診断検査の評価

この計算機を使用して、2x2表を用いて診断検査の性能を評価します。感度、特異度、予測値、尤度比、正確度を計算します。

疾患群のうち検査陽性(a)と陰性(b)の症例数、および非疾患群のうち検査陽性(c)と陰性(d)の症例数を入力します。

疾患の有病率

陽性(疾患あり)群と陰性(疾患なし)群の標本サイズの比率が実際の疾患有病率を反映していない場合は、対応する入力欄に疾患有病率(パーセントで表示)を入力できます。

疾患の有病率

疾患あり群と疾患なし群の症例数の比率が
疾患有病率を反映していない場合は、入力してください:

疾患有病率(%):

結果

(*) これらの値は疾患有病率に依存します。

感度: 疾患が存在するときに検査結果が陽性になる確率(真陽性率)。
$$ 感度 = \frac{a}{a+b} $$
特異度: 疾患が存在しないときに検査結果が陰性になる確率(真陰性率)。
$$ 特異度 = \frac{d}{c+d} $$
陽性尤度比: 疾患が存在する場合に検査結果が陽性となる確率と、疾患が存在しない場合に検査結果が陽性となる確率の比、すなわち
$$ LR+ = \frac{真陽性率}{偽陽性率} = \frac{感度}{1-特異度} $$
陰性尤度比: 疾患が存在する場合に検査結果が陰性となる確率と、疾患が存在しない場合に検査結果が陰性となる確率の比、すなわち
$$ LR- = = \frac{偽陰性率}{真陰性率} = \frac{1 - 感度}{特異度} $$
陽性的中率: 検査が陽性のときに疾患が存在する確率。
$$ PPV = \frac {感度 \times 有病率 } {感度 \times 有病率 + (1-特異度)\times (1-有病率) } $$
陰性的中率: 検査が陰性のときに疾患が存在しない確率。
$$ NPV = \frac {特異度 \times (1-有病率) }{ (1-感度) \times 有病率 + 特異度 \times (1-有病率) } $$
正確度: 患者が正しく分類される全体的な確率。
$$ 正確度 = 感度 \times 有病率 + 特異度 \times (1 - 有病率) $$

感度、特異度、疾患有病率、陽性的中率と陰性的中率、および正確度はパーセントで表されます。

感度、特異度、正確度の信頼区間は「正確な」Clopper-Pearson信頼区間です。

尤度比の信頼区間は、Altmanら 2000の109ページに記載されている「対数法」を用いて計算されます。

予測値の信頼区間は、Mercaldoら 2007による標準的なロジット信頼区間です。ただし、予測値が0または100%の場合は、Clopper-Pearson信頼区間が報告されます。

Altman DG, Machin D, Bryant TN, Gardner MJ (Eds) (2000) Statistics with confidence, 第2版. BMJ Books.
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MedCalc Software Ltd. 診断検査の評価. https://www.medcalc.org/ja/calc/diagnostic_test.php (バージョン October 11, 2026)