Määritelmä
Tilastoissa testin herkkyys vastaa testin kykyä antaa positiivinen tulos, kun hypoteesi vahvistetaan.
Toisaalta spesifisyys mittaa testin kykyä tuottaa negatiivinen tulos, kun hypoteesia ei varmenneta.
Nämä kaksi käsitettä ovat välttämättömiä suoritetun testin laadun mittaamiseksi ja erityisesti epidemiologiassa.
Arvioi testi
Näiden kahden parametrin arvioimiseksi on testattava todistetut tapaukset ja suoritettava testi niille. Tulokset luokitellaan neljään luokkaan:
Todelliset positiiviset tekijät: testissä positiivisten ja sairaiden ihmisten määrä
Vääriä positiivisia tuloksia: niiden ihmisten määrä, jotka ovat positiivisia testissä ja jotka eivät ole sairaita
Väärät negatiiviset: niiden testien negatiivisten ja sairaiden ihmisten lukumäärä,
Todelliset negatiiviset tekijät: niiden henkilöiden määrä, jotka ovat negatiivisia testissä ja jotka eivät ole sairaita
Tavoitteena on saavuttaa maksimimäärä todellisia positiivisia ja todellisia negatiivisia sekä vähiten vääriä positiivisia ja vääriä negatiivisia. Lääketieteessä on erityisen tärkeää minimoida väärien negatiivisten tapausten määrä, joilla voi olla merkittäviä seurauksia. Useiden väärien negatiivien tarkistaminen voi kuitenkin johtaa suurempaan määrään vääriä positiivisia tuloksia.
Voimme edustaa tuloksia seuraavanlaisessa taulukossa:
Tällä taulukolla voimme siis mitata testin spesifisyyden ja herkkyyden.
Herkkyys on todennäköisyys saada positiivinen testi, kun olet sairas:
Tarkkuus vastaa todennäköisyyttä testata negatiivisesti, kun et ole sairas:
Lääketieteessä tai epidemiologiassa tavoite on yleensä korkea herkkyys.
Esimerkki
Jos otat testin, joka havaitsee taudin A. 1000 potilasta testataan, 500 on sairas ja 500 ei sairasta.
Suoritamme testin ja saamme seuraavat tulokset:
Voimme siis laskea herkkyyden ja spesifisyyden:
