定义
在统计中，检验的灵敏度与检验假设时得到正结果的能力相对应。
另一方面，专一性衡量的是在未验证假设的情况下测试给出否定结果的能力。
这两个概念对于衡量测试质量尤其是在流行病学中至关重要。
为测试评分
要评估这两个参数，有必要测试已证明的案例并对其进行测试。结果分为四类：
真正的积极因素：在测试中呈阳性并患病的人数
误报：在测试中呈阳性但未患病的人数
假阴性：测试阴性且生病的人数
真正的阴性：测试阴性但未患病的人数
目标是获得最大的真实肯定和真实否定数目，以及最少的错误肯定和错误否定数目。在医学中，将可能造成重大后果的假阴性病例的数量降至最低尤为重要。但是，检查许多误报可能导致更多的误报。
我们可以在如下表中表示结果：
因此，使用此表，我们可以测量测试的特异性和敏感性。
敏感性是当您生病时被测试为阳性的可能性：
特异性对应于您不生病时被检测为阴性的可能性：
因此，在医药或流行病学，通常目标是具有高的灵敏度。
示例
如果您进行了检测以检测疾病A的测试。对1000名患者进行了测试，其中500名患者有病，而500名患者没有病。
我们执行测试，得到以下结果：
因此，我们可以计算灵敏度和特异性：
