# 다음 중 중심경향값(central tendency)을 측정하는 지표가 아닌 것은?

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> subject: 기술통계

## 문제

다음 중 중심경향값(central tendency)을 측정하는 지표가 아닌 것은?

## 보기

1. 중앙값
2. 표준편차 **✔ 정답**
3. 가중평균
4. 평균
5. 최빈값

**정답: 2**

## 해설

표준편차는 데이터의 퍼짐 정도(산포도, dispersion)를 측정하는 지표이다. 평균, 중앙값, 최빈값, 가중평균은 모두 데이터의 중심 위치를 나타내는 중심경향 측정치이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 기초 중 하나인 기술통계(Descriptive Statistics)의 핵심 개념을 묻고 있어요. 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용되는 두 가지 주요 측정치, 즉 중심경향값(Central Tendency)과 산포도(Dispersion)를 정확히 구분할 수 있어야 해요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
**중심경향값(Central Tendency)**은 데이터 집합의 중심이나 전형적인 값을 나타내는 지표예요. 데이터가 어디를 중심으로 모여 있는지를 보여주죠. 반면, **산포도(Dispersion)**는 데이터가 그 중심으로부터 얼마나 퍼져 있는지, 즉 변동성이나 불확실성을 측정하는 지표예요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
정답은 **② 표준편차**입니다. 핵심! 표준편차(Standard Deviation)는 산포도를 측정하는 대표적인 지표로, 각 데이터 값이 평균으로부터 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지를 나타내요. 값이 클수록 데이터가 넓게 퍼져 있다는 의미죠. 따라서 중심경향값을 측정하는 지표가 아닙니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! 각 오답 선택지는 모두 중심경향값을 측정하는 올바른 지표들이에요.

① **중앙값(Median)**: 데이터를 크기순으로 나열했을 때 정 가운데 위치하는 값입니다. 극단값(Outlier)의 영향을 받지 않아 비대칭 분포에서 유용해요.

③ **가중평균(Weighted Mean)**: 각 데이터 값에 중요도나 빈도에 따른 가중치(Weight)를 부여하여 계산한 평균입니다. 보험 수가 산정이나 병원 성과 지표 계산 시 자주 사용되는 개념이에요.

④ **평균(Mean)**: 모든 데이터 값을 더한 후 개수로 나눈 산술평균(Arithmetic Mean)으로, 가장 일반적인 중심경향값 지표입니다.

⑤ **최빈값(Mode)**: 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값입니다.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
산포도를 측정하는 다른 지표들도 함께 알아두세요: 분산(Variance)(표준편차의 제곱), 범위(Range)(최대값-최소값), 사분위수 범위(Interquartile Range, IQR)(Q3 - Q1) 등이 있습니다.

개념 정리

| 구분 | 의미 | 주요 지표 |
| --- | --- | --- |
| 중심경향값 (Central Tendency) | 데이터의 중심 위치, 전형적인 값 | 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode), 가중평균(Weighted Mean) |
| 산포도 (Dispersion) | 데이터의 퍼짐 정도, 변동성 | 표준편차(Standard Deviation), 분산(Variance), 범위(Range), 사분위수범위(IQR) |

한눈에 비교!

| 지표 | 특징 | 보건행정 실무 적용 예 |
| --- | --- | --- |
| 평균 | 모든 데이터 사용, 극단값에 민감 | 병상 가동률 평균, 평균 재원일수 계산 |
| 중앙값 | 극단값 영향 적음, 순서 기반 | 진료 비용 데이터(고액 환자 존재 시)의 대표값으로 활용 |
| 표준편차 | 산포도 측정, 평균과 함께 해석 | 질 관리(QI)에서 치료 결과의 변동성 분석, 예산 편차 분석 |

실무 포인트
병원 경영 데이터(예: 월별 외래 환자 수, 수술 소요 시간, 재원일수)를 분석할 때는 **평균과 표준편차를 함께 보는 습관**을 들여야 해요. 평균만 보면 데이터의 실제 분포를 놓칠 수 있어요. 예를 들어, 수술 시간의 표준편차가 크다면 수술 프로세스의 표준화가 필요하다는 신호일 수 있죠. 또한, 가중평균은 병원의 종합 평점을 산출하거나, 다양한 부서의 성과를 통합 평가할 때 유용하게 쓰여요.

암기 팁
"**중심(中心)에는 평(Mean), 중앙(Median), 최빈(Mode)이 모여 있다**"고 기억하세요. '표준편차'는 이름에 '편차'가 들어가니 중심이 아니라 '퍼짐'을 측정한다고 연상하면 됩니다.

국시 빈출 포인트
보건의료정보관리사/병원행정사 시험에서는 **중심경향값 vs 산포도 지표 구분** 문제가 단순 지식 확인형으로 자주 출제됩니다. 또한, 특정 데이터 특성(예: 극단값 존재, 명목척도 데이터)에 어떤 중심경향값 지표를 사용하는 것이 적절한지를 묻는 응용 문제도 나올 수 있어요.

기출 변형 주의!
동일한 개념을 다음과 같이 변형하여 출제될 수 있어요.

**사례형:** "한 병원의 외래 진료 대기 시간 데이터에 극단적으로 오래 기다린 몇 명의 데이터가 포함되어 있다. 대기 시간의 대표적인 중심 경향값을 보고할 때 가장 적합한 지표는?" → 정답: **중앙값**

**계산형:** "다음 데이터의 평균과 표준편차를 구하시오." (간단한 숫자 데이터 제시)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"병원 기획팀에서 최근 1년간 주요 수술(예: 관상동맥우회술(CABG))의 소요 시간 데이터를 분석 중입니다. 평균 수술 시간은 4시간으로 나왔지만, 각 수술별 데이터를 보면 2시간에서 8시간까지 편차가 매우 큽니다. 원장님께 보고할 자료를 준비해야 하는데, 단순히 '평균 4시간'이라고 보고하는 것이 적절할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 평균만 제시하면 데이터의 중요한 특성인 '변동성'이 숨겨집니다. 이는 수술 팀의 숙련도 차이, 증상 중증도 차이, 비상 상황 발생 등 다양한 원인이 있을 수 있어요.
2. **법적/규정 검토**: 직접적인 법규는 아니지만, 의료의 질 관리(Quality Improvement, QI)와 표준화 지침 수립을 위한 기초 데이터 분석 원칙이 적용됩니다.
3. **대응 및 처리**: 핵심! **평균(4시간)과 함께 표준편차(예: ±1.5시간)를 반드시 제시**해야 합니다. 더 나아가, 데이터 분포를 한눈에 보여주는 히스토그램(Histogram)이나 박스플롯(Box plot)을 첨부하면 더욱 전문적인 보고가 됩니다. 중앙값도 함께 계산해보면 극단값의 영향을 확인할 수 있어요.
4. **사후 기록/보고**: "주요 수술 평균 소요 시간은 4시간(표준편차 ±1.5시간)으로 분석되었으며, 변동성이 상당히 큰 것으로 나타나 추가 원인 분석 및 프로세스 표준화 검토가 필요해 보입니다"와 같은 통찰을 포함한 보고를 합니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
통계 데이터를 공개하거나 보고할 때는 오해의 소지가 없는 정확한 표현을 사용해야 합니다. '평균'만 강조하여 마치 모든 수술이 그 시간에 걸린다는 식의 메시지를 전달하면 안 됩니다. 이는 내부 의사결정이나 외부 평가에 잘못된 정보를 제공할 수 있어요.

업무 프로토콜

| 단계 | 행동 | 산출물/도구 |
| --- | --- | --- |
| 1. 데이터 수집 | 전자의무기록(EMR) 또는 수술실 로그시스템에서 기간, 수술명, 소요시간 데이터 추출 | Raw 데이터 파일(CSV, Excel) |
| 2. 기술통계 계산 | 평균, 중앙값, 표준편차, 최소/최대값, 사분위수 계산 | Excel의 AVERAGE(), MEDIAN(), STDEV.S() 함수 또는 통계 소프트웨어 |
| 3. 시각화 | 분포를 확인하기 위한 히스토그램 또는 박스플롯 생성 | Excel 차트 도구 또는 Python (matplotlib), R |
| 4. 보고서 작성 | 중심경향값과 산포도 지표를 함께 해석한 내용 포함 | 보고서 문서, 프레젠테이션 슬라이드 |

선배의 한마디
"보건행정가에게 통계는 단순한 숫자 놀이가 아니에요. 데이터 속에 숨겨진 이야기를 읽어내어 병원 운영을 개선하고, 환자 안전을 높이며, 합리적인 예산을 편성하는 데 사용하는 강력한 도구예요. '평균'과 '표준편차'라는 기본 개념만 잘 이해해도 데이터를 바라보는 눈이 완전히 달라질 거예요. 복잡한 분석보다 정확한 기본기가 실무에서 더 빛을 발합니다!"

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