# 다음 자료의 최빈값은? 자료: 8, 5, 9, 5, 3, 5, 2, 9

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> subject: 기술통계

## 문제

다음 자료의 최빈값은?
자료: 8, 5, 9, 5, 3, 5, 2, 9

## 보기

1. 8
2. 3
3. 5 **✔ 정답**
4. 2
5. 9

**정답: 3**

## 해설

최빈값은 자료에서 가장 자주 나타나는 값이다. 숫자 5는 3회 나타나고, 9는 2회, 나머지는 1회씩 나타나므로 최빈값은 5이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 이 문제는 기초 통계량 중 하나인 최빈값(Mode)을 구하는 방법을 묻고 있어요. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 관측되는 값을 의미하며, 보건행정학에서도 보건통계, 의료자원 분석, 환자 데이터 요약 등 다양한 분야에서 활용되는 기본 개념이에요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 주어진 자료(8, 5, 9, 5, 3, 5, 2, 9)에서 각 숫자의 출현 빈도를 세어보면 다음과 같아요.

- 2: 1회

- 3: 1회

- 5: 3회

- 8: 1회

- 9: 2회

핵심! 숫자 5가 총 3번으로 가장 많이 나타나므로, 이 자료의 최빈값은 5입니다. 따라서 정답은 5를 선택한 **③번**입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

- 혼동 주의! ①번 '8'과 ④번 '2'는 각각 1회만 나타나 빈도가 가장 낮은 값들이에요. 최빈값을 '가장 큰 값'이나 '가장 작은 값'으로 오해할 수 있으니 주의하세요.

- ②번 '3' 역시 1회만 나타나 최빈값이 될 수 없어요.

- ⑤번 '9'는 2회 나타나 빈도가 두 번째로 높지만, 최빈값은 '가장 빈도가 높은 값'이므로 정답이 될 수 없어요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 최빈값과 함께 데이터의 중심 경향을 나타내는 대표값으로는 평균(Mean)과 중앙값(Median)이 있어요. 특히 의료 데이터는 극단값(Outlier)이 존재할 수 있어, 평균보다 중앙값이 더 유용한 경우가 많아요. 예를 들어, 병원의 평균 재원일수를 계산할 때 극단적으로 오래 입원한 소수의 환자가 평균을 크게 왜곡시킬 수 있어, 중앙값을 함께 확인하는 것이 좋은 관행이에요.

개념 정리

| 개념 | 정의 | 계산법 | 보건행정 활용 예 |
| --- | --- | --- | --- |
| 최빈값(Mode) | 자료에서 가장 자주 나타나는 값 | 빈도수(Frequency)가 가장 높은 값 | 가장 흔한 질병 코드, 가장 많이 처방되는 약물 분석 |
| 중앙값(Median) | 자료를 크기순으로 나열했을 때 정가운데 위치하는 값 | n이 홀수: (n+1)/2 번째 값 n이 짝수: n/2번째와 (n/2)+1번째 값의 평균 | 입원 기간, 검사 대기 시간 분석 (극단값 영향 적음) |
| 평균(Mean) | 모든 관측값의 합을 관측값의 개수로 나눈 값 | (∑x) / n | 평균 진료비, 평균 환자 만족도 점수 계산 |

실무 포인트
병원 경영 데이터(예: 일일 외래 환자 수, 병상 가동률, 평균 재원일수)를 분석할 때, 단순한 평균만 보는 것은 위험할 수 있어요. 데이터의 분포를 확인하기 위해 **최빈값, 중앙값, 평균을 함께 살펴보는 습관**을 들이세요. 예를 들어, "외래 환자 수의 최빈값은 150명인데 평균은 180명이다"라는 결과는 특정일에 매우 많은 환자가 몰린 날(극단값)이 존재함을 의미할 수 있어요. 이는 인력 배치나 자원 계획에 중요한 시사점을 줄 수 있어요.

암기 팁
"**최**다 빈도 = **최**빈값"으로 연상하세요! "Mode(최빈값)"는 "Most Often Data Element"의 머리글자를 떠올려도 좋아요.

국시 빈출 포인트
보건의료정보관리사/병원행정사 시험에서는 최빈값, 중앙값, 평균을 구하는 **기초 계산 문제**가 자주 출제돼요. 특히 자료가 주어졌을 때 세 가지 대표값을 모두 구하거나, 어떤 대표값이 특정 상황(예: 소득 데이터, 의료비 데이터)에 가장 적합한지 묻는 문제도 나올 수 있어요. 계산 실수를 방지하기 위해 자료를 반드시 순서대로 나열하는 습관을 가지세요.

기출 변형 주의!
동일한 개념을 다음과 같이 변형하여 출제할 수 있어요:
1.  **사례형**: "한 병원의 일별 응급실 내원 환자 수 자료가 다음과 같을 때, 최빈값은?" (자료 제시)
2.  **개념 적용형**: "왜곡된 분포를 가진 의료비 자료의 중심 경향을 나타낼 때 가장 적합한 대표값은?" (정답: 중앙값)
3.  **복합 계산형**: "주어진 자료의 평균, 중앙값, 최빈값을 모두 구하시오."

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: 병원 기획팀에서 최근 1년간 병동별 월평균 재원일수 데이터를 분석하고 있어요. A병동의 데이터는 대부분 5~7일 사이에 모여 있지만, 2건의 매우 장기 입원(120일, 150일) 사례가 포함되어 있어 평균 재원일수가 15일로 계산되었어요. 간호부서장은 "우리 병동 환자들은 대부분 1주일 안에 퇴원하는데, 평균 15일이라는 숫자는 현실과 맞지 않다"고 지적했어요.

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1.  **상황 파악**: 평균값이 극단적인 장기 입원 사례에 의해 크게 왜곡된 상황이에요.
2.  **데이터 재분석**: 평균뿐만 아니라 핵심! **중앙값과 최빈값을 함께 계산**해요. 계산 결과 중앙값은 6일, 최빈값은 5일로 나왔어요.
3.  **보고 및 대응**: 보고서에 "평균 재원일수는 15일이지만, 이는 소수의 장기 입원 사례에 영향을 받은 수치입니다. 데이터의 중심 경향을 더 잘 나타내는 중앙값(6일)과 최빈값(5일)을 함께 고려할 때, 대부분의 환자는 약 1주일 내에 퇴원하는 것으로 분석됩니다"라고 명시해요. 이를 통해 자원 배분이나 성과 평가에 더 합리적인 근거를 제시할 수 있어요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 통계 데이터를 보고할 때는 단일 수치(특히 평균)만을 제시하여 오해를 불러일으키지 않도록 주의해야 해요. 건강보험심사평가원(HIRA)에 제출하는 다양한 지표 역시 통계적 해석에 주의를 기울여야 하며, 필요시 분위수(Quantile)나 표준편차(Standard Deviation)와 같은 분산 지표를 함께 제시하는 것이 전문성을 높이는 방법이에요.

업무 프로토콜

| 단계 | 행동 | 산출물/도구 |
| --- | --- | --- |
| 1. 데이터 수집 | 분석 목적에 맞는 원시 데이터 확보 (예: 전자의무기록(EMR) 시스템 추출) | CSV/Excel 파일 |
| 2. 데이터 정제 | 결측치, 오기입 오류 확인 및 보정 | 데이터 정제 체크리스트 |
| 3. 기초 통계량 계산 | 평균, 중앙값, 최빈값, 범위, 표준편차 계산 | Excel 함수 (AVERAGE, MEDIAN, MODE.SNGL, STDEV), SPSS, R |
| 4. 결과 해석 및 보고 | 데이터 분포를 고려하여 적절한 대표값 선정 및 설명 | 데이터 분석 보고서 (차트 포함) |

선배의 한마디
"보건행정가는 데이터를 다루는 전문가예요. 평균 하나만 보는 것은 숲을 보지 못하고 나무 한 그루만 보는 것과 같아요. 최빈값과 중앙값이라는 도구를 활용해 데이터의 진짜 모습을 읽어내고, 그 이야기를 병원 경영진과 동료들에게 설득력 있게 전달하는 것이 우리의 중요한 역할이에요. 숫자 뒤에 숨은 '이야기'를 찾아내세요!"

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