# 5명의 환자 입원 기간(일)이 다음과 같을 때, 평균 입원 기간은? 입원 기간: 3, 7, 4, 10, 6

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> language: ko  
> subject: 기술통계

## 문제

5명의 환자 입원 기간(일)이 다음과 같을 때, 평균 입원 기간은?
입원 기간: 3, 7, 4, 10, 6

## 보기

1. 5일
2. 7일
3. 6일 **✔ 정답**
4. 8일
5. 9일

**정답: 3**

## 해설

평균은 모든 값을 더한 후 개수로 나눈 값이다. (3+7+4+10+6) / 5 = 30 / 5 = 6일이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계 및 병원 경영에서 매우 기초적이면서도 중요한 평균(Average) 계산을 묻고 있어요. 평균 입원 기간(Average Length of Stay, ALOS)은 병원의 효율성, 자원 활용도, 의료 질 평가의 핵심 지표 중 하나입니다.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
평균은 주어진 데이터 집합의 중심 경향을 나타내는 대표값입니다. 보건행정 및 병원 관리에서 평균 입원 기간은 핵심! 병상 회전율, 의료 자원 계획, 건강보험(Health Insurance) 수가 평가에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 경영 지표예요. 예를 들어, 포괄수가제(DRG) 하에서는 특정 질환군의 평균 입원 기간이 표준치를 초과할 경우 병원에 재정적 불이익이 발생할 수 있습니다.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
주어진 5명의 환자 입원 기간(3일, 7일, 4일, 10일, 6일)을 모두 더하면 30일입니다. 이를 관찰치의 수(5명)로 나누면 30 / 5 = 6일이 됩니다. 따라서 정답은 6일을 선택한 **③번**입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! 다른 선택지들은 평균 계산 실수나 다른 통계량과의 혼동에서 비롯된 오답이에요.

① 5일: 아마도 중앙값(Median)과 혼동했을 수 있어요. 데이터를 크기순으로 배열하면 3, 4, 6, 7, 10으로 중앙값은 6일입니다. 5일은 평균이 아니에요.

② 7일: 최빈값(Mode)이나 단순히 큰 숫자에 주목한 오류일 수 있어요. 이 데이터에는 최빈값이 존재하지 않습니다.

④ 8일 & ⑤ 9일: 합산이나 나눗셈 과정에서 발생한 계산 오류의 결과로 보여요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
평균 외에도 보건통계에서는 중앙값(Median)(데이터를 순서대로 나열했을 때 가운데 값), 최빈값(Mode)(가장 자주 나타나는 값)도 함께 사용됩니다. 특히 입원 기간처럼 극단적으로 길거나 짧은 값(이상치, Outlier)이 있을 경우 평균은 그 영향을 크게 받기 때문에, 중앙값이 더 유용한 대표값이 될 때가 많아요.

개념 정리

| 용어 | 정의 | 계산법 | 보건행정에서의 활용 |
| --- | --- | --- | --- |
| 평균(Mean) | 모든 관측값의 합을 관측값의 개수로 나눈 값 | 합 / 개수 | 평균 입원 기간(ALOS), 평균 진료비 분석 |
| 중앙값(Median) | 관측값을 크기순으로 배열했을 때 가운데 위치하는 값 | 데이터 정렬 후 가운데 값 | 이상치가 있는 데이터(예: 고액 진료비)의 대표값 |
| 최빈값(Mode) | 관측값 중에서 가장 빈번하게 나타나는 값 | 가장 높은 빈도를 가진 값 | 가장 흔한 질병 코드, 가장 많이 사용된 수가 항목 분석 |

실무 포인트
병원 기획팀이나 원무팀에서는 전자의무기록(EMR) 시스템에서 퇴원 환자 데이터를 추출하여 평균 입원 기간을 정기적으로 모니터링해요. 이 수치가 갑자기 증가하면 (예: 감염 관리 문제, 진료 과정 지연) 또는 감소하면 (예: 조기 퇴원으로 인한 재입원율 증가 가능성) 그 원인을 분석하여 병원의 질 관리(Quality Improvement) 활동에 반영합니다.

암기 팁
"평균은 **모두 더해서 나누기**"라는 기본 공식을 머릿속에 새기세요. 보건행정사 시험에서는 복잡한 공식보다 이 기본기가 더 자주 출제됩니다.

국시 빈출 포인트
평균 계산은 **기초 통계** 파트에서 거의 매년 1문제 이상 출제되는 필수 항목이에요. 단순 계산뿐만 아니라 평균, 중앙값, 최빈값의 특징을 비교하거나, 이상치가 평균에 미치는 영향을 묻는 문제도 자주 나옵니다.

기출 변형 주의!
동일한 개념을 다음과 같이 변형하여 출제할 수 있어요:
1.  **사례형**: "다음 입원 기간 데이터에서 평균과 중앙값의 차이는?" (이상치 포함 데이터 제시)
2.  **응용형**: "평균 입원 기간이 7일인 병동에 20일간 입원한 환자 1명이 추가되면 새로운 평균은?" (가중평균 개념)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"병원 경영회의에서 A 병동의 평균 입원 기간이 전월 대비 2일 증가했다는 보고가 나왔어요. 이는 해당 병동의 포괄수가제(DRG) 평가 점수에 부정적 영향을 미쳐 건강보험공단(Health Insurance Review & Assessment Service)으로부터의 수가(Reimbursement)가 감액될 위험이 있습니다. 보건행정사로서 어떤 데이터를 추가로 분석해야 할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1.  **상황 파악**: EMR에서 A 병동의 최근 퇴원 환자 명단과 입원 기간 데이터를 추출합니다.
2.  **원인 분석**: 증가 원인이 특정 진단군(DRG 코드)에 집중되어 있는지, 특정 주치의 담당 환자들에게서 나타나는지, 아니면 병동 전체적인 현상인지 확인합니다. 특히 핵심! 매우 긴 입원 기간을 보인 환자(이상치)가 평균을 끌어올렸는지 중앙값과 비교해 봅니다.
3.  **대응 및 처리**: 원인이 특정 의료진의 진료 과정 지연이라면 해당 부서와 협의하고, 병상 관리 효율성 문제라면 기획팀과 회의를 가집니다. DRG 기준 초과에 대한 정당한 사유(예: 중증 합병증 발생)가 있다면 심사청구 시 증빙 서류를 충실히 준비합니다.
4.  **사후 기록/보고**: 분석 내용과 개선 조치를 보고서로 작성하여 병원 질 관리 위원회(QI Committee)에 제출하고, 향후 지표 모니터링 계획을 수립합니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
평균 입원 기간 단축만을 목표로 무리한 조기 퇴원을 유도하면 혼동 주의! 환자 안전에 위험을 초래하고, 재입원율을 높여 오히려 병원 평가에 악영향을 줄 수 있습니다. 항상 의료의 질(Quality of Care)과 경제성(Efficiency)의 균형을 고려해야 해요.

업무 프로토콜
1.  **데이터 수집**: 매월 1회, 전월 퇴원 환자 데이터를 EMR/정보시스템(HIS)에서 추출.
2.  **지표 계산**: 병동별, 진단별(주요 DRG), 주치의별 평균 입원 기간을 계산.
3.  **비교 분석**: 전월 대비, 전년 동월 대비, 병원 내 다른 병동 대비 변화 추이 분석.
4.  **보고 및 개선**: 이상 징후 발견 시 원인 분석 보고서 작성 및 관련 부서에 공유.

선배의 한마디
"숫자 하나가 병원 경영의 건강 상태를 말해줄 때가 많아요. 평균 입원 기간 같은 기초 통계는 단순한 계산을 넘어, 병원의 '진료 효율성'이라는 복잡한 이야기를 담고 있는 거죠. 숫자 뒤에 숨은 이야기를 읽을 줄 아는 행정사가 진정한 전문가예요!"

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