陰性尤度比

検査が陰性だった場合、「陰性の事後オッズ＝事前オッズ×陰性尤度比」の関係がある。

なぜならば、「陰性の事後オッズ＝偽陰性者の数/真陰性者の数」であるから、感度Se、特異度Sp、有病率aとすると

${\displaystyle {\cfrac {(1-Se)\times a}{Sp\times (1-a)}}={\cfrac {a}{1-a}}\times {\cfrac {1-Se}{Sp}}}$

となる。ここで、「事前オッズ＝有病者数/（全体数－有病者数）」であり、「陰性尤度比＝(100-感度)/特異度」であった。

陰性尤度比は通常は1以下（0～1）であり、疾患である事前オッズを検査により引き下げることができる割合となる。

0であれば検査によって疾患を完全に否定でき、完璧な除外診断（偽陰性率0＝0％，感度1＝100％，陰性適中率1＝100％）となる。

陰性尤度比を0にするには感度を1＝100％にする必要があり（特異度を1＝100％にしても、感度が0では陰性尤度比は1）、感度が高いほど除外診断に優れる検査となる。

「陰性の事後オッズ＝事前オッズ×陰性尤度比」を利用すれば、「オッズ＝確率/(1－確率）」の関係より、陰性の事後確率である陰性適中率（事前確率が有病率の場合、厳密には「1-陰性適中率」が事後確率）を比較的簡単に計算できる。

なお、事前確率は通常「有病率＝有病者数/全体数」そのものになる。

また、ある検査の陰性尤度比が分かっている場合に、事前確率（＝有病率）から陰性時の事後確率（＝1－陰性適中率）を算出するためのノモグラムという道具が存在する。

• 尤度比
• 陽性尤度比

• 中村好一 著『楽しい疫学（第3版）』医学書院、2013年、P130-134、ISBN 978-4-260-01669-8

• 中村好一 著『やさしい統計学（改訂第2版）』診断と治療社、2012年、P165-173、ISBN 978-4-7878-1794-5

• 奥田千恵子 著『道具としての統計学（改訂第2版）』金芳堂、2011年、P171-172、ISBN 978-4-7653-1501-2

• 奥田千恵子 著『医薬研究者のための研究デザインに合わせた統計手法の選び方』金芳堂、2009年、P70-72、ISBN 978-4-7653-1376-6

• 野村英樹/松倉知晴 著『臨床家による臨床家のための本当はやさしい臨床統計学』中山書店、2005年、P154-156、ISBN 978-4-521-01901-7