信州ブックレットシリーズ５電子書籍版

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　もう一つに「偽陰性」があります。最初の検査では「陰性」と出て，やれやれ，よかった。けれども，本当はがんで，検査後しばらくして具合が悪くなって，もう一度病院へ行ってみたら，がんだと判明した。最初の検査では，がんが発見できなかった。つまり，本当は病気があるにもかかわらず，「ない」と検査結果を出してしまったというのが，偽陰性。本当は陽性でがんなのだけれども，陰性と誤って判断しているので，偽りの陰性，偽陰性なのですね。　医療では，これは非常に重要な区別ですね。同じことを統計学の言葉で言えば，検出すべき属性が「ない」のに，「ある」と判断する誤りは，第１種のエラー。検出すべき属性が「ある」のに，「ない」と判断する誤りが，第２種のエラー。　先ほどの医療の例では，検出すべき属性は「がん」です。がんが「ない」のに，「ある」と判断したから偽陽性。第１種のエラーです。これに対して，がんが「ある」のに，がんを検出しなければいけないのに，「ない」と検査で判断してしまったら，それは偽陰性。第２種のエラーになります。　検査結果が，がんがあったときには100％陽性で，なかった場合には100％陰性となればいいのだけれども，残念ながら，検査方法はどんなに精度が高くても，100％にはなりません。一部の人は，陰性だけれども，陽性と出てしまう。陽性だけれども，陰性と出てしまう。そういう検査エラーがあるのです。検査においても不確実性が避けがたくあるわけです。ある・ないの二つの組み合わせ　ここでのエラーとは，判断ミスのことです。この判断ミスというのは，ある・ないの組み合わせから，二つのパターンがある。このことを理解するために，現実に「ある」「ない」と，「ある」「ない」45

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