전국민 코로나바이러스 검사를 안하는 수학적 이유

링크를 안봤지만 베이즈 정리를 말씀하실 것 같네요. 전염병은 약간 이야기가 다르지만, 기본적으로 안 걸린 사람들의 비중이 너무 커서 위양성이 상대적으로 크게 나올 겁니다. 즉 걸린 사람을 다 잡아내더라도 그것이 훌륭한 시약은 아니라는 거죠.

사족을 붙이자면, 통계를 잘 다뤄야하는 관련 고학력자들도 테스트 결과를 잘못 받아들이는 경우가 있습니다. 의학계에서 말 그대로 top journal인 NEJM에 게시된 논문인데(Interpretation by physicians of clinical laboratory results, 1978), 하버드대 의료종사자들(4학년 의대생 20명, 내과의 20명 등 67명)에게 비슷한 질문을 해서 테스트 결과에 대해 직관적으로 잘못 받아들이는 경우가 사실상 100%였다는 겁니다.(정확하지는 않지만 대부분 착각했다는 걸로). 그러므로 이런 테스트 결과, 수학, 통계 수치에 대해 묘사할 때는 저희 스스로 생각하는 것보다 더 주의깊게 따져볼 필요가 있는 것 같습니다.

진단기기에서 민감도 특이도 둘다 중요하지만, 질병 특성에 따라 어느 한쪽이 상대적으로 더 중요하게 간주되고는 합니다..