特異度とは？感度との違いや計算式をわかりやすく解説【2026】

特異度とは？感度との違いや計算式をわかりやすく解説【2026】についての疑問解決ガイドをお届けします。

特異度を深く理解する上で欠かせないのが、もう一方の主役である「感度（Sensitivity）」との対比です。感度とは「実際に病気がある人のうち、検査で正しく陽性と出た割合」を意味します。つまり、病気の見逃し（偽陰性）をどれだけ防げるかを示す指標です。

この関係性を一目で把握するために使われるのが、医療統計学や機械学習で標準的に用いられる「混同行列（Confusion Matrix）」です。

【混同行列の構造】
・真陽性（TP）：病気あり ＆ 検査陽性（正解）
・偽陰性（FN）：病気あり ＆ 検査陰性（見逃し・エラー）
・偽陽性（FP）：病気なし ＆ 検査陽性（誤診・エラー）
・真陰性（TN）：病気なし ＆ 検査陰性（正解）

感度は左側の「実際に病気があるグループ（TP＋FN）」に着目し、そのうちTPが占める割合を測ります。一方の特異度は、右側の「実際に病気がないグループ（FP＋TN）」に着目し、そのうちTNが占める割合を評価します。「感度は見逃し防止、特異度はぬれぎぬ防止」と覚えると、実務でも迷いません。