📘 MYPT 논문 노트 | Histogram, Pareto Chart, Scatter Plot로 QI 데이터 시각화하기
출처: SCV Quality Improvement Toolkit (2024)
🧭 왜 데이터 시각화가 중요한가?
QI 프로젝트에서 수집한 데이터를 시각화하면 문제의 원인과 패턴을 쉽게 발견하고, 팀원 간 공유와 의사결정도 빨라집니다. 특히 병원 환경에서는 수치만으로는 보이지 않던 이상치, 집중 영역, 경향성을 그래프를 통해 한눈에 볼 수 있어 실천적 개선으로 이어지기 쉽습니다.
📊 1. Histogram (히스토그램)
데이터의 분포와 집중 영역을 확인할 수 있는 막대 그래프입니다. 일정한 구간(빈도 범위, bins)을 설정하고, 해당 구간에 속하는 값의 빈도를 세어 막대의 높이로 표현합니다.
✅ 예시: 재활치료 소요시간 분포
- 10명의 환자가 받은 물리치료 소요시간을 기록
- 히스토그램 작성 결과, 대부분 30~45분 구간에 분포
- → 평균 치료시간 설정, 리소스(인력/장비) 예측에 도움
활용 팁: 히스토그램을 2회 이상 시점에 그리면 '개선 전후' 변화도 확인할 수 있어요.
📊 2. Pareto Chart (파레토 차트)
문제의 중요 원인을 파악하는 데 효과적인 그래프입니다. 가장 큰 문제부터 작은 문제 순서로 막대를 정렬하고, 누적 비율선을 함께 표시하여 어떤 원인이 전체 문제에서 큰 비중을 차지하는지를 보여줍니다.
✅ 예시: 병동 낙상 원인 분석
- 가장 빈번한 원인: 침대에서 일어나다 넘어짐 (43%)
- 그 다음: 화장실 이동 중 (30%), 보행기 미사용 (20%)
- → 세 가지 원인이 전체의 약 90% 차지
- → 자원 집중 대상 설정: 침대 알람 시스템, 화장실 안전 강화
활용 팁: 모든 문제를 다 해결하려 하지 말고, 상위 2~3개 원인을 우선 공략하세요.
📊 3. Scatter Plot (산점도)
두 변수 간의 상관관계(relationship)를 시각적으로 보여주는 그래프입니다. 각 데이터 쌍을 점으로 나타내고, 그 분포를 통해 양의 상관, 음의 상관 또는 무관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다.
✅ 예시: 간호사 1인당 환자 수 vs. 환자 대기 시간
- X축: 간호사 1인당 환자 수 / Y축: 평균 대기 시간
- 점들이 오른쪽 위로 갈수록 모이면 → 양의 상관관계
- → 인력 부족 시 대기 시간 증가 → 인력 재배치 필요성 확인
활용 팁: 상관관계가 ‘인과관계’는 아니라는 점을 주의해야 합니다. 추가 분석이 필요할 수 있어요.
📌 요약
- Histogram: 데이터의 평균, 범위, 분포, 이상치 확인
- Pareto Chart: 문제 원인의 우선순위 도출 → 자원 집중
- Scatter Plot: 두 변수 간의 관계를 시각화 → 전략적 해석
📎 참고 링크
👉 다음 포스팅 예고: 개선 아이디어 우선순위 설정: Effort–Impact Matrix 실전 가이드
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