(간호연구) 문제 모음 02
1. 변수의 측정 수준 중 범주만 구분할 수 있는 것은?
① 명목(Nominal) ②서열(Ordinal) ③등간(Interval) ④비율(Ratio) ⑤연속형
2. “학년(1학년, 2학년, 3학년, 4학년)”은 어떤 변수 유형인가?
① 명목 ② 서열 ③ 등간 ④ 비율 ⑤ 범주형
3. “섭씨 온도(℃)”는 어떤 변수 유형인가?
① 명목 ② 서열 ③ 등간 ④ 비율 ⑤ 순위형
4. “키(cm)”는 어떤 변수 유형인가?
① 명목 ② 서열 ③ 등간 ④ 비율 ⑤ 범주형
5. “성별(남/여)”을 숫자로 코딩했을 때(남=0, 여=1), 이 변수는?
① 명목 ② 서열 ③ 등간 ④ 비율 ⑤ 연속형
6. 자아존중감 척도(1~4점, 10문항 합산)는 일반적으로 어떤 변수로 취급되는가?
① 명목 ② 서열 ③ 등간 ④ 비율 ⑤ 범주형
7. 표본 수가 20명일 때, 만족도(1~5점) 집단 간 차이를 검증하려면 적합한 방법은?
① 독립표본 t-검정 ② ANOVA ③Mann-Whitney U 검정 ④ 회귀분석 ⑤ 카이제곱 검정
8. 표본 수가 300명 이상이고 정규성을 만족한다면, 만족도 평균 차이를 검증할 수 있는 방법은?
① Mann-Whitney U 검정 ② Kruskal-Wallis H 검정 ③ 독립표본 t-검정 ④ Wilcoxon Signed-Rank 검정 ⑤ Spearman 상관분석
9. 두 변수 간의 순위 기반 상관관계를 분석할 때 사용하는 방법은?
① Pearson 상관분석 ② Spearman 상관분석 ③ 회귀분석 ④ 카이제곱 검정 ⑤ ANOVA
10. “운동 빈도(주당 횟수)”와 “체중(kg)”의 관계를 분석하려면 가장 적절한 방법은?
① 카이제곱 검정 ② Mann-Whitney U 검정 ③ Pearson 상관분석 ④ 독립표본 t-검정 ⑤ Kruskal-Wallis H 검정
풀이
- 변수의 측정 수준 중 범주만 구분할 수 있는 것은?
정답: ①명목(Nominal)
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해설: 명목변수는 단순히 범주 구분만 가능하며, 순서나 크기 의미 없음. - “학년(1학년, 2학년, 3학년, 4학년)”은 어떤 변수 유형인가?
정답: ②서열(Ordinal)
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해설: 학년은 순서가 있지만 간격이 동일하지 않음 → 서열변수. - “섭씨 온도(℃)”는 어떤 변수 유형인가?
정답: ③등간(Interval)
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해설: 온도는 간격 동일하지만 0℃가 ‘없음’을 의미하지 않음 → 등간변수. - “키(cm)”는 어떤 변수 유형인가?
정답: ④비율(Ratio)
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해설: 키는 절대적 0이 존재하고 비율 계산 가능 → 비율변수. - “성별(남/여)”을 숫자로 코딩했을 때(남=0, 여=1), 이 변수는?
정답: ①명목
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해설: 숫자는 단순 라벨일 뿐, 순서·간격 의미 없음.
- 자아존중감 척도(1~4점, 10문항 합산)는 일반적으로 어떤 변수로 취급되는가?
정답: ③등간
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해설: 리커트 척도는 본질적으로 서열이지만, 연구에서는 등간으로 취급하는 경우 많음. - 표본 수가 20명일 때, 만족도(1~5점) 집단 간 차이를 검증하려면 적합한 방법은?
정답: ③Mann-Whitney U 검정
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해설: 표본이 적고 서열척도 → 비모수 검정 적합. - 표본 수가 300명 이상이고 정규성을 만족한다면, 만족도 평균 차이를 검증할 수 있는 방법은?
정답: ③독립표본 t-검정
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해설: 표본이 크고 정규성 충족 → 모수 검정 가능. - 두 변수 간의 순위 기반 상관관계를 분석할 때 사용하는 방법은?
정답: ②Spearman 상관분석
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해설: 순위 기반 상관관계 측정 → Spearman. - “운동 빈도(주당 횟수)”와 “체중(kg)”의 관계를 분석하려면 가장 적절한 방법은?
정답: ③Pearson 상관분석
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해설: 두 변수 모두 연속형 → Pearson 상관분석 적합.