Definición
En estadística, la sensibilidad de una prueba corresponde a su capacidad para dar un resultado positivo cuando se verifica la hipótesis.
especificidad, por otro lado, mide la capacidad de una prueba para dar un resultado negativo cuando no se verifica la hipótesis.
Estos dos conceptos son imperativos para medir la calidad de una prueba realizada y más particularmente en epidemiología.
Calificación de una prueba
Para evaluar estos dos parámetros, es necesario probar casos probados y realizar la prueba en ellos. Los resultados se clasifican en cuatro categorías:
Los aspectos positivos reales: la cantidad de personas que dan positivo en la prueba y están enfermas
Falsos positivos: la cantidad de personas que dan positivo en la prueba y no están enfermas
Falsos negativos: la cantidad de personas que dan negativo en la prueba y están enfermas
Los negativos reales: la cantidad de personas que dieron negativo en la prueba y no estaban enfermas
El objetivo es lograr el máximo número de verdaderos positivos y verdaderos negativos y la menor cantidad de falsos positivos y falsos negativos. En medicina, es particularmente importante minimizar el número de casos de falsos negativos que podrían tener consecuencias importantes. Sin embargo, buscar varios falsos negativos puede resultar en un mayor número de falsos positivos.
Podemos representar los resultados en una tabla como la siguiente:
Por lo tanto, con esta tabla, podemos medir la especificidad y sensibilidad de una prueba.
sensibilidad es la probabilidad de dar positivo en la prueba cuando está enfermo:
La especificidad corresponde a la probabilidad de dar negativo en la prueba cuando no está enfermo:
Así, en medicina o en epidemiología, generalmente el objetivo es tener una alta sensibilidad.
Ejemplo
Si realiza una prueba que detecta la enfermedad A. Se examinan 1000 pacientes, 500 están enfermos y 500 no lo están.
Realizamos la prueba y obtenemos los siguientes resultados:
Por tanto, podemos calcular la sensibilidad y la especificidad:
