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https://www.khan.co.kr/science/science-general/article/202009250600015
어떤 진단 키트의 정확도는 95% 이다.
(이 키트의 민감도와 정확도는 같다.)
이 병의 유병률(전체 인구 중 환자의 비율)은 1%이때
(1) 병에 걸렸지만 음성으로 나올 확률과
(2) 음성이지만 병에 걸려 있을 확률
을 알아보자...10000명을 대상으로 한다고 가정했을 때
유병률이 1%이니
환자는 100명, 건강한 사람은 9900명
정확도가 95% 이므로
환자 100명 중 5명은 환자가아니다.
건강인 9900명 중 475명은 환자이다.즉 다음과 같은 상황이 펼쳐질 때...
양성 음성 환자 95(진양성) 5 (위음성) 100 건강인 475 (위양성) 9405(진음성) 9900 570 9410 10000 위양성 : 양성인데 건강한 경우는 475 / (475 + 95) * 100 = 83.33%
위음성 : 음성인데 환자인 경우는 9405 / (9405 + 5) * 100 = 0.053%
이다.민감도
실제 환자들 중에서 얼마나 많은 사람을 양성으로 판정할 것인가.
이 표현을 수식으로 옮기면 fs=TP/(TP+FN)이 된다.
이 값을 민감도(sensitivity)라 한다.민감도를 Recall(재현율), hit rate 라고 하기도 한다.
진짜 양성 중에 양성 판정을 받은 것.95%
특이도
질병이 없는 사람들 중에서 얼마나 많은 수를 음성으로 판정할 것인가.
이 말은 fp=TN/(FP+TN)으로 표현할 수 있다.
이 값을 특이도(specificity)라 한다.95%
정확도
환자(=TP+FN)와 건강한 사람(=FP+TN) 전체(N=TP+FN+FP+TN)에 대해 질병이 있는 사람을 양성으로 판정하고 질병이 없는 사람을 음성으로 판정하는 능력도 하나의 지표로 만들 수 있다.
이 값, fa=(TP+TN)/N을 정확도(accuracy)라고 부른다.95%
정확도는 한쪽으로 쏠림이 있을 때는 좋은 지표가 아니다.
질병의 경우 정상인이 환자보다 아주 많은 경우가 대부분.
정상인 99명과 환자 1명이 있을 때 정상인 99명을 모두 제대로 진단했지만..
환자 1명을 제대로 전단하지 못한다면...
따로 따로가 훨 좋은 지표라는 걸 알 수 있다.환자를 환자로 판정하는 것은 민감.
정상인을 정상으로 판정하는 것은 특이.
민감과 특이를 합치면 정확.양성으로 나왔는데 진짜 환자일 확률
95 / 570 * 100 = 16.67%
진짜 얼마 안됨 ㅠ,.ㅠ양성으로 나왔는데 정상일 확률
475 / 570 * 100 = 83.33% ㅠ,.ㅠ
양성으로 나왔는데 병이 아닐 확률이 꽤 높은 이유
https://www.medicaltimes.com/Main/News/NewsView.html?ID=1145581
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