# 다음 중 두 연속형 변수 간의 관계를 탐색하는 데 주로 사용되는 그래프는?

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> subject: 기술통계

## 문제

다음 중 두 연속형 변수 간의 관계를 탐색하는 데 주로 사용되는 그래프는?

## 보기

1. 원그래프
2. 히스토그램
3. 상자그림
4. 산점도 **✔ 정답**
5. 막대그래프

**정답: 4**

## 해설

산점도는 두 연속형 변수의 값을 좌표평면에 점으로 표시하여, 변수들 사이의 상관관계(양의 상관, 음의 상관, 무관계)나 패턴을 시각적으로 확인하는 데 사용된다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학에서 데이터 시각화 방법의 용도와 적절성을 묻는 기초적인 문제예요. 보건행정 업무에서는 환자 데이터, 의료비 지출, 질병 발생률 등 다양한 연속형 데이터를 분석해야 하는데, 올바른 그래프를 선택하는 것은 데이터의 특성과 분석 목적을 이해하는 첫걸음이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 문제의 핵심은 "두 연속형 변수 간의 관계 탐색"이에요. 핵심! 연속형 변수(Continuous variable)란 키, 체중, 혈압, 나이, 의료비와 같이 연속적인 값을 가질 수 있는 변수를 말해요. 두 변수의 관계를 보려면 각 관측치(예: 한 사람)의 두 값(예: 키와 체중)을 한 쌍의 좌표로 나타낼 수 있는 그래프가 필요해요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 정답은 ④ 산점도(Scatter plot)입니다. 산점도는 가로축(X축)과 세로축(Y축)에 각각 하나의 연속형 변수를 배치하고, 각 관측치를 이 두 축 값에 해당하는 점(점)으로 표시해요. 이렇게 하면 점들이 모여 있는 패턴(군집, 선형적 경향, 이상치)을 통해 두 변수 사이의 **상관관계(Correlation)**나 **추세(Trend)**를 한눈에 파악할 수 있어요. 예를 들어, '흡연 기간'과 '폐암 발병 위험도'의 관계를 탐색할 때 가장 적합한 도구예요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

혼동 주의! ① **원그래프(Pie chart)**: 전체에 대한 각 부분의 비율(구성비)을 보여주는 데 사용됩니다. 범주형 변수(Categorical variable) 하나를 표현할 때 쓰이며, 두 변수 간 관계를 보는 데는 부적합해요.

혼동 주의! ② **히스토그램(Histogram)**: 단일 연속형 변수의 **분포(Distribution)**(예: 빈도, 중심 경향, 퍼짐 정도)를 보여주는 데 사용됩니다. 막대가 서로 붙어 있어 구간별 빈도를 나타내죠. 두 변수 관계를 보는 게 아니에요.

혼동 주의! ③ **상자그림(Box plot, Box-and-whisker plot)**: 단일 연속형 변수의 분포를 요약하여 중앙값, 사분위수, 이상치 등을 보여주는 데 사용됩니다. 여러 그룹(범주) 간 분포를 비교할 때 유용하지만, 두 연속형 변수의 관계를 점으로 표현하지는 않아요.

혼동 주의! ⑤ **막대그래프(Bar chart)**: 주로 범주형 변수(예: 병원 종별, 질병 명)의 빈도나 평균값 등을 비교하는 데 사용됩니다. 막대는 서로 떨어져 있어요. 연속형 변수 간 관계 탐색에는 쓰이지 않아요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**:
- **상관계수(Correlation coefficient)**: 산점도로 시각적으로 확인한 관계를 수치화한 지표예요. -1에서 +1 사이의 값을 가지며, 0에 가까울수록 선형 관계가 약해요.
- **회귀분석(Regression analysis)**: 산점도에서 보이는 관계를 수학적 모델(예: 직선)로 설명하고 예측하는 분석 방법이에요.

개념 정리

| 그래프 종류 | 주요 용도 | 변수 유형 |
| --- | --- | --- |
| 산점도(Scatter plot) | 두 연속형 변수 간의 관계(상관, 추세) 탐색 | 연속형 vs 연속형 |
| 히스토그램(Histogram) | 단일 연속형 변수의 분포 확인 | 연속형 1개 |
| 상자그림(Box plot) | 단일 연속형 변수의 분포 요약 및 그룹 간 비교 | 연속형 (그룹별) |
| 막대그래프(Bar chart) | 범주별 빈도나 평균값 비교 | 범주형 (주로) |
| 원그래프(Pie chart) | 전체 대비 부분의 구성비 비교 | 범주형 1개 |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 산점도(Scatter plot) | 히스토그램(Histogram) |
| --- | --- | --- |
| 표현 대상 | 두 변수의 짝(Pair) 데이터 | 한 변수의 빈도 분포 |
| 시각적 요소 | 점(점) | 인접한 막대 |
| 분석 목적 | 관계성, 상관관계 | 분포 형태, 중심, 퍼짐 |
| 보건행정 예시 | 진료비와 재원일수 관계 분석 | 환자 연령대 분포 확인 |

실무 포인트
병원 경영 데이터 분석이나 보건통계 보고서 작성 시:
1. **데이터 특성 파악**: 분석하려는 변수가 연속형인지 범주형인지 먼저 구분하세요.
2. **목적에 맞는 도구 선택**: 관계를 보려면 산점도, 분포를 보려면 히스토그램이나 상자그림, 비율을 보려면 원그래프나 막대그래프를 선택하세요.
3. **의사결정 지원**: 예를 들어, 입원 환자 데이터로 '수술 시간'과 '합병증 발생 여부'의 관계를 보고 싶다면, '수술 시간'(연속형)과 '합병증 발생'(범주형)이므로 산점도보다는 다른 방법(예: 그룹별 비교)이 더 적합할 수 있어요.

암기 팁
"**산(散)에 점을 찍어 관계를 본다**"고 생각하세요! '산점도'라는 이름 자체가 점들이 흩어져(散) 있는 모양을 뜻해요. 두 가지(변수)를 흩뿌려 놓고 보는 그림이에요.

국시 빈출 포인트
보건의료정보관리사 시험에서 통계 파트는 그래프의 용도와 변수 유형 매칭 문제가 단골로 출제돼요. 특히 산점도는 "두 변수의 관계"라는 키워드와 함께, 히스토그램/상자그림/막대그래프 등 다른 그래프와 비교하여 묻는 경우가 많아요.

기출 변형 주의!
- **사례형**: "의료비 지출(X)과 환자 만족도 점수(Y) 데이터를 분석하여 두 변수 간 선형 관계를 가시화하려고 한다. 가장 적합한 그래프는?" → 정답: 산점도.
- **역방향 질문**: "산점도(Scatter plot)에 대한 설명으로 옳은 것은?" → "두 연속형 변수 간의 관계를 점으로 나타낸다"가 정답.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "병원 기획팀에서 최근 1년간 수술실 사용 데이터를 분석 중이에요. '수술 소요 시간'이 길어질수록 '당일 수술 취소율'도 높아지는 패턴이 있는지 확인해 보려고 해요. 데이터는 각 수술 건별로 '소요 시간(분)'과 '취소 여부(취소/진행)'가 기록되어 있어요. 어떤 그래프를 사용해 초기 탐색을 해야 할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 분석 목적은 '두 변수의 관계 탐색'입니다. 변수는 '수술 소요 시간'(연속형)과 '당일 수술 취소율'이에요. 그런데 '취소율'은 비율(%)이지만, 원 데이터가 '취소 여부'라는 범주형(이분형) 변수라는 점에 주의해야 해요.
2. **법적/규정 검토**: 통계적 방법 선택에는 법규보다는 분석 원칙이 적용돼요.
3. **대응 및 처리**: 핵심! 이 경우, 순수한 두 연속형 변수가 아니므로 산점도를 바로 쓰기 어려워요. 실무에서는 (1) '수술 소요 시간'을 구간별로 나누어(예: 1시간 미만, 1-2시간...) 각 구간별 '취소율'을 계산한 후, (2) 구간(범주화된 시간)과 취소율(연속형)의 관계를 보기 위해 **선그래프(Line chart)**나 **막대그래프**를 사용할 수 있어요. 혹은 '취소 여부' 그룹별로 '수술 소요 시간'의 분포를 비교하는 **상자그림**을 그려볼 수도 있어요.
4. **사후 기록/보고**: 분석 방법 선택 이유와 결과를 보고서에 명시하여, 데이터의 특성에 맞는 올바른 시각화를 했다는 점을 증명해야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 통계 분석 결과를 공표하거나 경영 결정에 활용할 때는, 그래프의 축 조작이나 색상 선택으로 인해 오해를 불러일으키지 않도록 객관성과 정확성을 유지해야 해요. 특히 보건의료 데이터는 민감하므로, 개별 데이터점이 특정 환자를 식별할 수 없도록 집계 수준에서 처리하는 것이 중요해요.

업무 프로토콜
**데이터 시각화 선택 프로토콜**:
1. **단계1: 분석 목적 정의** - 관계 탐색? 분포 비교? 비율 제시?
2. **단계2: 변수 유형 확인** - 연속형/범주형/순위형?
3. **단계3: 적합한 그래프 선택** - 위의 개념 정리 표 참조.
4. **단계4: 그래프 생성 및 해석** - 패턴, 추세, 이상치 확인.
5. **단계5: 보고서 작성** - 그래프와 함께 간단한 설명문 추가.

선배의 한마디
"보건행정에서 데이터는 말을 하지 않지만, 올바른 그래프를 통해 그 속에 숨겨진 이야기를 들려줄 수 있어요. 산점도 하나로 의료 비용과 치료 결과 간의 숨은 연결고리를 발견할 수도 있답니다. 그래프는 단순한 그림이 아니라, 데이터와 대화하는 가장 강력한 언어라는 걸 기억하세요!"

## 핵심 개념

- **산점도** — 두 연속형 변수 간의 관계를 점으로 표시하여 탐색하는 그래프
- **Scatter plot** — 산점도의 영어 명칭
- **연속형 변수** — 키, 체중, 혈압, 비용 등 연속적인 값을 가질 수 있는 변수
- **상관관계** — 두 변수 간의 연관성 또는 함께 변하는 정도
- **데이터 시각화** — 데이터를 그래프나 차트 등 시각적 형태로 표현하여 정보를 쉽게 이해하도록 하는 과정

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