統計学のエキスパートでも間違う例

確率・統計の基礎

↑この本を読んでいたら、次のような文章がありました（引用は、第1刷のP18・19から。以下、強調は引用者による）。

検査で陽性であった人が疾患を持つ条件付き確率 を検査の感度（sensitivity）という．

検査で陰性だった人が疾患を持たない条件付き確率 を検査の特異度（specificity）という．

最近の検査の議論に触れた人、あるいは、私の記事を読んでくださっているかたならば、上記引用文が明らかに間違っている事は、お解りですよね。

実際の感度は（言葉遣いは本書に合わせます）、

疾患を持つ人が陽性になる条件付き確率

です。つまり、です（※Dは疾患あり。+は陽性）。

同様に、特異度は、

疾患を持たない人が陰性になる条件付き確率

であって、です（※Nは疾患無し。-は陰性）。

そして、引用文で示している概念を指す用語はそれぞれ、

感度としているもの

陽性適中度（陽性予測値）

特異度としているもの

陰性適中度（陰性予測値）

上記のようです。

実は、このちょっと前に、

この疾患の有無を調べる検査での陽性を，陰性をで表し，，であるとする．

と書かれているのです。このが感度そのものですね。ちなみに、は、誤陽性割合（偽陽性割合）なる指標です。

ここで言及した箇所は、確率の基本的な計算、条件付き確率の所です。しかし説明として間違っています。

この話の教訓は、

統計学のエキスパートであっても、それを応用する分野の知識（あるいは記述）が正確とは限らない

という事でしょう（著者の岩崎氏は、紛れもなく統計学の超エキスパートです⇒岩崎 学 (Manabu Iwasaki) - マイポータル - researchmap）。ここで、条件付き確率等は、もちろん確率論・統計学の基本である概念ですが、感度や特異度は、診断学や疫学・公衆衛生学等で用いられるものです。引用書では後者の意味の説明を間違ってしまっている訳ですね。
これ、確率・統計を勉強しようとしているが診断方面の知識には疎い人、が読んだとすれば、そういうものか（定義はそうなのか）、と読んで、間違って覚えてしまいかねません。

読む際にも書く際にも、こういう事にはなるだけ気をつけたい所です。