(29) 「検査で用いる統計」連載を始めるにあたって

　日常的に検査キットが使われています。 

インフルエンザやコロナの感染は基本的には抗原検査キットによって判定されます。血液検査や尿検査の結果から、このマーカーが陽性だとか、ある病気が疑われるから精密検査を受けなさいとか、こういう病気になるリスクが高いから食生活に気をつけましょうとか指導が行われます。 

「陽性」や「リスク」は、どのように決められているのでしょうか。 

　みなさんお分かりですよね。診断薬の研究・開発や疫学研究のデータに基づいて判定の基準が定められます。そして、そこには統計解析が重要な役割を果たしています。 

　陽性と陰性の二者択一の検査でも、裏では定量的に数値が出ていて、〇ppm以上なら陽性マークを出すようにキットが設計されています。 

 　また、検査キットの性能に関する話題の中で、感度、特異度、陽性的中率、カットオフ値などの統計用語をよく目にするようになりました。これらの中には一般的なイメージと少し意味合いの異なるものもあります。 

さて、統計に苦手意識をもっている人が多いと思います。 私もその一人で、苦手というより嫌いです。 

そんな私が、検査で用いられる統計について、私の理解している範囲内で解説することにしました。７回程度の連載するつもりです。 

①　感度と特異度
②　陽性的中率
③　陽性尤度比（ようせいゆうどひ）
④　陽性尤度比を計算してみる
⑤　ここまでの用語の整理
⑥　ROC曲線とAUCの意味
⑦　カットオフ値とその決め方 

きちんと勉強したい人、しなければならない人はもちろん教科書を読んでくださいね。 

　この連載は、感覚的に検査キットの判定の仕組みや言葉を理解しておきたいという人を対象としています。統計に苦手意識をもっている方の助けに少しでもなればと考えています。 

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