# 다음 자료의 평균은? 자료: 5, 7, 3, 8, 5, 10, 5

> source: MyMerci (mymerci.kr)  
> url: https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290885  
> language: ko  
> subject: 기술통계

## 문제

다음 자료의 평균은?
자료: 5, 7, 3, 8, 5, 10, 5

## 보기

1. 5.0
2. 6.0 **✔ 정답**
3. 6.5
4. 5.5
5. 7.0

**정답: 2**

## 해설

모든 값의 합(5+7+3+8+5+10+5=43)을 자료의 개수(7)로 나누면 43/7 ≈ 6.142... 이므로, 반올림하여 6.0에 가장 가깝다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계학의 가장 기초적인 개념인 산술평균(Arithmetic Mean)을 계산하는 능력을 묻고 있어요. 보건행정 분야에서는 질병 발생률, 평균 재원일수, 평균 진료비 등 다양한 데이터를 분석할 때 평균값이 기본 도구로 활용되기 때문에, 정확한 계산은 필수적이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
산술평균은 자료의 대표값을 나타내는 가장 일반적인 방법으로, 모든 관찰값의 합을 관찰값의 개수로 나눈 값이에요. 공식은 다음과 같아요.

**평균 = (모든 자료값의 합) ÷ (자료의 개수)**

**정답 근거 (Answer Rationale)**
주어진 자료: 5, 7, 3, 8, 5, 10, 5
1. **합계 계산**: 5 + 7 + 3 + 8 + 5 + 10 + 5 = 43
2. **개수 확인**: 자료는 총 7개입니다.
3. **평균 계산**: 43 ÷ 7 = 6.142857...
4. **보기와의 비교**: 계산 결과인 6.142857...은 보기 중 핵심! **6.0**에 가장 가깝습니다. 다른 보기인 5.5나 6.5와는 차이가 더 크네요. 따라서 정답은 ②번 6.0입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! 각 오답은 평균 계산 과정에서 흔히 발생할 수 있는 실수를 반영하고 있어요.
- ①번 5.0: 자료에서 가장 빈번하게 나타나는 값인 최빈값(Mode)과 혼동할 수 있어요. 이 자료의 최빈값은 5입니다.
- ③번 6.5: 중앙값(Median)과 평균을 혼동하거나, 합계나 개수를 잘못 계산했을 가능성이 있어요. 자료를 크기순으로 배열하면 [3,5,5,5,7,8,10]이며, 중앙값은 5입니다.
- ④번 5.5: 평균 계산 시 합계를 38.5로 잘못 구하거나(예: 5.5*7), 개수를 8개로 잘못 세는 등의 오류에서 비롯될 수 있어요.
- ⑤번 7.0: 자료에서 가장 큰 값에 주목하거나, 중앙값을 찾는 과정에서 오류가 발생했을 수 있어요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
자료의 대표값에는 평균 외에도 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있어요. 특히 보건의료 데이터는 극단값(Outlier)의 영향으로 평균이 왜곡될 수 있기 때문에, 데이터의 분포를 확인하고 적절한 대표값을 선택하는 것이 중요해요.

개념 정리

| 개념 | 정의 | 계산법 | 이 자료에서의 값 |
| --- | --- | --- | --- |
| 산술평균(Mean) | 모든 값의 합을 개수로 나눈 값 | 합계 ÷ N | 6.14 |
| 중앙값(Median) | 자료를 크기순으로 배열했을 때 가운데 위치하는 값 | N이 홀수: (N+1)/2 번째 값 | 5 |
| 최빈값(Mode) | 가장 자주 관찰되는 값 | 빈도수가 가장 높은 값 | 5 |

한눈에 비교!

| 대표값 | 장점 | 단점 | 보건행정 적용 예시 |
| --- | --- | --- | --- |
| 평균(Mean) | 모든 데이터를 반영, 수학적 처리 용이 | 극단값(Outlier)에 민감함 | 병원의 평균 재원일수(ALOS) 계산 |
| 중앙값(Median) | 극단값의 영향을 받지 않음, 비대칭 분포에 유리 | 모든 데이터 정보를 활용하지 않음 | 주민 건강검진 결과(예: 혈압)의 중앙값 보고 |
| 최빈값(Mode) | 범주형 데이터에 적합, 이해하기 쉬움 | 유일하지 않을 수 있음(다중 최빈값) | 가장 많이 발생한 주상병(Principal Diagnosis) 분석 |

실무 포인트
병원 경영이나 보건 정책 분석에서 데이터의 평균을 계산할 때는 항상 **데이터의 분포와 극단값 존재 여부를 먼저 확인**해야 해요. 예를 들어, 한 명의 고액 진료비 환자가 평균 진료비를 크게 끌어올릴 수 있어요. 이런 경우 평균보다 중앙값이 상황을 더 잘 설명할 수 있어요. 건강보험심사평가원(HIRA) 통계나 병원 경영지표를 분석할 때 이 점을 명심하세요.

암기 팁
평균 계산은 "합 나누기 개수"라는 기본 공식을 꼭 기억하세요. 복잡한 계산기 사용 없이, 시험장에서 간단한 숫자들의 합계를 빠르게 구하는 연습이 중요해요. 5, 10 같은 숫자는 계산을 쉽게 만들어주는 친구들이에요.

국시 빈출 포인트
보건의료정보관리사/병원행정사 시험에서는 단순한 평균 계산 문제보다는, **보건통계 보고서를 해석하거나, 평균, 중앙값, 최빈값의 특징을 비교**하는 문제가 더 자주 출제돼요. 특히 "극단값이 존재할 때 어떤 대표값을 사용해야 하는가?"라는 질문에 대비해야 해요.

기출 변형 주의!
동일한 개념을 다음과 같이 변형하여 출제될 수 있어요.
- 사례형: "일주일간 A병원 응급실 내원 환자 수가 5, 7, 3, 8, 5, 10, 5명이다. 평균 일일 내원 환자 수는?" (동일 계산)
- 비교형: "위 자료에서 평균과 중앙값의 관계는?" (평균(6.14) > 중앙값(5) → 오른쪽으로 치우친 분포)
- 적용형: "고액 진료비 환자 1명이 추가되어 10이 100으로 바뀌었다. 이때 평균과 중앙값 중 변화가 더 큰 것은?" (평균이 극단값에 훨씬 민감)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"병원 기획팀에서 최근 1년간 입원 환자의 평균 재원일수(ALOS, Average Length of Stay)를 분석해 달라는 지시가 내려왔어요. 데이터를 확인해보니, 대부분의 환자는 3-7일 사이에 퇴원했지만, 몇몇 중증 환자가 60일 이상 장기 입원한 기록이 포함되어 있었어요. 단순 평균을 보고 '재원일수가 길다'고 결론내는 것은 적절할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 데이터에 극단값(Outlier)이 존재하는지 확인합니다. 장기 입원 환자는 전체 환자 수 대비 소수지만, 평균값에 미치는 영향은 클 수 있어요.
2. **법적/규정 검토**: 건강보험심사평가원(HIRA)의 지표 해석 가이드나 병원 인증 기준에서는 평균 재원일수를 어떻게 정의하고 활용하는지 확인합니다.
3. **대응 및 처리**: 보고서에는 **평균값과 함께 중앙값을 병기**하는 것이 좋아요. 예를 들어 "평균 재원일수는 8.5일이지만, 중앙값은 5일로 대부분의 환자는 1주일 이내 퇴원합니다. 이는 소수의 장기 입원 환자에 의해 평균이 상승했음을 시사합니다."라고 설명하면 더 정확한 현황 파악이 가능해요.
4. **사후 기록/보고**: 분석 방법(평균/중앙값 사용 근거)과 데이터의 특이사항(극단값 존재)을 보고서에 명시하여, 보고서를 읽는 경영진의 오해를 방지합니다.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
통계 지표를 왜곡하여 보고하는 것은 부정확한 경영 판단을 초래할 수 있어요. 특히 공공기관에 제출하는 통계는 핵심! **정확성과 투명성**이 가장 중요합니다. 평균값 하나만으로 복잡한 의료 현상을 설명하려 들지 말고, 항상 데이터의 분포를 함께 고려하는 습관을 들이세요.

업무 프로토콜
**병원 지표 분석 시 평균값 계산 프로토콜**
1. **데이터 정제**: 분석 대상 기간과 범위를 명확히 정의 (예: 2025년 내과 입원환자).
2. **기술통계 확인**: 최소값, 최대값, 평균, 중앙값, 표준편차를 일차적으로 계산.
3. **이상치 탐색**: 평균에서 ±3표준편차를 벗어나는 값 또는 사전 정의된 기준(예: 재원일수 30일 초과)으로 이상치를 확인.
4. **보고서 작성**: 평균값과 함께 중앙값을 제시. 이상치가 존재한다면 그 영향과 원인을 간략히 분석하여 기술.
5. **의사결정 지원**: 계산된 지표를 병상 가동률, 질 관리(QI) 개선 목표 설정 등에 활용.

선배의 한마디
"보건행정가는 숫자에 약해서는 안 돼요! 평균 하나 계산하는 것도 단순한 산수가 아니라, 그 숫자 뒤에 숨은 환자와 병원의 이야기를 읽어내는 과정이에요. 극단값 하나가 평균을 바꾸는 것처럼, 보건행정의 디테일 하나가 전체 시스템의 효율을 바꿀 수 있다는 걸 기억하세요. 기초 통계는 여러분이 데이터로 소통하는 가장 강력한 언어입니다!"

## 같은 주제 문제

- [다음 데이터 세트의 중앙값(median)은?데이터: 12, 7, 15, 9, 13, 18, 5](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290855)
- [어떤 학급의 시험 점수 분포가 오른쪽으로 치우쳐 있을 때, 평균, 중앙값, 최빈값의 관계로 옳은 것은?](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290856)
- [다음 중 극단값(outlier)의 영향을 가장 많이 받는 중심경향 측정치는?](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290857)
- [질적 자료(명목척도 또는 순서척도)의 중심경향을 나타내는 데 가장 적합한 측정치는?](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290858)
- [5명의 환자 입원 기간(일)이 다음과 같을 때, 평균 입원 기간은?입원 기간: 3, 7, 4, 10, 6](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290859)
- [다음 데이터 세트의 최빈값(mode)은?데이터: 8, 5, 8, 3, 5, 8, 2, 5](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290860)
- [성장률이나 비율 데이터의 평균을 계산할 때 주로 사용되는 중심경향 측정치는?](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290861)
- [좌우 대칭인 종 모양의 정규분포에서 평균, 중앙값, 최빈값의 관계는?](https://mymerci.kr/pages/nclex_q.php?qn_id=290862)

---

More free questions: [기출문제](https://mymerci.kr/)

_학습 참고용입니다. 실제 임상은 최신 지침과 소속 기관 프로토콜을 따르세요._