# 다음 중 이산형 자료의 예시로 가장 적절한 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 이산형 자료의 예시로 가장 적절한 것은?

## 보기

1. 병동의 일일 평균 습도
2. 수술에 소요된 시간
3. 혈액 내 혈당 수치
4. 환자의 체온
5. 한 가족의 자녀 수 **✔ 정답**

**정답: 5**

## 해설

자녀 수는 0명, 1명, 2명과 같이 셀 수 있는 정수값으로 나타나는 이산형 자료이다. 나머지는 연속형 자료에 해당한다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초인 자료의 유형을 구분하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정 및 의료정보 분석에서 데이터를 올바르게 분류하는 것은 적절한 통계 기법을 선택하고, 결과를 해석하는 데 필수적인 첫걸음이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 자료는 크게 이산형 자료(Discrete Data)와 연속형 자료(Continuous Data)로 나뉘어요. 핵심! 이산형 자료는 **셀 수 있는(countable) 정수값**으로 표현되며, 값 사이에 간격이 존재해요. 반면, 연속형 자료는 **측정 가능한(measurable) 실수값**으로 표현되며, 이론적으로 값 사이에 무한히 많은 값이 존재할 수 있어요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ⑤ '한 가족의 자녀 수'입니다. 자녀 수는 0명, 1명, 2명과 같이 명확하게 셀 수 있는 정수값만 가능하며, 1.5명 같은 값은 존재하지 않아요. 이는 이산형 자료의 전형적인 특징을 보여줍니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

혼동 주의! ① '병동의 일일 평균 습도', ② '수술에 소요된 시간', ③ '혈액 내 혈당 수치', ④ '환자의 체온'은 모두 연속형 자료입니다.
- 습도(%)나 체온(℃)은 이론적으로 36.5℃와 36.6℃ 사이에도 무수히 많은 값(예: 36.51234℃)이 존재할 수 있어요.
- 수술 시간이나 혈당 수치도 마찬가지로 측정 단위를 얼마나 세분화하느냐에 따라 연속적인 값을 가질 수 있어요.
- 이들은 모두 측정(Measurement)을 통해 얻어지는 자료라는 공통점이 있어요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**:
- **명목척도(Nominal Scale)**: 단순 분류 (예: 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB))
- **서열척도(Ordinal Scale)**: 순서나 등급 (예: 통증 강도(약함/중간/심함), 만족도(1점~5점))
- **등간척도(Interval Scale)**: 절대적 영점 없음, 간격 의미 있음 (예: 체온, IQ 점수)
- **비율척도(Ratio Scale)**: 절대적 영점 존재, 비율 의미 있음 (예: 키, 몸무게, 자녀 수)

※ 이산형/연속형 구분은 주로 등간척도와 비율척도에서 중요하게 적용됩니다.

개념 정리

| 구분 | 이산형 자료 (Discrete Data) | 연속형 자료 (Continuous Data) |
| --- | --- | --- |
| 정의 | 셀 수 있는(countable) 정수값 | 측정 가능한(measurable) 실수값 |
| 특징 | 값 사이에 간격 존재, 비연속적 | 값 사이에 무한히 많은 값 존재 가능, 연속적 |
| 보건행정 예시 | 입원 일수, 응급실 방문 횟수, 처방 약품 수, 핵심!한 가족의 자녀 수 | 혈압, 체중, 혈당치, 수술 시간, 병원 체류 시간(LOS) |
| 통계 기법 | 빈도 분석, 카이제곱 검정, 이항분포, 포아송분포 | 평균/표준편차, t-검정, ANOVA, 회귀분석 |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 이산형 (자녀 수) | 연속형 (체온) |
| --- | --- | --- |
| 가능한 값 | 0, 1, 2, 3 ... (정수) | 36.5, 36.51, 36.512 ... (실수) |
| 자료 수집 방법 | 계산(Counting) | 측정(Measurement) |
| 그래프 표현 | 막대그래프(Bar Chart) | 히스토그램(Histogram), 다각형 |
| 중심 경향 측정 | 최빈값(Mode), 중앙값(Median) | 평균(Mean), 중앙값, 최빈값 |

실무 포인트
- **병원 성과 지표 설정 시**: '평균 재원일수'는 연속형 자료처럼 계산되지만, 원자료인 '재원일수'는 이산형(정수일)입니다. 지표의 특성을 이해해야 적절한 분석이 가능해요.
- **의무기록 코딩 시**: 국제질병분류(ICD) 코드는 명목척도(이산형)에 가깝습니다. 반면, 검사실 수치(Lab Data)는 대부분 연속형 자료로, 정상/비정상 기준을 설정할 때 연속형 자료의 특성을 고려해야 해요.
- **설문 조사 시**: '5점 리커트 척도'로 측정된 만족도는 서열척도(이산형)로 취급하는 것이 일반적이에요. (1점과 2점의 간격이 2점과 3점의 간격과 동일하다고 보장할 수 없음)

암기 팁
- **이산형 = 셀 수 있다 = 정수 = 막대그래프** (막대는 떨어져 있음 = 이산적).
- **연속형 = 잴 수 있다 = 실수 = 히스토그램** (막대가 붙어 있음 = 연속적).
- 일상에서 "몇 개?"라고 물으면 이산형, "얼마나?"라고 물으면 연속형일 가능성이 높아요.

국시 빈출 포인트
자료 유형 구분 문제는 **매년 빠지지 않고 출제**되는 고정 필수 문제예요. 출제 패턴은 매우 단순하지만, '평균 습도', '소요 시간'처럼 평균값이나 시간 개념이 들어가면 연속형이라는 점을 혼동하는 경우가 많아요. 핵심! '셀 수 있는가(정수)' vs '잴 수 있는가(실수)'라는 기본 원칙만 확실히 잡으면 모든 문제를 풀 수 있어요.

기출 변형 주의!
1.  **사례 적용형**: "다음 중 병원 경영 지표로 사용될 때, 이산형 자료에 해당하는 것은?" (입원 환자 수, 평균 수익, 병상 가동률 중 선택)
2.  **역방향 질문**: "연속형 자료의 예로 옳지 않은 것은?" (정답: 자녀 수)
3.  **복합 개념형**: "이산형 자료에 가장 적합한 통계 분석 방법은?" (빈도분석 vs 상관분석)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "병원 기획팀에서 최근 1년간 외래 진료 건수를 분석하여 내년 인력 배치 계획을 수립하려고 합니다. 또한, 당뇨병 환자 관리 프로그램의 효과를 평가하기 위해 참여 환자들의 평균 혈당 강하 수치를 분석하려고 합니다. 보건의료정보관리사로서 어떤 유형의 통계 분석을 제안해야 할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1.  **상황 파악**: 두 가지 분석 목표를 확인합니다. 첫째, '외래 진료 건수'는 이산형 자료입니다. 둘째, '평균 혈당 강하 수치'는 연속형 자료입니다.
2.  **법적/규정 검토**: 특별한 법적 제약은 없지만, 자료 유형에 맞지 않는 분석을 하면 잘못된 결론을 도출할 위험이 있습니다.
3.  **대응 및 처리**:
- 핵심! **이산형 자료(외래 건수) 분석**: 월별/진료과별 빈도표와 막대그래프를 작성합니다. 전년 동기 대비 증감률(%)을 계산하고, 특정 진료과의 수요 예측에는 시계열 분석이나 포아송 회귀 모형을 고려할 수 있습니다.
- **연속형 자료(혈당 수치) 분석**: 프로그램 참여 전후의 혈당 값을 비교할 때는 **대응표본 t-검정(Paired t-test)**을 사용합니다. 평균과 표준편차를 제시하며, 변화량의 분포를 히스토그램으로 시각화합니다.
4.  **사후 기록/보고**: 분석 보고서에 사용된 자료의 유형과 그에 따른 분석 방법 선택 근거를 명시하여 보고의 투명성과 신뢰도를 높입니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**:
- 환자 개인정보가 포함된 혈당 자료를 분석할 때는 개인정보보호법(PIPA) 및 의료법(Medical Service Act)에 따른 익명화/가명처리 절차를 반드시 거쳐야 합니다.
- 통계 결과를 발표하거나 논문에 활용할 때는 자료 유형과 분석 방법이 연구 질문에 적합한지 윤리심의위원회(IRB)의 승인을 받았는지 확인해야 합니다.

업무 프로토콜
**자료 유형 판단 및 분석 방법 선택 프로토콜**
1.  **자료 수집**: 어떤 방법으로 얻었는가? (계산/측정)
2.  **값 특성 확인**: 가능한 값이 정수인가? 실수인가?
3.  **유형 분류**: 이산형 or 연속형 결정.
4.  **분석 기법 선정**:
- 이산형 → 기술통계(빈도, 비율), 카이제곱 검정, 로지스틱 회귀 등.
- 연속형 → 기술통계(평균, 표준편차), t-검정, ANOVA, 선형 회귀 등.
5.  **시각화**: 이산형(막대, 원형), 연속형(히스토그램, 상자그림, 산점도).

선배의 한마디
"보건행정과 의료정보 분석의 출발점은 '데이터 이해'예요. 환자 한 명의 체온은 연속형이지만, '발열 환자 수'는 이산형이 되죠. 이렇게 같은 현상도 보는 관점에 따라 자료 유형이 달라져요. 자료의 본질을 꿰뚫어보는 안목을 키우면, 복잡해 보이는 통계 보고서도 자신 있게 해석하고, 더 나은 병원 운영 방안을 제시하는 데 큰 도움이 될 거예요!"

## 핵심 개념

- **이산형 자료 (Discrete Data)** — 셀 수 있는(countable) 정수값으로 표현되는 자료. 값 사이에 간격이 존재하며, 빈도, 횟수 등이 해당됩니다. (예: 자녀 수, 입원 일수)
- **연속형 자료 (Continuous Data)** — 측정 가능한(measurable) 실수값으로 표현되는 자료. 이론적으로 값 사이에 무한히 많은 값이 존재할 수 있습니다. (예: 체온, 혈압, 시간)
- **명목척도 (Nominal Scale)** — 단순히 대상을 분류하거나 이름 붙이는 데 사용되는 측정 수준. 숫자 자체에 크기나 순서의 의미가 없습니다. (예: 성별(1=남, 2=여), 혈액형)
- **서열척도 (Ordinal Scale)** — 대상의 순서나 등급을 매기는 측정 수준. 숫자의 크기는 순서를 나타내지만, 간격이 동일하다는 보장은 없습니다. (예: 통증 정도(1=약함, 5=심함), 만족도)
- **비율척도 (Ratio Scale)** — 절대적인 영점(0)이 존재하며, 비율의 계산이 의미 있는 측정 수준. 대부분의 연속형 자료와 일부 이산형 자료(예: 자녀 수)가 해당됩니다.

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