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분할표 분석
? 연속형 자료: 예를 들어 심근질환(CM)을 진단하기 위하여 cTnI 농도를 측정하는 경우
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농도의 기준점(cut-point)을 의미하며, PPV는 다음과 같다.
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이 공식에서 우측은 4개의 항으로 구성되는데 �걸�?��?�㈘�?�菹Ｉ��踊堧� 혈청 cTnI 농도 검
사법의 민감도, �걸煬Ｉ��踊堧� 심근질환일 사전 확률(prior probability), �걸�?��?�㈘�?�菹┞걸堧�
cTnI 농도 검사의 가양성률(�狼詠�?), �걸煬┞걸꽃域� 심근질환이 아닐 사전확률[�狼詠걸煬Ｉ��踊�]
이다. 이 식에서 분자와 분모를 �걸�?��?�㈘�?�菹Ｉ��踊旅옵걸煬Ｉ��踊曆� 나누어 주면 다음과 같은
공식이 유도되며, 이 식에서 보듯이 가양성률(FPR), 민감도(Se), 심근질환의 유병률에 대
한 정보를 알고 있다면 PPV를 간단히 계산할 수 있다.
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진단검사 결과가 연속형의 수치 자료인 경우 예측도를 계산하기 위해서는 다양한 기준
점(cutoff)에서 매번 계산을 반복해야 하며, 이렇게 계산된 값을 정량적으로 표현하고 해
석하기 어려운 한계가 있다. 즉 연속형의 수치 자료(x축)에 대하여 양성예측도(y축)를 표
현해보면 x값이 증가함에 따라 양성예측도가 점진적으로 증가하다가 어느 지점부터는 급
격히 증가한 후 곡선이 편평해지는 양상을 보인다. 이 그림에서는 예측도가 가장 낮은 지
점 즉 어느 구간에서 진단의 불확실성이 가장 높은지를 쉽게 파악하기 어렵기 때문에 (이
를 위해서는 모든 x값에 대하여 예측도를 계산해야 하기 때문에 매우 번거로운 작업임)
정량적 결과를 정성적으로 해석해야 하는 단점이 있다. 따라서 연속형 자료를 진단과정에
쉽게 활용할 수 있도록 계량화하는 방법이 요구된다.
[그림] 정량적 측정 결과에 대한 양성예측도 예시
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? 연속형 자료: 예를 들어 심근질환(CM)을 진단하기 위하여 cTnI 농도를 측정하는 경우
�걸걸똔梡걸煬Ｉ��踊�?��?�㈘�?�曆� 표기할 수 있다. 여기에서 x는 CM으로 진단하는데 혈청 cTnI
농도의 기준점(cut-point)을 의미하며, PPV는 다음과 같다.
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이 공식에서 우측은 4개의 항으로 구성되는데 �걸�?��?�㈘�?�菹Ｉ��踊堧� 혈청 cTnI 농도 검
사법의 민감도, �걸煬Ｉ��踊堧� 심근질환일 사전 확률(prior probability), �걸�?��?�㈘�?�菹┞걸堧�
cTnI 농도 검사의 가양성률(�狼詠�?), �걸煬┞걸꽃域� 심근질환이 아닐 사전확률[�狼詠걸煬Ｉ��踊�]
이다. 이 식에서 분자와 분모를 �걸�?��?�㈘�?�菹Ｉ��踊旅옵걸煬Ｉ��踊曆� 나누어 주면 다음과 같은
공식이 유도되며, 이 식에서 보듯이 가양성률(FPR), 민감도(Se), 심근질환의 유병률에 대
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진단검사 결과가 연속형의 수치 자료인 경우 예측도를 계산하기 위해서는 다양한 기준
점(cutoff)에서 매번 계산을 반복해야 하며, 이렇게 계산된 값을 정량적으로 표현하고 해
석하기 어려운 한계가 있다. 즉 연속형의 수치 자료(x축)에 대하여 양성예측도(y축)를 표
현해보면 x값이 증가함에 따라 양성예측도가 점진적으로 증가하다가 어느 지점부터는 급
격히 증가한 후 곡선이 편평해지는 양상을 보인다. 이 그림에서는 예측도가 가장 낮은 지
점 즉 어느 구간에서 진단의 불확실성이 가장 높은지를 쉽게 파악하기 어렵기 때문에 (이
를 위해서는 모든 x값에 대하여 예측도를 계산해야 하기 때문에 매우 번거로운 작업임)
정량적 결과를 정성적으로 해석해야 하는 단점이 있다. 따라서 연속형 자료를 진단과정에
쉽게 활용할 수 있도록 계량화하는 방법이 요구된다.
[그림] 정량적 측정 결과에 대한 양성예측도 예시
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