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지난 글에서 만들었던 표를 가져옵시다.
환자 | 정상 | 합계 | |
양성 | True Positive (TP) | False Positive (FP) | TP+FP |
음성 | False Negative (FN) | True Negative (TN) | FN+TN |
합계 | TP+FN | FP+TN | TP+FP+FN+TN |
민감도, 특이도, 위양성률,위음성률을 약어를 이용한 수식으로 나타내면 아래와 같습니다.
$\mathrm{Sensitivity}=\frac{TP}{TP+FN}$
$\mathrm{Specificity}=\frac{FP}{FP+TN}$
$\mathrm{False \ positive \ rate}=\frac{FP}{FP+TN}$
$\mathrm{False \ negative \ rate}=\frac{FN}{TP+FN}$
위 표에서 구할 수 있는 두 가지 값을 더 공부해봅시다. 양성 예측도 (Positive Predictive Value, PPV)와 음성예측도 Negative Predictive Value, NPV)입니다.
양성예측도
양성예측도는 아래와 같이 정의됩니다.
$PPV=\frac{TP}{FP+TP}$
양성이 나온 사람들 중에서 환자의 비율입니다.
음성예측도
음성예측도는 아래와 같이 정의됩니다.
$NPV=\frac{TN}{FN+TN}$
음성이 나온 사람들 중에서 정상의 비율입니다.
이렇게 생각해볼 수도 있습니다. 당신이 병원에 가서 검사를 받았는데 양성이 나온 것입니다. 양성이 나왔다고 무조건 환자인 것은 아닙니다. 이때 이런 의문이 생길 수 있습니다. 내가 양성이 나왔는데, 실제 환자일 확률은 얼마일까? 이 확률이 양성예측도입니다. 반대로 내가 음성이 나왔는데, 정상인일 확률이 음성예측도입니다.
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