予測値は結果側を分母にする

陽性的中率は、検査陽性の例のうち状態ありである割合で、真陽性÷(真陽性+偽陽性)です。陰性的中率は、検査陰性の例のうち状態なしである割合で、真陰性÷(真陰性+偽陰性)です。前の例では、陽性的中率は80÷(80+10)=8/9、陰性的中率は90÷(90+20)=9/11です。感度・特異度が状態側を分母にするのに対し、予測値は結果側を分母にします。陽性又は陰性の例が0なら、その結果についての予測値はこの記録から計算できません。

状態側と結果側の分母

状態あり100例と状態なし100例の既知状態模型を、陽性と陰性で分ける。状態側の縦の分母から感度と特異度、結果側の横の分母から陽性・陰性的中率を読む。
対象状態が既知の本文の人数模型です。状態あり・なしの縦の集団を分母にするのが感度・特異度、陽性・陰性の横の集団を分母にするのが予測値です。実際の未確認例を陰性だけで状態なしへ入れることはできません。