感度と特異度について例を用いて分かりやすく理解する

統計学の基礎知識

こんばんは。管理人のハルです。

今回は「感度と特異度」についてまとめておきます。

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病気Aの検査法の精度は…

理解しやすくするために例を用いて説明しますね。

Aという病気があるとします。最近、Aの新たな検査法が開発されました。そして、新たな検査の精度を調べるための研究が行われました。この研究では「病気Aをもつ人」100名と、「病気Aではない人」100名に対して行われました。結果は以下のようになりました。
病気Aあり病気Aなし合計
検査陽性80人10人90人
検査陰性20人90人110人
合計100人100人200人

 

感度とは

病気Aあり病気Aなし合計
検査陽性80人10人90人
検査陰性20人90人110人
合計100人100人200人

結果を見てみると、病気Aをもつ人で検査が陽性だったのは80人、検査が陰性だったのは20人でした。よって、この検査法を行うと「病気Aをもつ人を80%の確率で検出できる」ということになります。

 

この確率のことを感度と呼びます。

 

つまり、感度とは

実際に疾患があるときに、正しく陽性が出る確率

になります。

特異度とは

次に「病気Aなし」の人をみてみましょう。

病気Aあり病気Aなし合計
検査陽性80人10人90人
検査陰性20人90人110人
合計100人100人200人

病気Aではない人のうち、検査が陽性になったのは10人、検査が陰性になったのは90人でした。よって、この検査法によって病気Aがない人を正しく「陰性」と判断できたのは90%であったということになり、この確率を特異度と呼びます。

つまり特異度は

実際に疾患がないときに、正しく陰性が出る確率

となります。

偽陽性と偽陰性

感度にしても特異度にしてもなかなか100%にはならないのが現実です。中には「実際には病気Aではないのに検査は陽性だった」という場合があるということですよね。

この「実際には病気Aではないのに検査が陽性になる」ことを偽陽性といいます。そして、反対に「実際には病気Aであったのに検査は陰性になる」場合もあるわけですので、それを偽陰性と呼びます。

2020.3.14【訂正】
・漢字ミスを訂正しました。×疑陽性、疑陰性 ⇒ ○偽陽性、偽陰性
・「実際には病気Aではないのに検査が陽性になる」確率 ⇒「確率」を削除しました

今回の結果でいうと、病気Aなしの人100人のうち、検査陽性になったのは10人ですので、偽陽性は10%となります。偽陽性は(1-特異度)でも表すことができます(1-0.9=0.1)。

病気Aあり病気Aなし合計
検査陽性80人10人90人
検査陰性20人90人110人
合計100人100人200人

 

偽陰性は病気Aありの人100人のうち、検査陰性になった人は20人ですので、20%ということになります。偽陰性は(1-感度)としても計算できます(1-0.8=0.2)。

病気Aあり病気Aなし合計
検査陽性80人10人90人
検査陰性20人90人110人
合計100人100人200人

まとめ

以上、感度と特異度についてまとめました。

ここで注意して欲しいのは、感度・特異度とも前提として「疾患があるかないかがすでに分かっている状態」での確率ということです。

私たちが普段、病院へ行って検査を行う場合には「疾患があるかないか分からない状態」で検査する場合が多いですよね。その場合、例えば感度80%の検査法で「陽性」が出たとしても、実際に80%の確率でその病気に罹患しているわけではありません。

これは検査後有病率といって、少し別の計算をする必要があります。検査後有病率についてはまた次回にでもまとめてみようと思います。

それでは。

コメント

  1. 田中 より:

    「実際には病気Aではないのに検査が陽性になる」確率のことを疑陽性、
    「実際には病気Aであったのに検査は陰性になる」確率を疑陰性と呼びます。
    とありますが、「確率」ではないと思います。
    また、偽陽性・偽陰性だと思います。

    • ハルハル より:

      田中さん

      ご指摘ありがとうございます!
      本日(3/14)、「確率」を削除いたしました。

  2. がみたけ より:

    はじめまして。
    内容は正しいのですが、誤字があります。

    偽陽性、偽陰性 ですよね。

    また訂正をお願いします。

    • ハルハル より:

      がみたけさん

      ご指摘ありがとうございます。
      全く気が付いておりませんでした。本日(3/14)修正いたしました。

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