🩺 조건부확률·베이즈 계산기

유병률 (검사 전 사전확률, %)

민감도 (환자를 양성으로 잡는 비율, %)

특이도 (건강한 사람을 음성으로 잡는 비율, %)

조건부확률·베이즈 계산기 사용법

검사에서 양성이 나왔을 때 실제로 환자일 확률은 검사 정확도만으로 정해지지 않습니다. 병이 얼마나 흔한지, 즉 유병률까지 넣어야 답이 나오고 이것이 베이즈 정리의 핵심입니다. 유병률과 민감도, 특이도를 넣으면 양성예측도와 음성예측도를 바로 계산합니다. 유병률이 검사 전 사전확률이고 양성예측도가 양성 결과를 본 뒤의 사후확률입니다.

10만 명 기준 분할표를 함께 보여주는 이유는 숫자로 봐야 위양성이 왜 그렇게 많은지 납득되기 때문입니다. 유병률 1%, 민감도 99%, 특이도 95%인 검사라면 환자 1,000명 중 990명을 잡아내지만 건강한 9만 9천 명 중 4,950명도 양성으로 나옵니다. 그래서 양성인 5,940명 중 진짜 환자는 990명, 양성예측도는 약 16.7%에 그칩니다. 검사가 나빠서가 아니라 건강한 사람 수가 압도적으로 많아서 생기는 결과입니다.

양성우도비는 민감도를 위양성률로 나눈 값이라 특이도가 100%면 분모가 0이 되어 정의되지 않고, 양성 판정 인원이 0명이면 양성예측도도 정의되지 않으므로 그렇게 표시합니다. 분할표 인원은 보기 좋게 정수로 반올림한 표시값이고 예측도는 반올림 전 원래 값에서 계산합니다.

자주 묻는 질문

민감도가 99%인데 양성예측도는 왜 낮게 나오나요?

유병률이 낮으면 건강한 사람 수가 압도적으로 많아 위양성 인원이 진짜 환자보다 많아집니다. 그래서 양성예측도는 유병률이 올라갈 때 함께 올라갑니다.

민감도와 특이도는 무엇이 다른가요?

민감도는 환자를 양성으로 잡아내는 비율이고, 특이도는 건강한 사람을 음성으로 걸러내는 비율입니다. 특이도가 낮으면 위양성이 늘어납니다.

양성우도비가 정의되지 않는 경우도 있나요?

있습니다. 양성우도비는 민감도를 1에서 특이도를 뺀 값으로 나누므로 특이도가 100%면 0으로 나누게 되어 정의되지 않습니다.

조건부확률·베이즈 계산기 사용법

자주 묻는 질문

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