분석.

개념 정리

| 척도 | 특징 | 예시 | 변수 유형 |
| --- | --- | --- | --- |
| 명목척도 | 범주 구분만 가능 (순서X, 간격X, 영점X) | 성별, 질병코드(ICD), 병원 코드 | 질적 변수 |
| 서열척도 | 순서(서열) 관계 있음 (간격X, 영점X) | 통증 강도(VAS), 의료 서비스 만족도 | 질적 변수 |
| 등간척도 | 순서O, 간격 동일O (영점X, 비율X) | 섭씨 온도, IQ, 캘린더 연도 | 양적 변수 |
| 비율척도 | 순서O, 간격O, 절대영점O (비율O) | 체중, 혈압, 재원일수, 나이 | 양적 변수 |

한눈에 비교!
혼동 주의! '서열척도'는 순서가 있어 양적 변수로 오해하기 쉬워요. 하지만 간격이 일정하지 않아 평균을 구하는 것이 적절하지 않을 수 있어요. (예: '만족도 4점'과 '5점'의 차이 ≠ '2점'과 '3점'의 차이). 반면 등간척도 이상에서는 평균 계산이 유의미해요.

실무 포인트
병원에서 수집하는 데이터의 척도를 인지하는 것이 중요해요.
- **의무기록(EMR) 코딩**: 국제질병분류(ICD) 코드는 명목척도입니다. 수술 및 처치 코드(CPT)도 마찬가지예요.
- **환자 만족도 조사: 주로 서열척도(5점 리커트 척도)로 측정됩니다. 평균 점수를 낼 때는 해석에 주의해야 해요.
- 의료 지표**: 재원일수, 사망률, 평균 혈당은 비율척도로, 정확한 통계 분석이 가능해요.

암기 팁
질적 변수 척도는 **"명서(명색의 서열)"**로 외우세요: **명**목척도, **서**열척도. 나머지(등간, 비율, 절대)는 양적 변수 척도입니다.

국시 빈출 포인트
측정 척도의 구분과 특성은 매년 빠지지 않고 출제되는 핵심! 영역이에요. 특히 '명목척도 vs 서열척도', '등간척도 vs 비율척도'의 차이점을 구분하는 문제가 많아요.

기출 변형 주의!
"다음 중 평균을 계산할 수 없는 척도는?" → 명목척도, 서열척도 (질적 변수 척도).
"체중, 키, 혈압을 측정하는 척도는?" → 비율척도.
"환자 만족도 조사에 사용되는 5점 척도는?" → 서열척도 (간격 동일 가정 시 등간척도로 분석하기도 함).

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"병원 기획팀에서 신규 건강검진 프로그램의 효과를 평가하기 위해 참여자들의 '운동 빈도', '스트레스 지수', '검진 전후 체중 변화', '만족도' 데이터를 수집하려고 해요. 보건정보관리사로서 각 항목을 어떤 측정 척도로 설계하고, 어떤 통계 분석을 적용해야 할지 조언해 주세요."

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 각 항목이 측정하고자 하는 개념을 정의합니다.
2. **척도 설계**:
- 운동 빈도: "주당 몇 회" (비율척도)
- 스트레스 지수: "1(매우 낮음)~10(매우 높음)"의 숫자 척도 (서열척도 또는 등간척도로 가정)
- 체중 변화: "kg" 단위 (비율척도)
- 만족도: "1(매우 불만)~5(매우 만족)" 리커트 척도 (서열척도)
3. **분석 방법 선택**:
- 운동 빈도, 체중 변화(비율척도): 평균, 표준편차, t-검정(전후 비교) 사용 가능.
- 스트레스 지수, 만족도(서열척도): 중앙값, 백분위수를 사용하고, 비모수 검정(윌콕슨 부호 순위 검정 등)을 고려해야 함.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
연구나 조사 시 핵심!은 "측정하고자 하는 개념을 가장 잘 반영하는 척도를 선택"하는 것이에요. 잘못된 척도 선택은 통계적 오류를 유발하고, 결국 잘못된 경영 의사결정으로 이어질 수 있어요.

업무 프로토콜
1. 데이터 수집 설계 단계 → 측정 척도 정의 (질적/양적 구분)
2. 데이터 입력 단계 → 척도에 맞는 값만 허용 (예: 명목척도 필드에 숫자 범위 제한 금지)
3. 데이터 분석 단계 → 척도에 적합한 통계 기법 선택 및 해석
4. 결과 보고 단계 → 사용된 척도와 분석 방법 명시

선배의 한마디
"보건행정과 통계는 뗄 수 없는 관계예요. 척도에 대한 이해는 데이터를 '제대로' 보는 첫걸음이에요. 병원의 모든 성과 지표(KPI)가 어떤 척도로 구성되어 있는지 한번 살펴보세요. 그때부터 데이터가 살아 숨 쉬는 정보로 다가올 거예요!"

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