# 다음 중 질적 자료에 해당하는 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 질적 자료에 해당하는 것은?

## 보기

1. 수술 후 환자의 통증 정도(없음, 약함, 중등도, 심함)
2. 환자의 진단명 **✔ 정답**
3. 환자의 만족도 설문조사 점수(1~5점)
4. 환자의 혈압 측정값
5. 병원의 월별 입원환자 수

**정답: 2**

## 해설

진단명은 범주형 자료로, 수치적 의미가 없는 질적 자료에 해당한다. 3번과 4번은 서열척도와 등간척도로, 양적 자료의 일종이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건정보학 및 연구 방법론에서 가장 기초적이면서도 중요한 **자료의 척도와 유형**을 구분하는 능력을 묻고 있어요. 병원에서 수집하는 모든 데이터(의무기록, 설문조사, 경영 지표)는 올바른 분석을 위해 그 성격에 맞는 척도로 분류해야 해요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 자료는 크게 질적 자료(Qualitative Data)와 양적 자료(Quantitative Data)로 나뉘어요. 질적 자료는 범주나 이름으로 표현되며, 수치적 계산이 불가능해요. 양적 자료는 숫자로 측정 가능하며, 다시 이산형(Discrete)과 연속형(Continuous)으로 구분돼요. 더 세부적으로는 측정 수준에 따라 혼동 주의! 명목척도(Nominal), 서열척도(Ordinal), 등간척도(Interval), 비율척도(Ratio)의 4가지 척도가 있어요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ②번 '환자의 진단명'이에요. 진단명(예: 고혈압, 당뇨병, 폐렴)은 단순히 질병의 이름을 분류하는 범주일 뿐, 그 자체로 수치적 의미나 순서, 크기를 가지지 않아요. 이는 명목척도(Nominal Scale)에 해당하는 전형적인 질적 자료예요. 통계 분석 시 빈도나 비율만 계산할 수 있어요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

① '수술 후 환자의 통증 정도(없음, 약함, 중등도, 심함)': 이는 서열척도(Ordinal Scale)에 해당해요. 범주 간에 명확한 순서(등급)가 있지만, '약함'과 '중등도'의 차이가 '중등도'와 '심함'의 차이와 동일하다고 말할 수 없어요. 서열척도는 질적 자료와 양적 자료의 경계에 있지만, 일반적으로 순서 정보가 있는 **질적 자료의 한 형태**로 분류되기도 합니다. 그러나 이 문제에서는 가장 명확한 질적 자료(명목척도)를 찾는 것이므로 ②번이 더 적합한 정답이에요.

③ '환자의 만족도 설문조사 점수(1~5점)': 1점에서 5점 사이의 숫자로 표현되며, 점수 간의 간격이 동일하다고 가정하는 등간척도(Interval Scale)의 특성을 가져요. 숫자로 측정되므로 양적 자료예요.

④ '환자의 혈압 측정값': 혈압은 0을 기준으로 한 절대적인 의미가 있으며(0 mmHg = 혈압 없음), 사칙연산이 가능한 비율척도(Ratio Scale)의 대표적인 예시로, 양적 자료(연속형)에 속해요.

⑤ '병원의 월별 입원환자 수': 사람 수는 셀 수 있는 정수로, 비율척도(Ratio Scale)에 해당하는 양적 자료(이산형)예요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 척도의 4단계를 '노서등비(명목-서열-등간-비율)'로 외우면 편리해요. 높은 단계의 척도는 낮은 단계의 모든 정보를 포함해요(예: 비율척도는 등간, 서열, 명목척도의 성질을 모두 가짐). 보건의료정보관리사는 전자의무기록(EMR) 데이터를 분석할 때 이 척도 구분이 매우 중요해요. 잘못된 척도로 분석하면 통계 결과가 왜곡될 수 있거든요.

개념 정리

| 척도 유형 | 특징 | 보건의료 예시 | 가능한 통계 |
| --- | --- | --- | --- |
| 명목척도 (Nominal) | 분류만 가능. 순서/계산 불가. 가장 기본적 질적 자료. | 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB), 진단명, 병원 부서명 | 빈도, 최빈값, 카이제곱 검정 |
| 서열척도 (Ordinal) | 순서(등급) 존재. 간격은 불명확. | 통증 강도, 암 병기(Stage I~IV), 만족도(낮음/보통/높음) | 중앙값, 순위상관계수 |
| 등간척도 (Interval) | 순서+동일 간격 존재. 절대적 0점 없음. | 체온(℃), IQ 점수, 설문 리커트 척도(1~5점) | 평균, 표준편차, t-검정, ANOVA |
| 비율척도 (Ratio) | 등간척도 + 절대적 0점 존재. 사칙연산 가능. | 나이, 체중, 혈압, 입원일수, 치료비용 | 기하평균, 변동계수, 모든 통계 기법 적용 가능 |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 질적 자료 (Qualitative) | 양적 자료 (Quantitative) |
| --- | --- | --- |
| 본질 | 범주, 속성, 질(質) | 수량, 양(量) |
| 측정 | 분류(Classification) | 계측(Measurement) |
| 표현 | 문자, 기호, 코드 | 숫자 |
| 주요 척도 | 명목척도, 서열척도 | 등간척도, 비율척도 |
| 의무기록 예시 | 진단명(ICD 코드), 수술명, 과거력 유무 | 검사 수치, 투약 용량, 체중 |

실무 포인트
핵심! 병원에서 의무기록 코딩(Coding)을 할 때, 진단명은 질적 자료지만 국제질병분류(ICD) 코드라는 숫자로 변환하여 데이터베이스에 저장해요. 이는 분석의 편의를 위한 것이지, 코드 자체가 수치적 의미를 가지는 것은 아니에요(예: J18.9 폐렴이 J20.9 급성 기관지염보다 '크다'고 할 수 없음). 또한, DRG(Diagnosis-Related Groups)나 KDRG 같은 포괄수가제 그룹화도 질적 자료(진단, 수술)를 기반으로 이루어지지만, 그 결과인 '군 번호'는 서열척도적 성격을 가질 수 있어요.

암기 팁
- 척도 4단계: **노**래하는 **서**열이 **등**에 업혀 **비**율을 맡았다! (명목-서열-등간-비율)
- 질적 자료 판단법: "이 숫자로 더하기/빼기/평균을 내는 게 말이 돼?" 예) 진단명 '고혈압' + '당뇨병' = ? (말이 안 됨 → 질적 자료)

국시 빈출 포인트
이 주제는 매년 1~2문제 꼴로 출제돼요. 출제 패턴은 1) 주어진 예시의 척도 유형 고르기, 2) 특정 척도의 특징 서술하기, 3) 질적/양적 자료 구분하기. 혼동 주의! '서열척도'는 순서가 있다는 점에서 질적 자료의 성격이 강하지만, 경우에 따라 경계선상에 있는 자료로 출제될 수 있어요. 명목척도를 가장 순수한 질적 자료로 기억하세요.

기출 변형 주의!
- 사례형: "의무기록사가 혈액형, 수술 후 통증 점수(VAS), 혈당치, 입원 기간 데이터를 입력했다. 이 중 명목척도에 해당하는 것은?" → 혈액형
- 연결형: "다음 측정 도구와 적합한 통계 분석법을 연결하시오." (예: 명목척도-카이제곱 검정, 비율척도-t검정)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "병원 기획팀에서 신규 암 환자들의 '진단명', '암 병기', '첫 치료 전 PSA(전립선특이항원) 수치', '치료 만족도 설문 점수(100점 만점)' 데이터를 수집해 분석하여 보고서를 작성하려고 해요. 보건의료정보관리사로서 각 데이터의 척도를 정확히 분류하고, 각각에 어떤 통계 분석법을 적용해야 할지 조언해주세요."

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 수집된 4가지 데이터의 성격을 파악해요.
2. **척도 분류 및 분석법 결정**:
- 진단명: 명목척도(질적). 각 진단별 환자 수(빈도)와 비율을 계산하고, 다른 변수와의 연관성은 카이제곱 검정으로 분석.
- 암 병기(Stage I, II, III, IV): 서열척도(질적). 중앙값(Median)과 사분위수를 사용. 병기별 생존 기간 비교는 비모수 검정(예: Mann-Whitney U test) 적용.
- PSA 수치: 비율척도(양적, 연속형). 평균, 표준편차 계산. 두 군 비교 시 t-검정이나 ANOVA 사용 가능.
- 만족도 설문 점수: 등간척도(양적)로 가정. 평균 점수 계산 및 상관관계 분석 시 피어슨 상관계수 사용 가능(간격 동일 가정 하에).
3. **보고서 작성**: 데이터 유형에 맞는 올바른 그래프를 선택해요. 질적 자료(진단명, 병기)는 막대그래프나 원그래프, 양적 자료(PSA, 만족도)는 히스토그램이나 산점도를 사용.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 연구나 보고서 작성 시 데이터를 왜곡하지 않도록 척도에 맞는 분석법을 사용해야 해요. 예를 들어, 서열척도인 '암 병기' 데이터에 평균을 내고 "Stage 2.5"라고 보고하는 것은 적절하지 않아요. 또한, 개인정보보호법(PIPA)에 따라 분석용 데이터는 반드시 익명화 처리해야 합니다.

업무 프로토콜
1. 데이터 수집 단계에서부터 변수의 측정 수준(척도)을 정의한다.
2. 데이터베이스(DB) 설계 시, 질적 자료는 문자(Text) 또는 코드형 필드로, 양적 자료는 숫자(Numeric) 필드로 저장한다.
3. 통계 분석 전, 데이터 유형을 확인하고 적합한 분석 소프트웨어의 기능을 선택한다.
4. 연구 결과 발표 시, 사용한 척도와 분석 방법을 명시하여 결과의 신뢰도를 높인다.

선배의 한마디
"보건정보는 병원의 '디지털 혈액'이에요. 이 혈액의 성분(자료 유형)을 정확히 알아야 올바른 '진단'(분석)을 내리고 '치료'(경영 개선)를 할 수 있어요. 척도 구분은 처음엔 어려울 수 있지만, EMR에 들어가는 수많은 데이터 하나하나를 '이건 어떤 성격의 데이터지?'라고 생각해보는 습관을 들이면 자연스레 체화될 거예요. 이 기초가 튼튼해야 건강보험 청구 데이터 분석, 병원 성과 지표 관리 등 모든 업무에서 전문성을 발휘할 수 있습니다!"

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