★まとめです
■Table
| 疾患あり | 疾患なし | |
| 検査：陽性 | a | b |
| 検査：陰性 | c | d |
●a=true positive, b=false positive, c=false negative, d=true negative
・感度 (sensitivity) ＝ a / (a+c)
・特異度 (specificity) ＝ d / (b+d)
・正診率 (accuracy) ＝ (a+d) / (a+b+c+d)
・陽性的中率 (PPV) = a/ (a+b)
・陰性的中率 (NPV) = d / (c+d)
■ROC曲線
●横軸に1-特異度、縦軸に感度をplotした曲線。
・ある診断（0か1か）に対する検査（基本的には連続変数）
※0か1かの検査でもROC曲線は描ける（曲線でなく、変曲点が1つの折れ線となる）
・AUC (area under the curve)＝C統計量
…曲線より下の面積の割合
⇒最大1, 五分五分の検査（意味ない検査）で0.5
⇒高いほど有用な検査と言える
・best cut-off
…曲線の中で、最もy=xより離れた点
＝感度＋特異度が最も高いcut-off値
⇒この値を用いて、上記のaccuracy等計算することが多い
※しかし検査の用途によりcut-offの設定は異なる（スクリーニングの場合感度を高くする等）
参照 Braunwald heart disease