検査の精度（陽性的中率）の計算
感度・特異度・有病率から、陽性的中率（PPV）と陰性的中率（NPV）をベイズの定理で計算。1万人での内訳表つきで、検査が陽性でも病気とは限らない理由が直感的にわかります。
入力
検査の感度・特異度と、対象集団の有病率（事前確率）を入力すると、検査結果が当たっている確率（的中率）をベイズの定理で求めます。
%
%
%
計算結果
陽性的中率（PPV）
15.4%
検査が陽性だった人のうち、本当に病気である確率です。
陰性的中率（NPV）
99.9 %
偽陽性率（1−特異度）
5.0 %
偽陰性率（1−感度）
10.0 %
10,000人で検査した場合の内訳
| 検査陽性 | 検査陰性 | 合計 | |
|---|---|---|---|
| 病気あり | 90 真陽性 | 10 偽陰性 | 100 |
| 病気なし | 495 偽陽性 | 9,405 真陰性 | 9,900 |
| 合計 | 585 | 9,415 | 10,000 |
陽性的中率は「真陽性 ÷ 陽性合計」、陰性的中率は「真陰性 ÷ 陰性合計」に一致します。
計算方法・使い方
- 検査の感度（病気の人を正しく陽性と判定する割合）、特異度（健康な人を正しく陰性と判定する割合）、有病率（対象集団で実際に病気の人の割合）の3つを入力すると、検査結果の信頼度を計算します。
- 陽性的中率（PPV）はベイズの定理により PPV＝感度×有病率 ÷（感度×有病率 ＋（1−特異度）×（1−有病率）） で求めます。検査で陽性だった人が本当に病気である確率を表します。
- 陰性的中率（NPV）は NPV＝特異度×(1−有病率) ÷（特異度×(1−有病率) ＋（1−感度)×有病率） で求めます。検査で陰性だった人が本当に健康である確率です。あわせて偽陽性率（1−特異度）と偽陰性率（1−感度）も表示します。
- 有病率が低い集団では、感度・特異度が高い検査でも陽性的中率が大きく下がります。これは「陽性でも病気とは限らない」現象の理由で、1万人あたりの真陽性・偽陽性・偽陰性・真陰性の内訳表で直感的に確認できます。
- 本ツールは入力値どおりの確率モデルに基づく計算であり、実際の感度・特異度は検査方法・基準・対象集団によって変わります。検査の事前確率（有病率）の設定が結果を大きく左右する点にご注意ください。
- 本ツールは一般的な推定式による目安であり、診断・医療行為ではありません。健康上の判断は必ず医師にご相談ください。
関連する計算ツール
基礎代謝量（BMR）計算
健康性別・年齢・身長・体重から、生命の維持に必要なエネルギー量である基礎代謝量（BMR）をハリス・ベネディクト方程式で計算します。
計算する →基礎代謝量の平均値
健康性別と年齢を選ぶだけで、その年代の基礎代謝量（BMR）の平均値がわかります。厚生労働省「日本人の食事摂取基準」の基礎代謝基準値をもとに計算します。
計算する →TDEE（1日の総消費カロリー）計算
健康性別・年齢・身長・体重と活動レベルから、1日の総消費カロリー（TDEE）を計算。ダイエット・維持・増量それぞれの目安カロリーもわかります。
計算する →子供の身長予測
健康両親の身長から、お子様が将来何cmになるかを緒方式（ターゲットハイト）と正規分布で予測。『◯cmになる確率』を一覧で表示します。
計算する →