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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
TP = (AP + 민감도 ? 1) / (민감도 + 특이도 ? 1)
그러나 이 공식은 소에서 요네병 (Johne’s disease)과 같은 만성질환인 경우 민감도와
특이도가 항상 일정하다는 가정이 적절하지 않을 수도 있다. 한편, 민감도와 특이도에는
불확실성이 내재되어 있다고 할 수 있기 때문에 이항실험결과 (감염여부)와 민감도와
특이도에 대한 사전분포 (prior distribution)를 알고 있는 경우 모의실험 (S plus
소프트웨어)을 통하여 진성유병률을 추정할 수 있다.
어느 대단위 모집단에서 특정 질병에 대한 유병률의 참값 즉 진성유병률 (true
prevalence, AP)을 추정한다고 가정하자. 이 경우 모집단의 모든 개체를 검사하는 것은
불가능하다. 대신에 무작위표본을 선발하여 이 표본을 검사하여 모집단의 유병률을
추론한다. 민감도와 특이도가 매우 높은 표준검사 (gold standard)가 있을 수 있지만
일반적으로 비용이 비싸다. 한편 저렴한 검사는 잘못된 결과를 얻을 가능성이 증가한다.
상황 3: 어느 국가에 22,600,000두의 비육우가 있다. 이 모집단에서 1,000두의 무작위
표본을 선발하여 표준검사를 시행하여 27두가 검사양성을 보였다. (i) 감염의 유병률은?
(ii) 모집단에 몇 두의 감염된 동물이 있는가?
(i) 비육우 모집단의 감염상태에 대한 사전정보가 없거나 있다고 하더라도 사전정보를
무시한다고 가정하면 Beta 분포를 사용하여 유병률 (TP)을 모형화한다. 즉
�능걸梡�???�煬禮排踊狼餐狼司司司詠禮排踊狼挻梡�???�煬禮潽餐憤排茉挻�
(ii) 이 질병의 병원체에 감염된 비육우의 수는 22,600,000*Beta(28,974)가 되고 가장
가까운 정수값으로 표현하면 다음과 같다.
�꽃��될��ㅙ煬禮禮餐緡司司餐司司司顎▨煬禮潽餐憤排茉挻餐司�
참고로 감염된 동물의 수를 추정하는데 ��???????�煬禮禮餐緡司司餐司司司餐�???�煬禮潽餐憤排茉挻� 분포를
사용하면 오류를 범하게 된다. 우리가 추정하고자 하는 유병률은 감염된 동물의 비율이기
때문이다. 이항분포를 사용하면 유병률 추정치를 22,600,000두의 각 개체에 대하여
동일한 감염확률로 해석한다. 그러나 1두의 감염된 동물을 선발할 때 마다 다음 동물이
감염될 확롤은 변하기 때문에 이는 사실이 아니다. 이와 같이 이항분포를 부적절하게
사용하면 감염된 동물의 수에 대한 불확실성을 과장하는 결과를 초래한다. 초기하확률
우도함수로써 Uniform prior (즉 �摺廬詠挻�????????)를 사용하여 Bayesian 접근법으로
모집단에서 감염된 동물의 수에 대한 불확실성의 분포를 모형화할 수 있다. 즉
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TP = (AP + 민감도 ? 1) / (민감도 + 특이도 ? 1)
그러나 이 공식은 소에서 요네병 (Johne’s disease)과 같은 만성질환인 경우 민감도와
특이도가 항상 일정하다는 가정이 적절하지 않을 수도 있다. 한편, 민감도와 특이도에는
불확실성이 내재되어 있다고 할 수 있기 때문에 이항실험결과 (감염여부)와 민감도와
특이도에 대한 사전분포 (prior distribution)를 알고 있는 경우 모의실험 (S plus
소프트웨어)을 통하여 진성유병률을 추정할 수 있다.
어느 대단위 모집단에서 특정 질병에 대한 유병률의 참값 즉 진성유병률 (true
prevalence, AP)을 추정한다고 가정하자. 이 경우 모집단의 모든 개체를 검사하는 것은
불가능하다. 대신에 무작위표본을 선발하여 이 표본을 검사하여 모집단의 유병률을
추론한다. 민감도와 특이도가 매우 높은 표준검사 (gold standard)가 있을 수 있지만
일반적으로 비용이 비싸다. 한편 저렴한 검사는 잘못된 결과를 얻을 가능성이 증가한다.
상황 3: 어느 국가에 22,600,000두의 비육우가 있다. 이 모집단에서 1,000두의 무작위
표본을 선발하여 표준검사를 시행하여 27두가 검사양성을 보였다. (i) 감염의 유병률은?
(ii) 모집단에 몇 두의 감염된 동물이 있는가?
(i) 비육우 모집단의 감염상태에 대한 사전정보가 없거나 있다고 하더라도 사전정보를
무시한다고 가정하면 Beta 분포를 사용하여 유병률 (TP)을 모형화한다. 즉
�능걸梡�???�煬禮排踊狼餐狼司司司詠禮排踊狼挻梡�???�煬禮潽餐憤排茉挻�
(ii) 이 질병의 병원체에 감염된 비육우의 수는 22,600,000*Beta(28,974)가 되고 가장
가까운 정수값으로 표현하면 다음과 같다.
�꽃��될��ㅙ煬禮禮餐緡司司餐司司司顎▨煬禮潽餐憤排茉挻餐司�
참고로 감염된 동물의 수를 추정하는데 ��???????�煬禮禮餐緡司司餐司司司餐�???�煬禮潽餐憤排茉挻� 분포를
사용하면 오류를 범하게 된다. 우리가 추정하고자 하는 유병률은 감염된 동물의 비율이기
때문이다. 이항분포를 사용하면 유병률 추정치를 22,600,000두의 각 개체에 대하여
동일한 감염확률로 해석한다. 그러나 1두의 감염된 동물을 선발할 때 마다 다음 동물이
감염될 확롤은 변하기 때문에 이는 사실이 아니다. 이와 같이 이항분포를 부적절하게
사용하면 감염된 동물의 수에 대한 불확실성을 과장하는 결과를 초래한다. 초기하확률
우도함수로써 Uniform prior (즉 �摺廬詠挻�????????)를 사용하여 Bayesian 접근법으로
모집단에서 감염된 동물의 수에 대한 불확실성의 분포를 모형화할 수 있다. 즉
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