# 선별검사에서 질병자 60명 중 54명이 양성, 비질병자 140명 중 28명이 양성이었다. 특이도는?

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> language: ko  
> subject: 치위생학1

## 문제

선별검사에서 질병자 60명 중 54명이 양성, 비질병자 140명 중 28명이 양성이었다. 특이도는?

## 보기

1. 90%
2. 70%
3. 20%
4. 80% **✔ 정답**
5. 54%

**정답: 4**

## 해설

비질병자 중 음성은 112명으로 특이도는 112/140=80%이다.

## 심화 해설

특이도(specificity)는 ‘비질병자 중에서 검사 결과가 음성으로 나온 비율’을 의미합니다. 즉, 건강한 사람을 건강하다고 정확하게 판별해내는 능력을 나타내는 지표입니다.

특이도 계산하기

문제에서 제시된 표본은 비질병자가 총 140명입니다. 이 중에서 검사 결과 양성(위양성, false positive)으로 잘못 판정된 사람이 28명이므로, 진짜 음성(true negative)으로 제대로 판정된 사람은 140 - 28 = 112명입니다.

특이도는 다음과 같은 공식으로 구할 수 있습니다.

특이도 = (진짜 음성) / (진짜 음성 + 위양성) = (진짜 음성) / (총 비질병자)

따라서, 112 / 140 = 0.8 이므로, 백분율로 환산하면 80%가 됩니다. 이는 이 검사가 질병이 없는 사람 100명 중 80명을 정확히 음성으로 판별할 수 있음을 뜻합니다.

임상적 의의와 수리적 관계

선별검사의 유용성을 평가할 때는 민감도(sensitivity)와 함께 특이도를 반드시 함께 고려해야 합니다. 특이도가 높은 검사는 위양성률(false positive rate)이 낮기 때문에, 검사 결과 양성 판정을 받았을 때 실제로 질병이 있을 확률인 양성예측도(positive predictive value)를 높이는 데 기여합니다. 근거 자료[1]에서 수리적으로 증명된 바와 같이, 검사가 진단적 가치를 가지려면 ‘적중률(proportion of hits)’이 ‘오경보율(proportion of false alarms)’보다 커야 하며, 특이도는 반드시 ‘1 - (비질병자 중 양성 판정을 받은 비율)’보다 커야 합니다. 이 문제에서 비질병자 중 양성 판정을 받은 비율은 28/140 = 0.2이므로, 특이도의 하한(lower bound)은 1 - 0.2 = 0.8로 계산되며, 이는 실제 계산된 특이도 값과 정확히 일치합니다[1]. 이처럼 특이도가 80%라는 것은 불필요한 추가 정밀 검사로 인한 환자의 심리적, 경제적 부담을 줄여준다는 점에서 임상적으로 의미가 있습니다.참고 문헌 (논문 출처)

- [1]Calculation of lower bounds on the sensitivity and specificity of diagnostic tests: relevance to the diagnosis of noise-induced hearing loss.일반논문Moore BCJ, Gockel HE. (2026) · DOI: 10.1080/14992027.2026.2636909

## 임상 시나리오

특이도 80%의 임상적 해석선별검사에서 위양성을 줄이는 핵심 지표
특이도는 비질병자를 얼마나 정확히 음성으로 판별하는지 나타냅니다. 이 검사의 특이도 80%는 건강한 사람 100명 중 80명을 정상으로 분류함을 의미합니다.

특이도가 높으면 위양성률(20%)이 낮아져, 불필요한 추가 검사로 인한 환자의 심리적·경제적 부담을 줄입니다. 이는 양성예측도를 높이는 데 기여합니다.

주의특이도만으로 검사의 유용성을 판단할 수 없으며, 반드시 민감도와 함께 평가해야 합니다. 유병률이 낮은 질환일수록 높은 특이도가 중요합니다.

## 핵심 개념

- **특이도** — 비질병자 중 검사 결과가 음성으로 나온 비율로, 건강한 사람을 건강하다고 정확히 판별하는 능력
- **위양성** — 실제로는 질병이 없지만 검사 결과가 양성으로 잘못 나온 경우
- **진짜 음성** — 실제로 질병이 없는 사람이 검사에서 음성으로 정확히 판정된 경우
- **민감도** — 질병이 있는 사람 중 검사 결과가 양성으로 나온 비율
- **양성예측도** — 검사 결과 양성인 사람 중 실제로 질병이 있을 확률

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