보건통계의 활용
1. 변수 종류
variable
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값이 달라질 수 있는 것 예) 키, 체중, 성, 연령, 혈압
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constant
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값이 달라지지 않는 것 예) 파이(=3.14)
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independent variable
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설명변수(원인)
ex) 직종
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dependent variable
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결과변수,반응변수
ex) 주사바늘 자상 발생
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qualitative variable
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수치로 나타낼 수 없는 변수 예) 성, 혈액형, 직종 등
빈도(분율) 자료, 정성적인 특성, 편의 또는 범주용 변수
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quantitative variable
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수치로 나타낼 수 있는 변수
예) 체중, 키, 온도
평균 자료
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discrete variable
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하나하나 셀 수 있는 정수값을 가지는 변수 예) 학생수, 과목수, 학점수
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continuous variable
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소수점 이하의 값을 가질 수 있는 변수 예) 체중, 키, 온도
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변수
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Nominal Variable(단순 분류)
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질적변수
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Ordinal Variable(분류+서열)
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Interval Variable(분류+서열+distance)
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양적변수
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Ratio Variable(분류+서열+distance+절대 영점)
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자료 정리: 변수 1개
1. 질적자료: 빈도, 백분율(도수분포표)
2. 양적자료: 대푯값과 산포도
1) 대푯값
-산술평균:
관찰치의 합을 구한 후 관찰수로 나눔
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극단 영향
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-중앙값:
관찰치를 크기 순으로 배열한 후 중앙(50%)에 해당하는 값,
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극단 영향 無
정규분포 아닐 경우 왜도
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-최빈값:
관찰치 중 가장 흔히 나타나는 값
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2) 산포도: 자료가 퍼져있는 정도
-범위: 최대값과 최소값의 차이
-사분위수 범위: 제 3사분위수-제 1사분위수
-분산: (관찰치-평균)＾/자유도(=N-1)
-표준편차: 분산의 제곱근(kurtosisX, skewnessX)
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자료정리: 변수 2개
1. 질적변수(자료)+질적변수(자료): 분할표, 교차표, X＾검정
증례)
특성
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빈도
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자상발생
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예
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아니오
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성
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남
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20
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5(25.0)
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15(75.0)
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녀
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80
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15(18.0)
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65(82.0)
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직종
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간호사
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30
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8(26.7)
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22(73.3)
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의사
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30
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7(23.3)
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23(76.7)
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용역
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40
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5(12.5)
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35(87.5)
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2. 질적변수(자료)+양적변수(자료): t 검정, 분산분석(중앙값, 범위)
증례)
특성
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연간 자상건수
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평균±표준편차
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성
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남
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13.2±5.2
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녀
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15.2±7.8
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↑t검정↓분산분석
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연령
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30-39
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14.2±6.3
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40-49
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12.2±4.3
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≥50
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8.7±3.5
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3. 양적변수(자료)+양적변수(자료)
상관계수(r): 직선상관
-각 순서쌍이 가상의 직선으로부터 얼마나 근접하고 있는가?
-두 변수간의 직선적 상관정도=직선 주위에 점이 몰리면 근접
-1≤r≤1
｜1｜ 일치, 상관수준 高
r=0 독립적 관계, 상관 無
+,- 방향
증례)
연령(양적변수)과 자상건수(양적변수)
