# 다음 중 질적 자료(범주형 자료)에 해당하는 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 질적 자료(범주형 자료)에 해당하는 것은?

## 보기

1. 수술 소요 시간(분)
2. 환자의 체온(℃)
3. 병원의 연간 입원환자 수
4. 혈중 콜레스테롤 수치(mg/dL)
5. 혈액형(A, B, O, AB) **✔ 정답**

**정답: 5**

## 해설

혈액형은 명목척도로 측정되는 질적 자료이다. 나머지 보기들은 수치로 표현되며 양적 자료(연속형 또는 이산형)에 해당한다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초인 자료의 척도와 분류를 묻고 있어요. 보건행정 현장에서 데이터를 수집하고 분석할 때, 자료의 성격을 정확히 파악하는 것은 올바른 통계 기법을 선택하고 정책을 수립하는 첫걸음이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 자료는 크게 질적 자료(Qualitative Data)와 양적 자료(Quantitative Data)로 나뉘어요. 질적 자료는 속성이나 범주를 나타내며, 다시 명목척도(Nominal Scale)와 서열척도(Ordinal Scale)로 구분돼요. 양적 자료는 수치로 측정 가능하며, 등간척도(Interval Scale)와 비율척도(Ratio Scale)로 나뉘어요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ⑤번 '혈액형(A, B, O, AB)'이에요. 혈액형은 개체를 서로 다른 범주(예: A형, B형)로 분류할 뿐, 범주 간에 서열이나 수치적 크기를 논할 수 없는 전형적인 명목척도의 질적 자료예요. 숫자로 코딩할 수 있더라도(예: A형=1, B형=2) 그 숫자는 단순한 라벨일 뿐 계산의 의미를 가지지 않아요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

혼동 주의! ① '수술 소요 시간(분)', ② '환자의 체온(℃)', ④ '혈중 콜레스테롤 수치(mg/dL)'는 모두 절대적 영점(0)을 가지며, 비율을 계산할 수 있는 비율척도의 양적 자료(연속형)예요. (예: 40분은 20분의 2배다.)

③ '병원의 연간 입원환자 수'는 셀 수 있는 이산형 양적 자료로, 비율척도에 해당해요. (예: 환자 수 1000명은 500명의 2배다.)

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 서열척도는 명목척도의 성격에 순서 개념이 추가된 질적 자료예요. 예를 들어, '통증 정도(없음, 약함, 중등도, 심함)'나 '수술 후 회복 등급(우수, 양호, 보통, 불량)'이 여기에 속해요. 등간척도는 간격은 의미 있지만 절대적 영점이 없는 양적 자료로, '체온(화씨)'이나 'IQ 점수'가 대표적이에요.

개념 정리

| 자료 유형 | 척도 | 특징 | 예시 |
| --- | --- | --- | --- |
| 질적(범주형) | 명목척도 | 범주 분류만 가능, 서열/계산 불가 | 혈액형, 성별, 진단명 |
| 서열척도 | 범주의 순서(서열) 의미 있음 | 통증 강도, 만족도(좋음/보통/나쁨) |  |
| 양적(수치형) | 등간척도 | 간격 의미 있음, 절대영점 없음 | 체온(화씨), IQ, 년도 |
| 비율척도 | 간격 의미 있음, 절대영점 있음, 비율 계산 가능 | 체중, 키, 수술 시간, 입원일수 |  |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 질적 자료 (혈액형) | 양적 자료 (체온) |
| --- | --- | --- |
| 측정 | 범주화(Categorization) | 계측(Measurement) |
| 통계 기법 | 빈도, 비율, 카이제곱 검정 | 평균, 표준편차, t-검정, 상관분석 |
| 보건행정 활용 | 환자 군 분류, 요인 분석(성별에 따른 질환 분포) | 성과 지표 측정(평균 재원일수), 원가 분석 |

실무 포인트
병원에서 수집하는 데이터의 성격을 이해해야 올바른 의무기록(EMR) 코드화와 통계 분석이 가능해요. 예를 들어, '수술 등급(1급, 2급, 3급)'은 서열척도 질적 자료로, 평균을 내는 것은 무의미하며, 빈도나 최빈값으로 분석해야 해요. 반면, '입원 기간'은 비율척도 양적 자료로, 평균과 표준편차를 계산하여 병상 관리 효율성을 평가하는 데 사용할 수 있어요.

암기 팁
질적 자료는 **"이름(명목)을 서열(순서) 매긴다"**고 생각하세요. 명목척도는 이름만, 서열척도는 이름+순서가 있어요. 양적 자료는 **"간격을 재고 비율을 논한다"**고 생각하세요. 등간척도는 간격만, 비율척도는 간격+비율이 있어요.

국시 빈출 포인트
자료의 척도 구분은 매년 빠지지 않고 출제되는 핵심! 영역이에요. 특히 '혈액형', '성별'은 명목척도의 대표 예시, '통증 정도'는 서열척도의 대표 예시로 꼭 기억하세요. '체온(섭씨/화씨 구분)', '년도'는 등간척도와 비율척도를 구분하는 함정으로 자주 나와요.

기출 변형 주의!
이 개념은 "다음 중 서열척도에 해당하는 것은?"으로 변형 출제되거나, "질적 자료에 적용할 수 있는 통계 분석법은?" 같은 응용 문제로도 자주 나와요. 사례형으로 "의무기록상 수집된 다음 정보 중 평균을 계산하는 것이 적절하지 않은 것은?" 같은 문제도 출제될 수 있어요.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: 병원 기획팀에서 신규 건강검진 패키지를 개발하며, '고객 만족도 조사'를 실시하려고 해요. 설문지에 "전반적인 검진 서비스에 대해 얼마나 만족하십니까?"라는 질문에 대한 응답 옵션을 ① 매우 만족 ② 만족 ③ 보통 ④ 불만족 ⑤ 매우 불만족으로 구성했어요. 이 데이터는 어떤 척도로, 어떻게 분석해야 할까요?

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 수집된 데이터는 '범주'이지만, 그 범주에 명확한 순서(서열)가 존재해요.
2. **법적/규정 검토**: 통계학적 원리에 따르면, 이는 서열척도(Ordinal Scale) 질적 자료에 해당해요. 숫자(1~5)가 부여되어도 그 간격이 동일하다고 보장할 수 없어요(예: '매우 만족'과 '만족'의 차이 vs '보통'과 '불만족'의 차이).
3. **대응 및 처리**: 따라서 평균 점수를 계산하여 "만족도 평균 4.2점"이라고 보고하는 것은 통계학적으로 엄밀히 말하면 부적절할 수 있어요. 대신, 중앙값(Median)이나 빈도/백분율(예: "만족 이상 응답자 85%")로 결과를 제시하는 것이 더 타당해요.
4. **사후 기록/보고**: 분석 보고서에 사용된 척도와 그에 따른 분석 방법(예: 서열척도 자료 분석에 만족한 비율 비교)을 명시하여 보고의 신뢰성을 높여야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 보건의료기관 인증이나 정부 평가 시 제출하는 환자 만족도 조사 결과를 왜곡된 통계(부적절한 평균 사용 등)로 제출하면 신뢰성 문제가 발생할 수 있어요. 데이터의 정확한 성격을 이해하고 분석하는 것은 의료의 질(Quality of Care) 관리의 기본이에요.

업무 프로토콜
1. **데이터 수집 단계**: 설문 문항을 설계할 때, 수집하려는 정보가 질적/양적 중 무엇인지 먼저 정의하세요.
2. **코딩 및 입력 단계**: 서열척도 자료는 숫자로 입력하되, 그 숫자가 서열을 나타낸다는 메타데이터(코드북)를 반드시 함께 관리하세요.
3. **분석 단계**: 자료의 척도를 확인한 후, 적합한 통계 기법(기술통계, 검정 방법)을 선택하세요.
4. **보고 단계**: 결과 해석 시 척도의 한계를 명시하세요 (예: "서열 자료이므로 평균 대신 백분율로 제시").

선배의 한마디
"보건행정가는 데이터로 말하는 사람이에요. 그 데이터가 숫자로 되어 있다고 해서 무조건 더하기, 빼기, 평균을 내는 게 능사가 아니랍니다. 그 숫자가 무엇을 의미하는지(척도), 그 성격에 맞게 어떻게 다뤄야 하는지 이해하는 것이 진짜 실력이에요. 혈액형 데이터로 평균 혈액형을 구하려는 실수를 범하지 마세요!"

## 핵심 개념

- **질적 자료 (Qualitative Data)** — 숫자가 아닌 범주나 속성으로 표현되는 자료. 명목척도와 서열척도로 구분된다.
- **명목척도 (Nominal Scale)** — 단순히 대상을 분류하거나 구별하기 위한 척도. 범주 간 서열이나 수치적 의미가 없다. (예: 혈액형, 성별)
- **서열척도 (Ordinal Scale)** — 범주 간 순서(서열) 관계가 의미 있는 척도. 하지만 범주 간 간격은 동일하지 않을 수 있다. (예: 통증 정도, 만족도)
- **양적 자료 (Quantitative Data)** — 수치로 측정 가능한 자료. 등간척도와 비율척도로 구분되며, 연속형과 이산형이 있다.
- **비율척도 (Ratio Scale)** — 절대적 영점(0)이 존재하고, 비율 계산이 가능한 가장 높은 수준의 측정 척도. 모든 사칙연산이 가능하다. (예: 체중, 키, 시간)

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