# 다음 중 서열척도(Ordinal Scale)로 측정된 자료의 예시는?

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> subject: 통계의 기초

## 문제

다음 중 서열척도(Ordinal Scale)로 측정된 자료의 예시는?

## 보기

1. 병원의 병상 수
2. 환자의 체중(kg)
3. 응급실 내원 시간(분)
4. 환자의 혈액형(A, B, O, AB)
5. 수술 후 회복 정도(양호, 보통, 불량) **✔ 정답**

**정답: 5**

## 해설

서열척도는 범주 간에 순서나 등급이 존재하지만, 그 간격이 동일하지 않은 자료이다. '수술 후 회복 정도'는 '양호 > 보통 > 불량'의 순위가 있으므로 서열척도에 해당한다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초인 측정 척도(Measurement Scale)를 구분하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정에서 데이터를 수집하고 분석할 때, 자료의 척도를 정확히 이해하는 것은 통계 기법 선택과 결과 해석의 핵심이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 측정 척도는 크게 명목척도(Nominal), 서열척도(Ordinal), 등간척도(Interval), 비율척도(Ratio)로 나뉘어요. 이 중 서열척도(Ordinal Scale)는 측정 대상에 순서나 등급을 매길 수 있지만, 그 등급 사이의 간격이 동일하지 않거나 수치적으로 정의되지 않은 척도를 말해요. 예를 들어, '좋음, 보통, 나쁨'이나 '1등급, 2등급, 3등급'과 같이 순위는 있지만 '좋음과 보통의 차이'와 '보통과 나쁨의 차이'가 같다고 말할 수 없는 경우가 여기에 속해요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ⑤번 '수술 후 회복 정도(양호, 보통, 불량)'입니다. 핵심! 이 항목은 '양호 > 보통 > 불량'이라는 명확한 순위(서열)가 존재합니다. 그러나 '양호'와 '보통' 사이의 질적 차이와 '보통'과 '불량' 사이의 차이가 정량적으로 동일하다고 보장할 수 없어요. 즉, 간격이 동일하지 않으므로 서열척도의 전형적인 예시입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:
- ①번 '병원의 병상 수': 이는 '0병상'이라는 절대적인 기준점(원점)이 있고, 병상 수의 배수 관계가 의미가 있어요 (100병상은 50병상의 2배). 따라서 혼동 주의! 가장 높은 수준의 비율척도(Ratio Scale)에 해당합니다.
- ②번 '환자의 체중(kg)': 체중 0kg은 무게가 없음을 의미하는 절대 원점이며, 60kg은 30kg의 정확히 2배입니다. 따라서 비율척도입니다.
- ③번 '응급실 내원 시간(분)': 시간은 등간척도(Interval Scale)의 대표적인 예입니다. 10시와 11시의 차이(60분)와 14시와 15시의 차이(60분)는 동일하지만, '0분'이 시간의 절대적 시작점을 의미하지는 않아요 (0시는 하루의 시작일 뿐, '시간 없음'을 의미하지 않음). 따라서 등간척도입니다.
- ④번 '환자의 혈액형(A, B, O, AB)': 혈액형은 단순한 분류에 불과하며, A형이 B형보다 우월하다거나 하는 순서 관계가 전혀 없어요. 따라서 가장 기본적인 명목척도(Nominal Scale)에 해당합니다.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 척도별 특징과 보건행정에서의 예시를 정리하면 다음과 같아요.

개념 정리

| 척도 | 특징 | 보건행정 예시 | 가능한 통계 |
| --- | --- | --- | --- |
| 명목척도 (Nominal) | 분류만 가능, 순서無 | 성별, 혈액형, 진료과 코드, 거주 지역 | 빈도, 최빈값, 카이제곱 검정 |
| 서열척도 (Ordinal) | 순서(등급) 존재, 간격 불균등 | 통증 강도(경증, 중등도, 중증), 만족도(매우 불만~매우 만족), 동의 정도 | 중앙값, 백분위수, 서열상관계수 |
| 등간척도 (Interval) | 순서 존재, 간격 균등, 원점 無 | 체온(℃), IQ 점수, 달력상의 년도 | 평균, 표준편차, t-검정, ANOVA |
| 비율척도 (Ratio) | 순서 존재, 간격 균등, 절대 원점 有 | 나이, 키, 체중, 수입, 병상 수, 입원일수 | 기하평균, 변동계수, 모든 통계 기법 적용 가능 |

한눈에 비교!
서열척도와 등간척도의 가장 큰 차이는 **'간격의 동일성'과 '0의 의미'**에 있어요. 서열척도의 '0'은 단순한 카테고리 라벨일 뿐이지만, 비율척도의 '0'은 '없음'을 의미하는 절대적인 기준점이에요.

국시 빈출 포인트
측정 척도 구분 문제는 **매년 빠지지 않고 출제되는 고정 필수 문제**입니다. 각 척도의 정의를 암기하는 것보다, **주어진 예시에서 '순서가 있는가?', '간격이 동일한가?', '절대적인 0(원점)이 있는가?'**라는 3단계 질문을 스스로에게 던져보며 판단하는 훈련을 하세요.

기출 변형 주의!
동일한 개념을 "다음 중 비율척도가 **아닌** 것은?" 또는 "환자 만족도 조사에서 사용된 5점 리커트 척도(1=매우 불만족 ~ 5=매우 만족)는 어떤 측정 수준인가?"와 같은 **역발상 또는 사례 적용형**으로 변형 출제됩니다. 리커트 척도는 서열척도로 간주하는 것이 일반적이에요.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "병원 경영진에서 입원 환자 만족도 조사를 실시하기로 했어요. 조사 항목으로 '간호 서비스 만족도'를 5점 척도(1: 매우 불만족, 2: 불만족, 3: 보통, 4: 만족, 5: 매우 만족)로 측정하려고 해요. 이 데이터를 분석할 때 평균 점수를 계산하여 보고하는 것이 적절할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 수집된 데이터가 서열척도인지 확인합니다. 5점 척도는 순위는 있지만, '4점(만족)'과 '5점(매우 만족)'의 차이와 '2점(불만족)'과 '3점(보통)'의 차이가 심리적으로 동일하다고 보기 어려워요.
2. **법적/규정 검토**: 통계학적 원칙에 따르면, 서열척도 자료에 산술 평균과 표준편차를 적용하는 것은 엄밀히 말해 타당하지 않을 수 있어요. 평균은 등간척도 이상의 자료에 적합한 대표값입니다.
3. **대응 및 처리**: 보건행정사/정보관리사로서 더 적절한 분석 방법을 제안할 수 있어요. 예를 들어, '중앙값(Median)'과 '사분위 범위'를 사용하거나, '만족군(4-5점)'과 '불만족군(1-2점)'의 비율을 비교하는 **명목척도화** 방법을 제안하는 것이 좋아요. 또는 서열 로지스틱 회귀 분석 같은 고급 기법을 고려할 수 있어요.
4. **사후 기록/보고**: 보고서에 분석 방법을 명시하고, 서열척도 자료의 특성상 평균 해석에 주의가 필요함을 각주로 추가하는 것이 전문성을 보여줍니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 이는 통계 방법론의 문제이지만, 잘못된 분석으로 도출된 결론이 병원의 중요한 정책 결정(예: 인센티브 지급, 서비스 개선 예산 배분)에 오류를 일으킬 수 있어요. 데이터의 척도를 고려하지 않은 분석은 핵심! **연구 결과의 타당성을 떨어뜨리고, 궁극적으로 의사결정의 질을 낮출 위험이 있습니다.**

업무 프로토콜

| 단계 | 행동 | 확인 사항 |
| --- | --- | --- |
| 1. 조사 설계 | 측정 항목과 척도 결정 | “수집할 데이터의 성격은? (범주/순서/수치?)” |
| 2. 데이터 수집 | 설문지 배포 및 회수 | “응답자가 척도를 오해하지 않도록 설명이 충분한가?” |
| 3. 데이터 입력 | 코딩 및 데이터 정리 | “통계 프로그램에서 해당 변수의 측정 수준을 올바르게 설정했는가?” (예: SPSS에서 '측정 수준' 지정) |
| 4. 분석 수행 | 적절한 통계 기법 선택 | “선택한 기법이 데이터의 척도에 부합하는가?” |
| 5. 결과 보고 | 결과 해석 및 시각화 | “서열척도 자료의 한계를 보고서에 명시했는가?” |

선배의 한마디
"보건행정에서 데이터는 우리의 눈과 귀예요. 척도를 구분하는 것은 단순한 이론이 아니라, 그 데이터를 어떻게 '바라보고', '이해하고', '말할'지 결정하는 첫걸음이에요. 환자 안전 지표, 직원 만족도, 재무 비율... 모든 지표가 어떤 척도로 측정되었는지 먼저 묻는 습관을 들이면, 훨씬 날카로운 분석가가 될 거예요!"

## 핵심 개념

- **명목척도** — 측정 대상을 단순히 분류하거나 이름 붙이는 데 사용되는 가장 기본적인 척도. 순서나 크기의 개념이 없으며, 빈도 분석이 주요 통계 방법이다. (예: 성별, 혈액형, 진료과)
- **서열척도** — 측정 대상에 순서나 등급을 매길 수 있지만, 등급 간의 간격이 동일하지 않거나 수치적으로 정의되지 않은 척도. 중앙값이 대표값이다. (예: 통증 강도, 만족도, 회복 정도)
- **등간척도** — 측정 대상에 순서가 있고, 등급 간의 간격이 동일하지만, 절대적인 원점(0)이 없는 척도. 덧셈/뺄셈은 가능하나 곱셈/나눗셈은 의미가 없다. (예: 체온(℃), IQ, 년도)
- **비율척도** — 측정 대상에 순서가 있고, 간격이 동일하며, 절대적인 원점(0)이 존재하는 가장 높은 수준의 척도. 모든 사칙연산이 가능하며, 가장 많은 통계 분석 기법을 적용할 수 있다. (예: 나이, 키, 체중, 수입)
- **리커트 척도** — 태도, 의견, 만족도 등을 측정하기 위해 널리 사용되는 서열척도의 일종. 일반적으로 5점 또는 7점으로 구성되어 있으며, '전혀 그렇지 않다'에서 '매우 그렇다'까지의 동의 정도를 측정한다. 통계 처리 시 주의가 필요하다.

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