感度・特異度・PPV・NPV 計算機（2×2表）
値を入力してください。入力に合わせて答えと詳しい解答が更新されます。
結果
感度90 %
特異度96.67 %
PPV75 %
NPV98.86 %
LR+27
LR−0.1034
有病率10 %
精度96 %
| 疾患あり | 疾患なし | 合計 | |
|---|---|---|---|
| 検査陽性 | 90 | 30 | 120 |
| 検査陰性 | 10 | 870 | 880 |
| 合計 | 100 | 900 | 1000 |
試験対策専用です。これは学習補助であり、臨床判断ではありません。常に処方箋、各施設のプロトコル、製品の添付情報に従ってください。
診断検査やスクリーニング検査を評価します。2×2 表の4つの度数（真陽性・偽陽性・偽陰性・真陰性）を入力すると、感度、特異度、陽性・陰性的中率、尤度比、有病率、精度が分かります。または、感度、特異度、有病率から始めて、予測値が集団でどう変わるかを、1000人あたりの計算で確認できます。
ステップごとの解答
感度と特異度
感度 = a/(a + c) = 90/100 = 90%
特異度 = d/(b + d) = 870/900 = 96.67%
予測値
PPV = a/(a + b) = 90/120 = 75%
NPV = d/(c + d) = 870/880 = 98.86%
有病率と精度
有病率 = (a + c)/N = 100/1000 = 10%
精度 = (a + d)/N = 960/1000 = 96%
尤度比
LR+ = 感度/(1 − 特異度) = 0.9/0.03333 = 27
LR− = (1 − 感度)/特異度 = 0.1/0.9667 = 0.1034
重要な公式
- 感度と特異度
- Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
- 予測値
- PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
- 精度
- (a + d)/n
- 尤度比
- LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
- 有病率 p での PPV
- Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
感度、特異度、PPV、NPV の計算方法
- 2×2 表を作ります：a = 真陽性、b = 偽陽性、c = 偽陰性、d = 真陰性。
- 感度 = a/(a + c)：疾患のある人のうち、検査陽性になる割合。特異度 = d/(b + d)：疾患のない人のうち、検査陰性になる割合。
- PPV = a/(a + b)：陽性の結果が真の陽性である確率。NPV = d/(c + d)：陰性の結果が真の陰性である確率。
- LR+ = 感度/(1 − 特異度)、LR− = (1 − 感度)/特異度。
- 感度、特異度、有病率だけの場合は、1000人分の表を埋め、そこから予測値を読み取ります。
質問と回答
なぜ PPV と NPV は有病率に依存するのですか。
感度と特異度は検査自体の性質ですが、予測値は疾患がどれだけ多いかにも依存します。有病率の低い集団では、優れた検査でも偽陽性が多く出るため、PPV は低下します。
SnNout と SpPin とは何ですか。
感度（Sensitive）の高い検査が陰性（Negative）なら疾患を除外できます（SnNout）。特異度（Specific）の高い検査が陽性（Positive）なら疾患を確定できます（SpPin）。
尤度比は何を教えてくれますか。
結果が疾患のオッズをどれだけ変えるかです。LR+ が10を超える、または LR− が0.1を下回ると大きく変わります。1に近い値はほとんど何も変えません。
なぜ値が「定義されません」と表示されるのですか。
分母が0のとき、たとえば陽性の結果が全くないときは、PPV を計算できません。
自分で練習する
エビデンスに基づく実践の統計を練習
計算ツールは答えを出してくれます。でも試験で必要なのは解き方です。新しい問題、ヒント、解答で練習しましょう。