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사회복지정보화론 - 사회보장정보시스템의 개선 사항2025.01.121. 사회복지 정보화 사회복지 분야에서 정보기술을 조직 관리, 교육, 정보 공유 등 다양한 업무에 활용하고 있다. 사회복지 정보화는 클라이언트의 욕구에 더 효과적으로 대응할 수 있으며, 복지서비스의 정보화는 서비스의 질과 생산성을 높이는 데 기여할 수 있다. 또한 사회복지시설 정보화를 통해 사회복지 정보를 체계적으로 획득, 생성, 축적, 가공 및 전달하여 활용하고 있다. 2. 사회보장정보시스템(행복e음) 사회보장정보시스템(행복e음)은 각종 사회복지 급여 및 서비스 지원 대상자의 자격과 이력에 관한 정보를 통합 관리하고 있다. 지자체...2025.01.12
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간호서비스의 질 향상을 위한 맞춤형 환자안전사고예방 시스템2025.01.221. 환자 안전 환자 안전은 환자의 생명과 직결되는 기본적인 권리이며, 간호 서비스에서 가장 중요한 영역이다. 환자 안전위해 사고로 인한 사회경제적 손실이 크기 때문에 많은 국가가 환자안전사고 예방에 관심을 가지고 있다. 한국에서도 환자안전법이 제정되었고 정부 차원에서 여러 시스템이 개발되었지만, 여전히 문제점이 존재한다. 환자안전사고 발생 건수가 5년 사이에 60% 증가하였기 때문에 더욱 효과적인 환자안전사고 예방 시스템 개발이 필요하다. 2. 맞춤형 환자안전사고예방시스템 환자안전사고 유형은 병동별로 구분되며, 병동에 따라 취약한...2025.01.22
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사회복지조사론에서 설문지 조사의 장단점2025.01.191. 설문지 조사의 장점 설문지 조사는 대규모 데이터 수집이 용이하고, 응답자의 익명성을 보장하여 솔직한 답변을 유도할 수 있습니다. 또한 표준화된 질문을 통해 일관성 있는 데이터를 수집할 수 있으며, 비용과 시간 효율성이 높습니다. 2. 설문지 조사의 단점 설문지 조사는 응답자의 무성의한 답변, 낮은 응답률, 질문의 제한성, 응답자의 해석 차이, 기술적 문제 등의 단점이 있습니다. 이러한 단점을 고려하여 설문지를 설계하고 운영하는 것이 중요합니다. 3. 설문지 조사의 효과적인 활용 방안 설문지 조사의 장단점을 이해하고, 간결하고 ...2025.01.19
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산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법2025.01.251. 산술평균 산술평균은 데이터 집합의 중심 경향성을 나타내는 대표값으로 활용된다. 이는 주어진 데이터 집합의 모든 값들을 더한 후 데이터의 개수로 나누어 계산된다. 이 값은 데이터의 분포와 집중되어 있는 위치를 파악하는 데에 유용하다. 그러나 산술평균은 이상값의 존재로 인해 왜곡될 수 있으며, 특히 데이터가 정규분포를 따르지 않을 때 문제가 될 수 있다. 2. 분산 분산은 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 측도로, 각 데이터 값과 평균의 차이를 제곱하여 모두 합한 후 데이터의 개수로 나눈 값이다. 이는 주어진 데이터가 얼마나 평균 ...2025.01.25
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표준 입출력 장치가 무엇인지 설명하시오2025.05.081. 표준 입출력 장치 유닉스 쉘이 작업을 수행하는데 필요한 정보를 받아들이는 장치를 표준 입출력 장치라하고 실행 결과를 내보내는 장치를 표준 출력 장치라 한다. 기본적으로 표준 입출력장치는 키보드로 설정되어 있고 표준 출력 장치는 모니터로 설정되어 있다. 2. 표준 스트림 표준 스트림은 'Standard Stream' 의 약자로 컴퓨터 프로그램에서 '표준적으로' 입력으로 받고 출력으로 보내는 데이터와 매체를 총칭하는 용어이다. 표준 스트림은 특정한 프로그래밍 언어 인터페이스뿐 아니라 유닉스 및 유닉스 계열 운영 체제(어느 정도까지...2025.05.08
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표준정규분포표를 활용하여 Z 1.96의 확률(넓이)을 구하는 방법2025.01.171. 표준정규분포 표준정규분포는 통계학에서 매우 중요한 개념이다. 이는 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 의미한다. 표준정규분포표는 이러한 표준정규분포에서 특정 Z값에 대응하는 누적확률을 제공한다. 2. Z값 Z값은 특정 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 값으로, 단위는 표준편차이다. Z값은 데이터 값에서 평균을 빼고 이를 표준편차로 나누어 계산된다. 3. 표준정규분포표 활용 표준정규분포표를 사용하여 Z=1.96에 해당하는 누적확률을 찾는 절차는 다음과 같다. 첫째, 표준정규분포표에서 Z값의 정수 부분과 소수...2025.01.17
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.271. 평균, 중앙치, 최빈치 자료의 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 0.556분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대푯값으로 판단되었는데, 그 이유는 평균은 극단값의 영향을 받을 수 있고, 최빈치는 자료 수가 적을 경우 전체 특성을 반영하지 못할 수 있기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 자료의 범위는 2.5분, 분산은 0.464분, 표준편차는 0.681분으로 계산되었다. 이를 통해 자료의 변동성을 확인할 수 있었다. 특히 표준편차가 40초 정도로 작은 것...2025.04.27
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경영통계학 (A) 과제 제출합니다. 주제 - 고객 대기시간 분석2025.01.241. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균은 2.866분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분 4회로 계산되었습니다. 평균은 극단값의 영향을 받지만, 중앙치는 그렇지 않아 이 데이터에서는 중앙치가 가장 적절한 대표값이라고 판단됩니다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 계산 범위는 2.5분(4.3분 - 1.8분), 분산은 0.464, 표준편차는 0.681분, 변동계수는 23.761%로 계산되었습니다. 이를 통해 고객 대기시간의 편차와 변동성을 확인할 수 있습니다. 1. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균, 중앙치, 최빈치는 데이터의...2025.01.24
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.01.051. 평균, 중앙치, 최빈치 주어진 30개의 고객 대기시간 데이터에 대해 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 2.840분, 중앙치는 2.700분, 최빈치는 2.600분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대표값으로 판단되는데, 그 이유는 중앙치가 전체 값의 중간에 위치하여 대표성이 높고, 최빈치와도 유사한 수준이기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 주어진 데이터의 범위는 [1.800, 4.300]분이며, 분산은 0.434, 표준편차는 0.648, 변동계수는 149.207%로 계산되었다. 이를 통해 데...2025.01.05
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.301. 평균과 표준편차 계산 주어진 데이터를 바탕으로 평균과 표준편차를 계산하였다. 평균은 2.866분, 표준편차는 0.670분으로 나타났다. 2. 대기시간 모집단 평균의 점추정 표본평균을 활용하여 대기시간 모집단 평균의 점추정치를 계산하였다. 절삭평균 개념을 적용하여 2.853분으로 추정하였다. 3. 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간 측정 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간을 측정하였다. 신뢰수준 95%에 해당하는 신뢰구간의 하한은 2.619분, 상한은 3.086분으로 나타났다. 1. 평균과 표준편차 계산 평균과 표준편차는 데이터...2025.04.30
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