Process / pipelinediagnostic-testing

感度と特異度

感度と特異度は、診断検査の精度を示す基本的な指標である。感度とは、疾患を有する人を検査が正しく特定する確率(真陽性率:TP / (TP + FN))である。特異度とは、疾患を有さない人を検査が正しく特定する確率(真陰性率:TN / (TN + FP))である。全ての検査にはトレードオフが伴う。感度を上げると(全ての罹患者を捉える)、特異度が低下することが多い(偽陽性の増加)。検査閾値の選択は、臨床的文脈に依存する。重篤な疾患のスクリーニングでは感度が重視され、診断の確定では特異度が重視される。

StatMindで適用する近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

出典

  1. Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. link
  2. Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861–874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010
  3. Metz, C. E. (1978). Basic principles of ROC analysis. Seminars in Nuclear Medicine, 8(4), 283–298. DOI: 10.1016/S0001-2998(78)80014-2

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity and Specificity in Diagnostic Testing and Binary Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/research-statistics/sensitivity-specificity

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

この手法を参照する項目

ScholarGateSensitivity and Specificity (Sensitivity and Specificity in Diagnostic Testing and Binary Classification). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/research-statistics/sensitivity-specificity · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026