Определение
В статистике чувствительность теста соответствует его способности давать положительный результат при проверке гипотезы.
другой стороны, специфичность измеряет способность теста давать отрицательный результат, когда гипотеза не подтверждается.
Эти две концепции необходимы для измерения качества проводимого теста, особенно в эпидемиологии.
Оценка теста
Чтобы оценить эти два параметра, необходимо протестировать проверенные случаи и провести тестирование на них. Результаты делятся на четыре категории:
Настоящие положительные результаты: количество заболевших и положительных результатов теста.
Ложноположительные результаты: количество здоровых людей, получивших положительный результат теста.
Ложноотрицательные результаты: количество людей, которые не прошли тест и заболели.
Настоящие отрицательные результаты: количество людей, которые не прошли тест и не заболели.
Цель состоит в том, чтобы достичь максимального количества истинно положительных и истинно отрицательных результатов и наименьшего количества ложных положительных и ложных отрицательных результатов. В медицине особенно важно минимизировать количество ложноотрицательных случаев, которые могут иметь серьезные последствия. Однако поиск ложных срабатываний может привести к большему количеству ложных срабатываний.
Результаты можно представить в виде следующей таблицы:
Таким образом, с помощью этой таблицы мы можем измерить специфичность и чувствительность теста.
Чувствительность - это вероятность получения положительного результата при болезни:
Специфичность соответствует вероятности получения отрицательного результата при отсутствии болезни:
Таким образом, в медицине или эпидемиологии обычно цель состоит в том, чтобы иметь высокую чувствительность.
Пример
Если вы пройдете тест, который выявляет болезнь A. Тестируется 1000 пациентов, 500 больных и 500 здоровых.
Мы проводим тест и получаем следующие результаты:
Таким образом, мы можем рассчитать чувствительность и специфичность:
