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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
표 5-4 동물의 감염상태 (D)의 참값과 검사결과 (T)에 따른 분류
질병상태
검사결과

감염, ㅙ
비감염, ㅙ


a
b
양성,
a+b=


c
d
음성,
c+d=

a+c=ㅙ
b+d= ㅙ



:질병에 감염된 상태,
:질병에 걸려있지 않은 건강한 상태



: 검사양성,
검사음성
P: 유병률의 참값

(검사의 민감도) = 걸煬능踊菹ㅙ踊
?
가음성(FN) = 1-민감도 =狼詠
梡狼詠걸煬능踊菹ㅙ踊
?

(검사의 특이도) = 걸煬능詠菹ㅙ詠
?
가양성 (FP) = 1-특이도 = 狼詠
梡狼詠걸煬능詠菹ㅙ詠
?
Vecchio (1966)는 검사결과 음성일 때 실제로 질병에 걸려 있지 않을 확률을
음성예측도 (NPV)로 기술하여 다음과 같이 계산하였다.
煬狼詠걸挻?
---- (공식1)
걸똔梡걸煬ㅙ詠菹능詠挻

煬狼詠걸挻?踊걸煬狼詠?
본 연구에서의 관심사는 검사결과 음성일 때 동물이 실제로 감염되어 있을 확률이다. 즉
걸煬狼詠?
---- (공식2)
걸煬ㅙ踊菹능詠挻

걸煬狼詠?挻踊煬狼詠걸挻?
만일 어떤 검사법이 가음성 결과를 초래하지 않는다면 (즉 민감도가 1인 경우) 식 (1)은
1이 되고, 식 (2)는 0이 된다. 만일 질병의 유병률이 0인 경우에도 동일한 결과를 얻을
수 있다. 즉 위의 두 식에 대한 계산은 질병의 유병률과 검사의 민감도에 좌우된다는 것을
알 수 있다. 실제로 특이도가 1인 검사는 비현실적이지만 논의의 편의상 특이도를 1로
간주한다. 그러나 감염된 동물을 제거해야하는 상황 (예를 들면 신약의 효과를 검증하기
위하여 질병에 걸린 동물과 걸리지 않은 동물을 구분해야 하는 경우)에서는 필요하다.
또한 가양성은 가축 구매자의 입장에서는 유익하지만 가축 판매자의 입장에서는 유익하지
못하다.
검사음성인 결과가 반드시 해당 동물이 질병에 걸려있지 않다고 보장할 수는 없다. 표
5.5에 제시된 가상의 자료는 다음과 같이 해석할 수 있다. 만일 유병률이 2%인 어느
모집단에서 무작위로 1두를 선발하여 민감도가 0.9 (즉 10%의 가음성 결과가 존재함)인
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