# 다음 데이터 세트의 최빈값(mode)은? 데이터: 8, 5, 8, 3, 5, 8, 2, 5

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> subject: 기술통계

## 문제

다음 데이터 세트의 최빈값(mode)은?
데이터: 8, 5, 8, 3, 5, 8, 2, 5

## 보기

1. 3
2. 5
3. 5와 8 **✔ 정답**
4. 8
5. 2

**정답: 3**

## 해설

숫자 5는 3회, 숫자 8은 3회 나타나 빈도가 동일하다. 따라서 이 데이터 세트는 두 개의 최빈값(5와 8)을 가지는 이중 최빈값(bimodal) 분포이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 통계학의 기초 개념인 최빈값(Mode)을 묻고 있어요. 보건행정 및 병원 경영에서 데이터 분석은 매우 중요하죠. 환자 만족도 조사 점수, 진료 건수, 재원 일수 등 다양한 데이터의 중심 경향성을 파악할 때 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)을 활용하게 됩니다.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
최빈값은 데이터 세트에서 **가장 자주 나타나는 값**을 의미해요. 하나의 값이 가장 빈번할 수도 있고, 두 개 이상의 값이 동일한 최고 빈도를 가질 수도 있습니다. 후자의 경우를 혼동 주의! 이중 최빈값(Bimodal) 또는 다중 최빈값(Multimodal)이라고 해요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
주어진 데이터: 8, 5, 8, 3, 5, 8, 2, 5
각 숫자의 빈도를 세어볼게요.
- 2: 1회
- 3: 1회
- 5: 3회
- 8: 3회
숫자 5와 숫자 8이 모두 3회로 동일한 최고 빈도를 가지고 있어요. 따라서 이 데이터의 최빈값은 **5와 8**입니다. 정답은 ③번이에요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! ④번 '8'은 빈도가 가장 높은 값 중 하나이지만, 유일한 최빈값이 아니에요. ⑤번 '2'는 가장 낮은 빈도의 값이에요. ①번 '3'과 ②번 '5'는 각각 단일 값으로, 데이터의 전체적인 빈도 분포를 정확히 반영하지 못해요. 최빈값 문제를 풀 때는 반드시 **모든 데이터의 빈도를 비교**해야 한다는 점을 기억하세요!

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
- 평균(Mean): 모든 데이터 값을 더한 후 개수로 나눈 값. (8+5+8+3+5+8+2+5)/8 = 5.5
- 중앙값(Median): 데이터를 크기순으로 나열했을 때 정가운데 위치하는 값. 2, 3, 5, 5, 5, 8, 8, 8 → (5+5)/2 = 5
평균은 극단값(Outlier)에 민감하지만, 중앙값과 최빈값은 극단값의 영향을 덜 받는 특징이 있어요.

개념 정리

| 개념 | 정의 | 계산법 | 특징 |
| --- | --- | --- | --- |
| 최빈값(Mode) | 가장 자주 관측되는 값 | 빈도수(Frequency) 계산 | 범주형 데이터(Categorical data) 설명에 유용. 다중 최빈값 가능. |
| 중앙값(Median) | 순서대로 나열 시 중앙에 위치한 값 | 데이터 정렬 → 중간 위치 값 | 극단값(이상치)에 강건(Robust). 소득 분포 등 비대칭 데이터에 적합. |
| 평균(Mean) | 모든 관측값의 합을 개수로 나눈 값 | ∑X / N | 대표성은 높지만 극단값에 민감. 모든 데이터를 반영. |

실무 포인트
병원 경영 데이터(예: 일일 외래 환자 수, 혈압 측정값, 항생제 사용 일수)를 분석할 때, 단순히 평균만 보면 왜곡된 해석을 할 수 있어요. 데이터의 분포 형태를 확인하고, 필요에 따라 중앙값이나 최빈값을 함께 보고해야 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 대부분의 환자 재원일수가 5일인데 특정 중증 환자로 인해 평균이 7일로 끌려 올라갈 수 있죠. 이때 중앙값(5일)이 실제 대표값에 더 가깝습니다.

암기 팁
"**최**다 빈도 = **최**빈값"으로 연상하세요. 그리고 "동점자가 나오면 다 수상한다!"고 생각하면, 다중 최빈값 개념을 쉽게 기억할 수 있어요.

국시 빈출 포인트
보건의료정보관리사 시험에서는 핵심! 단순 계산보다는 세 중심척도(평균, 중앙값, 최빈값)의 **정의와 특징, 적용 상황을 구분**하는 문제가 자주 나와요. 특히 데이터 분포가 왼쪽 또는 오른쪽으로 치우친(왜도, Skewness) 경우 어떤 중심척도를 사용해야 하는지 묻는 문제에 주의하세요.

기출 변형 주의!
1.  **사례형**: "한 병원의 응급실 대기 시간(분) 데이터가 다음과 같을 때, 대기 시간을 가장 잘 대표하는 값은?" (데이터 제시 후 평균, 중앙값, 최빈값 중 고르기)
2.  **참/거짓형**: "최빈값은 항상 데이터 세트 내에 존재하는 값이다." (O/X → 정답은 'O'. 최빈값은 관측된 값 중 하나여야 합니다.)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
병원 기획팀에서 병동별 월간 낙상 사고 건수를 분석하고 있어요. A병동 데이터는 0건, 1건, 3건, 0건, 1건, 0건, 2건, 0건입니다. 팀장님이 "가장 흔히 발생하는 건수는 얼마야?"라고 물어보셨다면, 어떻게 답해야 할까요?

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1.  **상황 파악**: 질문은 "가장 흔한" 건수를 묻고 있으므로, 이는 최빈값을 요구하는 것입니다.
2.  **데이터 분석**: 데이터의 빈도를 계산합니다.
- 0건: 4회
- 1건: 2회
- 2건: 1회
- 3건: 1회
3.  **대응 및 보고**: "가장 흔한 건수는 월 0건입니다. 4번 관측되었어요."라고 보고합니다. 이는 "낙상 사고가 없는 달이 가장 많았다"는 긍정적인 지표로 해석될 수 있습니다. 단, 평균(0.875건)이나 중앙값(0.5건)과 함께 제시하면 더 풍부한 분석이 가능해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
보건의료 데이터를 통계 처리할 때는 개인정보 비식별 조치가 선행되어야 합니다. 또한, 핵심! 단일 통계치(예: 평균만)로 결론을 내리면 오해를 불러일으킬 수 있어요. 반드시 데이터의 분포(퍼짐 정도, Variability)와 함께 해석해야 합니다.

업무 프로토콜

| 단계 | 행동 | 산출물/도구 |
| --- | --- | --- |
| 1. 데이터 수집 | 분석 목적에 맞는 원시 데이터 확보 (EMR, 환안안전 보고 시스템) | 원시 데이터 파일(Excel, CSV) |
| 2. 데이터 정제 | 결측치, 오기입 오류 확인 및 보정 | 정제된 데이터 세트 |
| 3. 기술 통계 분석 | 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차 등 계산 | 통계 분석 소프트웨어(SPSS, R, Excel) |
| 4. 결과 해석 및 보고 | 중심척도와 분포를 함께 해석, 시각화(히스토그램 등) | 분석 보고서, 프레젠테이션 자료 |

선배의 한마디
"통계는 숫자 놀음이 아니라, 데이터 속에 숨겨진 이야기를 찾아내는 도구예요. 평균 수입이 높아진다고 모두가 행복해지는 건 아니죠? 병원 데이터도 마찬가지입니다. '최빈값'이 무엇인지 아는 것은, '대부분의 환자/상황이 어떻게 되는지'를 이해하는 첫걸음이에요. 이 기본기를 탄탄히 하면, 복잡한 질 관리(QI) 지표나 재무 성과 분석도 자신 있게 할 수 있을 거예요!"

## 핵심 개념

- **최빈값** — 데이터 세트에서 가장 자주 관측되는 값. 다중 최빈값이 존재할 수 있음.
- **이중 최빈값** — 두 개의 서로 다른 값이 동일한 최고 빈도를 가지는 분포 상태.
- **중앙값** — 데이터를 크기순으로 나열했을 때 정가운데 위치하는 값. 이상치에 덜 민감함.
- **평균** — 모든 관측값의 합을 관측값의 개수로 나눈 값. 대표성은 높지만 극단값에 민감함.
- **범주형 데이터 (Categorical Data)** — 혈액형, 진료과목, 성별 등 질적인 범주로 구분되는 데이터. 최빈값 분석에 적합함.

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