Чувствительность и специфичность: различия между версиями
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Содержимое удалено Содержимое добавлено
не просто людей, а протестированных людей |
и чувствительность и специфичность это комбинации из ошибок 1-го и 2-го рода |
||
Строка 1:
''Клиническая чувствительность'' и ''специфичность'' являются [[Описательная статистика|статистическими показателями]]
* '''Чувствительность''' (истинно положительная пропорция) отражает долю положительных результатов, которые правильно идентифицированы как таковые.
| автор = Андрерс Альбом, Стефан Норрел
| заглавие = Введение в современную эпидемиологию
Строка 13:
}}
</ref>
* '''Специфичность''' (истинно отрицательная пропорция) отражает долю отрицательных результатов, которые правильно идентифицированы как таковые,
Для примера можно рассмотреть группу, некоторые члены которой страдают определённым заболеванием, а остальные — нет. Предположим, что существует метод для разграничения этих двух долей, но при этом некоторые из здоровых классифицируются как больные, а некоторые из больных — как здоровые. Под «здоровым» и «больным» будем подразумевать отсутствие или наличие рассматриваемого заболевания. Это иллюстрируется на рисунке ниже «Общая модель чувствительности и специфичности».
Строка 20:
<math>\text{Специфичность }=\frac{{\color{fuchsia}\text{число здоровых, выявленных данным тестом}}}{{\color{teal}\text{истинное число здоровых среди протестированных}}}</math>
Для оценки качества работы любого бинарного теста, то есть теста, который разделяет множество на две части (например, на больных и здоровых), в зависимости от постановки задачи могут использоваться различные комбинации базовых статистических показателей (см. [[:en:Confusion matrix | confusion matrix]]).
== Примечания ==
| |||