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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
5.3.2.1시각적평가
첫 번째 방법은 감염된 참조동물 (reference animal)과 감염되지 않은 참조동물에
검사를 적용한 후 그 결과의 도수분포에 근거하는 방법이다 (Jacobson, 1998).
진단검사의 예정된 용도에 따라 접근방법이 달라질 수 있으나 흔히 도수분포 자료에 대한
시각적 평가 (visual inspection), ROC (receiver-operating characteristic) 분석
(Zweig & Campbell, 1993; Greiner 등, 2000) 혹은 기대 민감도와 특이도를 설정하는
방법의 세 가지 방법을 통해 기준점을 설정한다. ROC 분석은 별도의 절에서 설명한다.
도수분포 자료에 대한 시각적 평가의 예로 그림 5-9은 감염된 동물과 감염되지 않은
동물의 시료에 진단검사를 적용한 결과를 도수분포로 나타낸 것이다.
동물의
기준점
감염군
비감염
가음성
가양성
검사결
그림 5-9 감염상태가 알려진 참조동물의 시료에 대하여 검사적용 후 도수분포
이 그림에서 보듯이 감염군과 비감염군의 분포는 어느 정도 중복되어 있기 때문에
기준점을 어디로 설정하느냐에 따라 가양성율과 가음성율이 변하게 된다. 진단검사의
예정된 용도에 따라 기준점을 이동할 수 있는데 예를 들어 기준점을 왼쪽으로 이동할
경우 가음성결과가 최소화되기 때문에 민감도가 높아지고, 기준점을 오른쪽으로 이동할
경우 가양성율이 최소화되므로 특이도가 높아진다. 이 방법은 간단하면서 유용하지만 두
도수분포 자료가 정규성이라는 가정을 전제로 하지 않는다는 문제점이 있다.
5.3.2.2ROC분석법
ROC 곡선은 감염여부가 알려진 참조동물에서 얻은 시료를 검사한 후 y축에 진양성
(민감도), x축에 가양성율 (1-특이도)을 나타낸 그림이다 (그림 5-10). ROC 곡선상의
각 점은 기준점을 나타내며 (그림에서는 곡선으로 표현함) 곡선 밑의 면적이 가장 높은
지점이 정확도가 가장 높은 기준점이 된다. 곡선 밑의 면적을 계산하는 다양한 통계적인
기법이 개발되어 있으며 소프트웨어를 사용하면 간단하게 계산할 수 있다.
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