항목	질적변수	연속변수
측정수준	명목, 순서	등간, 비율
대표값	최빈값(주로), 중앙값(순서형일때)	평균, 중앙값, 최빈값
산포도	없음(비율 차이 정도)	분산, 표준편차, 범위, IQR
주요 그래프	막대, 원, 파레토	히스토그램, 상자그림, 줄기-잎그림
수치요약	도수, 상대도수, 누적도수	5요약(최소, Q1, 중앙, Q3, 최대), 평균±SD

기술통계(descriptive statistics)

종 류	설 명
표, 그래프	– 주로 질적변수(명목척도)로 이루어진 자료의 요약에 이용 – 돗수 또는 비율로 표시 – 도수분포표, 히스토그램, 막대그래프 등
기술통계량(수치)	– 주로 연속변수(등간 및 비율척도)로 이루어진 자료의 요약에 이용 – 대표치: 평균, 중위수, 최빈수 – 산포도: 표준편차, 분산, 범위, 사분위수 범위 등 – 분포도: 왜도, 첨도 등

그래프

– 데이터의 전체적인 구조를 시각적으로 표현

– 자료의 척도에 따라 적절한 그래프를 선택

종 류	적합한 그래프
질적변수	막대도표, 선도표/면적도표, 원도표, 상한-하한 도표
연속변수	산점도, P-P도표/Q-Q도표, 상자도표/오차막대도표,순차도/시계열도표, 히스토그램

질적도표

(1) 막대도표(Bar chart)

• 비유 : 여러 과일 바구니의 높이 비교

• 각 막대가 서로 떨어져 있음(범주 사이에 순서 없음)

(2) 선도표/ 면적도표

• 비유 : 시간에 따른 과일 소비량 변화(선으로 연결)

• 질적변수라도 순서가 있는 범주(예: 학년, 만족도)일때 사용

(3) 원도표(Pie chart)

• 비유 : 하나의 원형 케이크를 과일 종류별로 조각 나눔

• 전체대비 각 범주의 비율 표시

(4) 상한-하한도표

• 비유 : 각 과일 바구니의 최대/최소 개수 범위

• 예: “사과바구니는 5~10개, 바나나는 3~8개”

연속형 도표

– 연속변수는 숫자의 흐름을 가집니다.

– 비유: 수온계의 눈금이 연속적으로 변하는 것

(1) 산점도(Scatter plot)

• 비유: 친구들의 키vs 몸무게를 점으로 찍어서 관계 보기

• 두 연속변수간 상관관계 확인

(2) P-P도표/ Q-Q도표

• 비유: 내 데이터가 정규분포라는 이론적 모형과 얼마나 닮았는지 비교

• 점들이 대각선에 가까우면 “잘 닮음”

(3) 상자도표(Box plot) / 오차막대도표

• 비유: 시험점수를상자로요약(최소, 1사분위, 중앙, 3사분위, 최대)

• 이상치를 점으로 표시, 여러 그룹 비교에 탁월

(4) 순차도/ 시계열도표

• 비유: 일별주가그래프(시간순서대로연결)

• 시간에 따른 추세,계절성 파악

(5) 히스토그램(Histogram)

• 비유: 키가 150~160cm인 사람수, 160~170cm인 사람수를 막대가 붙어서 표시

• 연속데이터의 분포형태(좌우대칭, 치우침 등) 확인

요약

변수종류	그래프 종류	그림 비유(이미지로상상)
질적	막대도표	각각 높이가 다른 막대(떨어져 있음)
	원도표	파이 조각으로 비율 표시
	상한-하한도표	각 범주의 최대-최소 범위 막대
연속	산점도	(점들이 모여서 직선/곡선 형태)
	Q-Q도표	점들이 대각선에 붙어 있음
	상자도표	선(수염) + 이상치점
	시계열도표	시간 순서대로 올라갔다 내려갔다
	히스토그램	막대가 붙어 있음 (계급 구간)

기술통계

• 도수분포표(frequencytable)

– 처음 조사된 원자료는 그 자료의 특징 및 분표를 파악하기 어려움

– 처음 조사된 원자료를 구간을 나누거나 돗수를 세거나 해서 정리하여 자료의 구조적 특징을 파악함

– 질적자료 정리 및 연속변수를 질적자료로 변환해서 사용할 경우에 사용

		빈도	퍼센트
학력	3년제	191	90.1
	4년제	13	6.1
	방통대	8	3.8
	합계	212	100.0

질적변수

빈도분석

연속변수

기술통계량

– 주로 연속변수의 데이터를 요약할 때

– 대표치

• 평균(연속), 중위수(서열), 최빈수(명목)

– 산포도

• 분산, 표준편차

– 분포형태

• 왜도, 첨도

– 방법

• Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies / Explore / Descriptives

산포도

– 분산(variance)

• 자료들이 평균으로부터 흩어져 있는 정도

– 표준편차(standarddeviation)

• 분산과 같이 자료들이 평균으로부터 흩어져 있는 정도

– 사분위수범위(quartilerange)

• 전체자료를 크기 순서대로 나열한 후 전체를 4등분

분포도

– 자료분포의 모양과 특성을 나타내는 수치

– 왜도(skewness) : 자료 분포의 기울어진 정도와 방향

– 첨도(kurtosis) : 자료분포의 뾰족한 정도

기술통계

데이터 탐색

종류	설명
기술통계(Descriptives)	대표치, 산포도, 분포도, 신뢰구간을 다 나타냄 대표치 : 평균, 중위수, 5% 절삭 평균 산포도 : 표준오차, 분산, 표준편차, 최소값, 최대값, 범위 사분위수 범위 분포도 : 왜도, 첨도 평균에 대한 95% 수준의 신뢰구간
M-추정량(M-estimators)	M-통계량
이상값(Outliers)	값이 가장 높은 것과 낮은 것을 5개씩 표시
백분위수(Percentiles)	5, 10, 25, 50, 75, 90, 95 백분위수값 표시

1) 대상자의 일반적 특성은 실수와 백분율, 평균과 표준편차로 분석할 것이다.

2) 대상자의 임종간호 스트레스와 죽음불안, 자아존중감 및 임종간호 수행정도는 평균, 평균평점 표준편차, 최댓값, 최솟값으로 분석할 것이다.

대상자의 일반적 특성

• 대상자의 연령은 평균43.18±9.60세로, 40대가 79명(37.3%)으로 가장 많았다. 결혼상태는 기혼이 176명(83.0%)으로 가장 많았으며, 교육수준은 전문대졸업자가 158명(74.5%)로 가장 많았다.

• 종교가 있다고 응답한 경우가 159명(75.0%)으로 가장 많았으며, 총 임상경력은 평균 150.91±92.54개월로, 6년이상이 169명(79.7%)으로 가장 많았다.

• 해당 근무부서의 경력은 평균 37.64±42.04개월로, 2년 미만이 98명(46.2%)으로 가장 많았으며, 요양병원의 경력은 평균 50.13±36.43개월로, 6년 이상이 60명(28.3%)으로 가장 많았다.

• 근무부서는 일반병동이 171명(80.7%)으로 가장 많았으며, 현재 직위는 일반 간호사가 137명(64.6%)으로 가장 많았다.

• 최근 1년 이내 담당한 환자의 죽음경험은 1-5회가 69명(32.5%)으로 가장 많았으며, 최근 1년이내 가족 및 지인의 죽음경험은 없는 경우가 108명(50.9%)으로 가장 많았다. 임종간호에 대한 교육경험은 8시간 미만이 92명(43.4%)으로 가장 많았다(Table1)

임종간호 스트레스와 죽음불안, 자아존중감 및 임종간호수행 정도

• 대상자의 임종간호 스트레스는 5점 만점에 3.47±0.59점으로 하위영역별로 살펴보면 환자 및 보호자의 임종에 대한 부정적인 태도가 3.66±0.70점으로 가장 높았고, 그 다음으로 임종환자에 대한 시간할애의 어려움 3.54±0.72점, 의료한계에 대한 갈등 3.53±0.66점, 업무량과중 3.53±0.73점, 임종환자와의 인간적 갈등 3.46±0.68점, 이종환자간호에 대한 부담감 3.21±0.72점 순으로 나타났으며, 전문지식과 기술부족이 3.15±0.80점으로 가장 낮게 나타났다. 죽음불안은 5점 만점에 3.38±0.73점, 자아존중감은 4점 만점에 2.91±0.36점, 임종간호 수행은 4점 만점에 2.62±0.42점이었다(Table2).

주요 통계량

1) 자료의 중심경향을 나타내는 통계량

• 평균(Average) : 표본자료의 중심무게

• 중앙값(Median) : 극단값에 덜 영향받음

• 최빈수(Mode) : 대단위 자료에 유용

• 기대값(ExpectedValue) : 확률분포의 중심

2) 자료의 산포(분포)를 나타내는 통계량

• 분산(Variance)

• 표준편차(StandardDeviation)

• 범위 등

3) 자료의 형태를 나타내는 통계량

• 왜도(Skewness) : 치우침 정도

• 첨도(Kurtosis) : 뾰족함 정도

(간호연구) 기술통계 02