TL;DR
평균을 내기 전에 같은 단위의 유효한 정량 결과인지 확인해야 합니다. 미완료·호흡 오류·범위 초과를 숫자 0으로 바꾸어 섞지 않습니다. 평균만 제시하기보다 포함 건수와 제외 사유를 함께 남기는 편이 유용합니다.
집계 대상의 뜻부터 정한다
OIML R 126-1:2021은 정량 호기 분석기와 예비 감지 장치를 구분합니다. 이 문서의 구분을 모든 장비에 대한 국내 의무라고 옮길 수는 없지만, 데이터 집계의 질문을 정리하는 데 참고할 수 있습니다. 디에이텍 제품 데이터를 검토하는 제조사 관점에서도 PASS 표시와 농도 수치는 같은 종류의 숫자로 합쳐서는 안 됩니다. 우선 결과 유형과 유효성, 단위가 같은 자료만 수치 집계의 후보로 정하는 방식이 적절합니다.
포함 여부를 설명하는 집계표
| 입력 기록 종류 | 내부 상태 예시 | 집계 정책 제안 |
|---|---|---|
| Completed numeric result | result_kind=numeric, sample_validity=accepted | 단위 확인 후 수치 집계 |
| Incomplete sample | result_kind=unavailable, reason=sample_incomplete | 평균에서 제외하고 건수 분리 |
| Screening category | result_kind=screening, reported_category=PASS | 정량 평균과 다른 통계 사용 |
| Device reported over-range | result_kind=over_range, original_status_preserved=true | 임의 최대값 치환 금지 |
| Missing transmission | reception_status=missing, measurement_status=unknown | 측정 실패로 단정하지 않음 |
| Duplicate delivery | source_event_id=existing_event, duplicate_delivery=true | 같은 결과를 두 번 세지 않음 |
| Unit not confirmed | unit_review_status=unresolved, original_unit_preserved=true | 단위 확정까지 통합 보류 |
평균의 분모를 보여 주면 해석이 달라진다
완료된 결과가 얼마나 있는지, 어떤 종류의 기록이 제외되었는지 숨긴 평균은 운영 상황을 설명하기 어렵습니다. 보고서에는 전체 수신 기록 수, 중복 제거 수, 유효한 정량 결과 수, 미확인 수를 함께 제시하는 편이 좋습니다. 동일인의 결과가 여러 번 있는 자료라면 사람 수와 측정 건수도 분리합니다. 평균값을 개인의 운전 허용 판단으로 전환하지 않으며, 집계 목적이 품질 점검인지 운영 현황 파악인지 먼저 명시합니다. 집계 규칙을 바꾼 경우 이전 보고서와 직접 비교 가능한지도 확인합니다.
보고서 제목에도 집계의 대상을 적는 편이 좋습니다. 전체 시도 평균이라는 표현 대신 유효 정량 결과의 평균처럼 범위를 드러내면 숫자를 받는 사람이 실패와 감지 기록까지 포함되었다고 오해하지 않을 수 있습니다.
마무리
평균을 계산하는 코드는 짧아도 입력을 정의하는 일은 생략할 수 없습니다. 유효성·단위·중복을 먼저 정리하고 제외 건수를 함께 보여 주면 통계가 답할 수 있는 질문이 명확해집니다.
