# 다음 중 양적 자료에 대한 설명으로 옳은 것은?

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> language: ko  
> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 양적 자료에 대한 설명으로 옳은 것은?

## 보기

1. 범주로 분류되어 수치적 계산이 불가능하다.
2. 명목척도와 서열척도가 대표적인 예이다.
3. 반드시 연속형 수치만을 포함한다.
4. 수치로 표현되어 사칙연산이 가능한 자료를 의미한다. **✔ 정답**
5. 질적 자료와 동일한 개념으로 사용된다.

**정답: 4**

## 해설

양적 자료는 수치로 측정되어 덧셈, 뺄셈 등의 연산이 가능한 자료를 말하며, 등간척도와 비율척도가 포함된다. 이산형 자료도 양적 자료에 속한다.

## 심화 해설

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

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 양적 자료(Quantitative data)는 수치로 측정되어 그 크기나 양을 표현할 수 있는 자료를 말해요. 반면, 질적 자료(Qualitative data)는 범주나 속성으로 분류되는 자료예요. 이 두 가지는 통계 분석의 근간을 이루는 중요한 구분이에요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ④번이에요. 양적 자료의 가장 핵심적인 특징은 수치로 표현되고, 그 수치에 대해 **사칙연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)**이 의미를 갖는다는 점이에요. 예를 들어, 혈압(mmHg), 체중(kg), 나이(세), 입원일수(일) 등은 모두 양적 자료로, 평균을 내거나 차이를 비교하는 연산이 가능해요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

혼동 주의! ①번: "범주로 분류되어 수치적 계산이 불가능하다"는 것은 질적 자료(명목척도, 서열척도)의 설명이에요. 양적 자료는 계산이 가능해요.

혼동 주의! ②번: "명목척도와 서열척도가 대표적인 예이다"는 반대로 질적 자료의 대표적인 척도예요. 양적 자료의 대표 척도는 등간척도(Interval scale)와 비율척도(Ratio scale)이에요.

③번: "반드시 연속형 수치만을 포함한다"는 틀린 설명이에요. 양적 자료는 연속형 자료(Continuous data)(예: 키, 시간)와 이산형 자료(Discrete data)(예: 자녀 수, 입원 횟수) 모두를 포함해요.

⑤번: "질적 자료와 동일한 개념으로 사용된다"는 명백한 오개념이에요. 양적 자료와 질적 자료는 상반되는 개념으로, 분석 방법과 해석이 완전히 달라요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 척도(Scale)는 측정의 수준을 나타내며, 낮은 수준에서 높은 수준 순으로 명목(Nominal), 서열(Ordinal), 등간(Interval), 비율(Ratio) 척도로 나뉘어요. 명목과 서열은 질적, 등간과 비율은 양적 자료에 속해요. 등간척도(예: 온도 섭씨)는 절대영점이 없어 비율 계산이 불가능한 반면, 비율척도(예: 체중)는 절대영점이 있어 비율 계산이 가능하다는 차이가 있어요.

개념 정리

| 자료 유형 | 특징 | 대표 척도 | 예시 (보건행정) |
| --- | --- | --- | --- |
| 질적 자료 (Qualitative) | 범주 분류, 수치 계산 불가 | 명목척도(Nominal), 서열척도(Ordinal) | 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB), 만족도(매우 불만/불만/보통/만족/매우 만족) |
| 양적 자료 (Quantitative) | 수치 측정, 사칙연산 가능 | 등간척도(Interval), 비율척도(Ratio) | 체온(℃), 혈압(mmHg), 입원 기간(일), 병상 가동률(%) |

한눈에 비교!

| 구분 | 등간척도 (Interval Scale) | 비율척도 (Ratio Scale) |
| --- | --- | --- |
| 절대영점 | 없음 (의미 있는 0 없음) | 있음 (절대적인 0 존재) |
| 가능한 연산 | 덧셈, 뺄셈 (차이 비교 가능) | 사칙연산 모두 가능 (비율 비교 가능) |
| 대표 예시 | 온도(섭씨/화씨), IQ 점수, 년도 | 체중, 키, 나이, 수입, 혈압, 입원일수 |
| 보건행정 적용 | 환자 만족도 점수(1~5점), 일부 설문 점수 | 의료비 지출액, 평균 재원일수(ALOS), 수술 시간 |

실무 포인트
병원 경영지표(KPI) 분석 시 자료 유형을 정확히 아는 것이 중요해요.

- **질적 자료(명목/서열)**: 환자 유형(외래/입원), 진료과, 수술 성공 여부(성공/실패) 등은 빈도나 비율로 분석(카이제곱 검정 등).

- **양적 자료(등간/비율)**: 평균 재원일수(ALOS), 병상 가동률, 1인당 의료비 등은 평균, 표준편차 계산 및 t-검정, 회귀분석 등 고급 통계 적용 가능.

의무기록 코딩 시 국제질병분류(ICD) 코드는 명목척도에 해당하는 질적 자료지만, 이를 기반으로 산출된 질병별 환자 수나 비율은 양적 자료가 되어 분석에 활용돼요.

암기 팁
"**명서 등비**"로 네 가지 척도를 순서대로 외우세요! 명목(질적) → 서열(질적) → 등간(양적) → 비율(양적). 정보량과 분석 가능한 연산이 점점 많아진다고 생각하면 돼요.

국시 빈출 포인트
자료의 척도와 유형은 **매년 1~2문제** 꼴로 출제되는 고정 출제 영역이에요. 특정 척도의 예시를 주고 "이 자료의 척도는?"이라고 묻거나, 오늘 문제처럼 양적/질적 자료의 특징을 구분하는 형태로 나와요.

기출 변형 주의!
- **사례형**: "어느 병원에서 수집한 '수술 후 통증 정도(무통, 경증, 중등도, 중증)' 자료는 어떤 척도인가?" → 서열척도(질적 자료).
- **참/거짓 판단형**: "비율척도로 측정된 자료는 평균을 구할 수 있지만, 등간척도 자료는 평균을 구할 수 없다." → **거짓**. 등간척도도 평균 계산 가능(양적 자료의 특징).

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "병원 기획팀에서 최근 1년간 외래 환자 만족도 조사를 실시했어요. 설문지는 '의사 설명에 대한 만족도'를 1점(매우 불만)에서 5점(매우 만족)까지의 리커트 척도(Likert scale)로 조사했고, '1인당 평균 외래 대기 시간'은 분 단위로 기록했어요. 이 데이터를 분석하여 보고서를 작성해야 합니다."

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 두 가지 데이터의 성격을 구분합니다. '만족도 점수(1~5점)'는 서열적 성격이 강하지만, 통상 등간척도로 가정하고 분석하는 경우가 많아요(양적 자료 취급). '대기 시간(분)'은 명백한 비율척도의 양적 자료예요.
2. **법적/규정 검토**: 통계 분석 시 자료의 척도에 맞는 방법을 선택해야 해요. 부적절한 방법 사용은 잘못된 결론을 이끌어 내고, 이는 병원 정책의 오류로 이어질 수 있어요.
3. **대응 및 처리**:
- 만족도 점수: 서열척도로 본다면 중앙값(Median)과 빈도를, 등간척도로 가정한다면 평균(Mean)과 표준편차를 보고해요. 두 집단(예: A과 vs B과) 비교 시에는 Mann-Whitney U 검정(비모수)이나 t-검정(모수, 등간가정 시)을 고려해요.
- 대기 시간: 평균, 표준편차를 계산하고, 정규분포를 따른다면 t-검정이나 ANOVA를 사용해 비교 분석할 수 있어요.
4. **사후 기록/보고**: 보고서에 사용한 척도 가정과 통계 방법을 명시하여 결과 해석의 타당성을 높여야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 환자 만족도 조사는 개인정보보호법(PIPA) 하에 익명화되어 처리되어야 해요. 통계 결과를 발표할 때는 개별 응답자를 특정할 수 있는 정보가 노출되지 않도록 주의하세요.

업무 프로토콜
**자료 수집 → 유형 분류 → 적절한 통계 기법 선정 → 분석 실행 → 결과 해석 및 보고**의 흐름을 따르세요. 신규 지표를 설계할 때는 가능한 한 비율척도의 양적 자료를 수집하는 것이 후속 분석에 유리해요.

선배의 한마디
"보건행정에서 데이터는 우리의 눈과 귀예요. 그 데이터가 '무엇을 말하는지(질적)'와 '얼마나 많은지(양적)'를 정확히 이해하는 것이 데이터 기반 의사결정(Data-driven decision making)의 첫걸음이에요. 척도에 대한 이해는 통계 프로그램을 돌리기 전에 꼭 점검해야 할 기본 소양이랍니다!"

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