Definition
I statistik motsvarar testets känslighet dess kapacitet att ge ett positivt resultat när hypotesen verifieras.
Specificitet å andra sidan mäter testets förmåga att ge ett negativt resultat när hypotesen inte verifieras.
Dessa två begrepp är avgörande för att mäta kvaliteten på ett utfört test och närmare bestämt inom epidemiologi.
Betyg ett test
För att utvärdera dessa två parametrar är det nödvändigt att testa bevisade fall och utföra testet på dem. Resultaten klassificeras i fyra kategorier:
De verkliga positiva: antalet personer som är positiva på testet och är sjuka
Falska positiva: antalet personer som är positiva på testet och inte är sjuka
Falska negativ: antalet personer som är negativa på testet och är sjuka
De verkliga negativen: antalet individer som är negativa på testet och inte är sjuka
Målet är att uppnå det maximala antalet sanna positiva och sanna negativa och färsta falska positiva och falska negativa. Inom medicinen är det särskilt viktigt att minimera antalet falskt negativa fall som kan få betydande konsekvenser. Kontroll av ett antal falska negativ kan dock leda till ett högre antal falska positiva resultat.
Vi kan representera resultaten i en tabell som följer:
Således kan vi med denna tabell mäta testets specificitet och känslighet.
Känslighet är sannolikheten att testas positivt när du är sjuk:
Specificiteten motsvarar sannolikheten att testas negativt när du inte är sjuk:
Således är det i medicin eller i epidemiologi i allmänhet målet att ha en hög känslighet.
Exempel
Om du tar ett test som upptäcker sjukdom A. 1000 patienter testas, 500 är sjuka och 500 är inte sjuka.
Vi utför testet och vi får följande resultat:
Vi kan därför beräkna känsligheten och specificiteten:
