# 다음 중 질적 자료(질적 데이터)에 대한 설명으로 옳은 것은?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 질적 자료(질적 데이터)에 대한 설명으로 옳은 것은?

## 보기

1. 양적 자료와 동일한 분석 기법을 적용하여 해석한다.
2. 연속적인 값을 가지며, 소수점 이하의 값을 가질 수 있다.
3. 평균, 표준편차와 같은 통계량으로 요약하여 분석한다.
4. 명목척도와 서열척도로 측정되는 자료의 유형이다. **✔ 정답**
5. 수치로 측정되며, 산술 연산이 가능한 특성을 가진다.

**정답: 4**

## 해설

질적 자료는 범주형 자료로, 명목척도(예: 성별, 혈액형)와 서열척도(예: 통증 강도: 경증, 중등도, 중증)로 측정된다. 나머지 선택지는 양적 자료(수치형 자료)의 특징을 설명하고 있다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 연구방법론 및 보건통계의 기초인 **자료(Data)의 유형**을 구분하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정에서 데이터는 정책 수립, 병원 경영 분석, 건강보험 평가 등 모든 분야의 근거가 되므로, 그 성격을 정확히 파악하는 것이 첫걸음이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 자료는 크게 질적 자료(Qualitative Data)와 양적 자료(Quantitative Data)로 나뉘어요. 질적 자료는 '범주'나 '속성'을 나타내는 **범주형 자료(Categorical Data)**에 해당하며, 측정 척도(Scale)로는 명목척도(Nominal Scale)와 서열척도(Ordinal Scale)를 사용해요. 반면, 양적 자료는 '수치'로 표현되는 **수치형 자료(Numerical Data)**이며, 등간척도(Interval Scale)와 비율척도(Ratio Scale)로 측정돼요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답인 ④번 "명목척도와 서열척도로 측정되는 자료의 유형이다."는 질적 자료의 정의를 정확히 설명하고 있어요. 명목척도(예: 성별, 혈액형, 진단명)는 단순 분류만 가능하고, 서열척도(예: 통증 강도(경증/중등도/중증), 만족도(불만족/보통/만족))는 순서(Order)가 의미는 있지만 그 간격이 동일하지 않아요. 이 둘은 모두 질적 자료의 대표적인 척도입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

혼동 주의! ①번 "양적 자료와 동일한 분석 기법을 적용하여 해석한다."는 틀린 설명이에요. 질적 자료는 빈도(Frequency), 비율(Proportion), 교차분석(Chi-square test) 등을 주로 사용하는 반면, 양적 자료는 평균, 표준편차, t-검정(t-test), 상관분석(Correlation) 등 전혀 다른 분석 기법을 적용해요.

②번 "연속적인 값을 가지며, 소수점 이하의 값을 가질 수 있다."와 ⑤번 "수치로 측정되며, 산술 연산이 가능한 특성을 가진다."는 모두 **양적 자료**, 그중에서도 특히 **연속형 자료(Continuous Data)**의 특징을 설명하고 있어요. (예: 키, 체중, 혈압 수치).

③번 "평균, 표준편차와 같은 통계량으로 요약하여 분석한다." 역시 양적 자료의 분석 방법이에요. 질적 자료의 '평균'은 의미가 없어요 (예: '혈액형 A형과 B형의 평균'은 말이 안 됨).

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**:

- **양적 자료의 척도**: 등간척도(간격은 동일하지만 절대적 0점이 없음, 예: 온도(섭씨)), 비율척도(절대적 0점이 있고 비율 계산 가능, 예: 체중, 수입).

- **보건행정 적용**: 환자 만족도 조사(서열척도-질적), 병상 가동률(비율척도-양적), 질병 분류 코드(명목척도-질적) 등 다양한 데이터가 혼용되어 사용됩니다.

개념 정리

| 자료 유형 | 다른 이름 | 측정 척도 | 특징 | 보건행정 예시 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 질적 자료 | 범주형 자료 | 명목척도, 서열척도 | 범주 분류, 순서 부여 가능, 산술 연산 불가 | 성별, 진단명(ICD 코드), 통증 단계, 병원 평가 등급 |
| 양적 자료 | 수치형 자료 | 등간척도, 비율척도 | 수치 측정, 연속적/이산적 값, 산술 연산 가능 | 나이, 입원일수, 혈압 수치, 병원 매출액 |

한눈에 비교!

| 구분 | 명목척도 (Nominal) | 서열척도 (Ordinal) | 등간척도 (Interval) | 비율척도 (Ratio) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 질적/양적 | 질적 | 질적 | 양적 | 양적 |
| 특징 | 분류만 가능 (=, ≠) | 순서(대소) 가능 () | 간격 동일, 덧셈/뺄셈 가능 (+, -) | 절대적 0점 존재, 비율 계산 가능 (×, ÷) |
| 연산 | 빈도, 최빈값 | 중앙값, 백분위수 | 평균, 표준편차 | 평균, 표준편차, 기하평균 |
| 예시 | 혈액형, 전공 | 학점(A,B,C), 통증 강도 | 온도(섭씨), IQ 점수 | 키, 체중, 수입, 입원일수 |

실무 포인트
- **설문지/평가도구 개발**: 병원 서비스 만족도 조사를 할 때, 단순히 '만족/보통/불만족'(서열척도)으로 묻는 것보다, 1~5점 또는 1~10점의 **리커트 척도(Likert Scale)**(등간척도로 간주)를 사용하면 더 정교한 통계 분석(예: t-검정, ANOVA)이 가능해져요.
- **데이터베이스 설계**: 전자의무기록(EMR) 시스템에서 '성별'은 명목척도로 코드화(예: M, F)하고, '연령'은 비율척도로 숫자 필드를 설계해야 해요.
- **보고서 작성**: 질적 자료는 빈도수와 백분율(%)로, 양적 자료는 평균±표준편차 또는 중앙값(사분위범위)로 요약하는 것이 표준이에요.

암기 팁
- 질적 자료의 척도는 **"명서" (명목, 서열)**, 양적 자료의 척도는 **"등비" (등간, 비율)**로 외우세요.
- "명서"는 말(명)로 서열을 매긴다(서), "등비"는 숫자로 등급을 매기고 비율을 계산한다고 연상하세요.

국시 빈출 포인트
자료 유형과 측정 척도는 **매년 1~2문제** 꼴로 출제되는 기초이자 핵심 영역이에요. 주로 "다음 중 질적(양적) 자료의 특성/예시/척도로 옳은 것"을 고르는 형태로 나와요. 오답 선지로 다른 유형의 특징을 섞어 내는 패턴이 많으니, 표를 통해 명확히 구분해 두는 것이 중요해요.

기출 변형 주의!
- **사례 적용형**: "혈액형 조사, 통증 정도 평가, 체온 측정, 수입 조사 중 질적 자료에 해당하는 것 모두 고르시오" (정답: 혈액형, 통증 정도)
- **척도 판단형**: "병원 만족도를 '매우 불만족(1점) ~ 매우 만족(5점)'으로 평가할 때 사용되는 척도는?" (정답: 서열척도 또는 등간척도로 해석 가능한 리커트 척도 - 논쟁의 여지가 있으나, 국시에서는 주로 서열척도로 출제됨)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "보건소에서 지역 주민 건강 실태 조사를 기획 중이에요. 설문 항목으로 '거주 지역', '주관적 건강 상태(매우 좋음/좋음/보통/나쁨/매우 나쁨)', '최근 1년 내 입원 횟수', '월 평균 의료비 지출액'을 포함하려고 해요. 각 항목이 어떤 유형의 자료인지, 그리고 그에 맞는 통계 분석 방법은 무엇인지 설명해 주세요."

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 각 설문 항목의 성격을 자료 유형과 측정 척도에 따라 분류해야 해요.
2. **법적/규정 검토**: 통계법 및 연구 윤리에 따라 적절한 분석 방법을 선택해야 하며, 결과 해석 시 척도의 한계를 명시해야 해요.
3. **대응 및 처리**:
- '거주 지역': 명목척도(질적) → 빈도와 비율로 요약, 교차분석 시 카이제곱 검정(Chi-square test) 사용.
- '주관적 건강 상태': 서열척도(질적) → 중앙값과 사분위범위로 요약, 비모수 검정(예: Mann-Whitney U test) 사용.
- '입원 횟수': 비율척도(양적, 이산형) → 평균과 표준편차 또는 중앙값으로 요약(분포에 따라), t-검정 또는 ANOVA 사용.
- '월 평균 의료비': 비율척도(양적, 연속형) → 평균과 표준편차로 요약, 상관분석 또는 회귀분석 사용.
4. **사후 기록/보고**: 조사 계획서와 최종 보고서에 각 변수의 측정 수준과 사용된 분석 방법을 명시하여 결과의 신뢰성을 높여요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**:
- 서열척도 자료에 평균을 내고 t-검정을 적용하는 것은 방법론적 오류일 수 있어요. 통계 컨설턴트의 자문을 받는 것이 안전해요.
- 개인정보보호법에 따라 '거주 지역'과 같은 항목이 재식별 가능성을 높일 수 있으므로, 광범위한 지역 구분(예: 동 단위 대신 구/군 단위)을 사용하는 등 비식별화 조치가 필요해요.

업무 프로토콜
**연구/조사 설계 시 자료 수집 체크리스트**
1. 조사 목적과 핵심 질문 설정
2. 각 변수를 **질적(명목/서열) vs 양적(등간/비율)**로 분류
3. 분류에 맞는 응답 형식 설계 (예: 객관식, 리커트 척도, 숫자 기입)
4. 예상되는 통계 분석 방법 선정
5. 데이터 입력용 코딩북(Codebook) 작성 (예: 남성=1, 여성=2)
6. 분석 시 척도에 맞는 통계 기법 적용 및 결과 해석

선배의 한마디
"보건행정의 모든 결정은 데이터에서 시작해요. 그 데이터가 '무엇을 말하는지' 제대로 이해하려면, 우선 그 데이터의 '성격(자료 유형)'을 정확히 아는 것이 출발점이에요. 설문지 하나 만들 때도 '이 질문으로 얻은 데이터로 어떤 분석이 가능할까?'를 먼저 생각하는 습관을 들이세요. 이게 바로 데이터 리터러시(Data Literacy)의 기본이에요!"

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