Definition
I statistikker svarer testens følsomhed til dens evne til at give et positivt resultat, når hypotesen er bekræftet.
Specificitet måler på den anden side testens evne til at give et negativt resultat, når hypotesen ikke er verificeret.
Disse to begreber er bydende nødvendigt for at måle kvaliteten af en udført test og især inden for epidemiologi.
en test
For at evaluere disse to parametre er det nødvendigt at teste dokumenterede tilfælde og udføre testen på dem. Resultaterne er klassificeret i fire kategorier:
De sande positive: antallet af mennesker, der er positive på testen og er syge
Falske positive: antallet af mennesker, der er positive på testen og ikke er syge
Falske negativer: antallet af personer, der er negative på testen og er syge
De virkelige negativer: antallet af personer, der var negative på testen og ikke var syge
Målet er at opnå det maksimale antal sande positive og sande negativer og færrest falske positive og falske negativer. Inden for medicin er det især vigtigt at minimere antallet af falske negative tilfælde, som kan have betydelige konsekvenser. At kontrollere for et antal falske negativer kan dog resultere i et højere antal falske positive.
Vi kan repræsentere resultaterne i en tabel som følger:
Således kan vi med denne tabel måle specificiteten og følsomheden af en test.
Følsomhed er sandsynligheden for at blive testet positiv, når du er syg:
Specificiteten svarer til sandsynligheden for at blive testet negativ, når du ikke er syg:
Generelt er det således inden for medicin eller i epidemiologi, at målet er at have en høj følsomhed.
Eksempel
Hvis du tager en test, der opdager sygdom A. 1000 patienter testes, 500 er syge og 500 er ikke syge.
Vi udfører testen, og vi får følgende resultater:
Vi kan derfor beregne følsomheden og specificiteten:
