定性検査の精度 (直接入力)
解説
2×2分割表を用いた診断テストのデータに基づき、テストの感度、特異度、陽性的中率(Positive Predictive Value, PPV)、陰性的中率(Negative Predictive Value, NPV)などの重要な指標を計算します。
出力される値
すべて、指標 (信頼区間下限 - 信頼区間上限) として表示されます。
- Apparent Prevalence (見かけの有病率): テストで陽性と判定された人の割合。
- True Prevalence (真の有病率): 実際にその疾患を持っている人の割合。
- Sensitivity (感度): テストが疾患を持つ人を正しく陽性として検出する能力。
- Specificity (特異度): テストが疾患を持たない人を正しく陰性として検出する能力。
- Positive Predictive Value (陽性的中率, PPV): テスト結果が陽性である人の中で、実際に疾患がある確率。
- Negative Predictive Value (陰性的中率, NPV): テスト結果が陰性である人の中で、実際に疾患がない確率。
- Positive Likelihood Ratio (陽性尤度比): 陽性結果を得る確率の比率。疾患がある場合とない場合を比較。
- Negative Likelihood Ratio (陰性尤度比): 陰性結果を得る確率の比率。疾患がある場合とない場合を比較。
- False Positive Proportion for True Disease Negative (疾患なし群における偽陽性率): 誤って陽性と判定される割合。
- False Negative Proportion for True Disease Positive (疾患なし群における偽陰性率): 誤って陰性と判定される割合。
- False Positive Proportion for Test Positive (テスト陽性群における偽陽性率): 陽性と判定された人々の中で、実際には疾患がない割合。
- False Negative Proportion for Test Negative (テスト陰性群における偽陰性率): 陰性と判定された人々の中で、実際には疾患がある割合。
- Correctly Classified Proportion (正しく分類された割合): テストが正しく疾患の有無を分類した割合。全体的なテストの正確さを示す。
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R の出力結果
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R出力図形
AI による R 出力結果の解説
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ヒストグラム
データ
結果
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指標 | 推定値 | 95% 信頼区間 |
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