როგორ გამოვთვალოთ სიზუსტე მგრძნობიარობიდან და სპეციფიკიდან?

2024 ავტორი: Michael Samuels | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 01:46

სიზუსტე = ( მგრძნობელობა ) (გავრცელება) + ( სპეციფიკა ) (1 - გავრცელება). რიცხვითი მნიშვნელობა სიზუსტე წარმოადგენს ჭეშმარიტი პოზიტიური შედეგების (როგორც ჭეშმარიტი პოზიტიური, ისე ჭეშმარიტი ნეგატიური) პროპორციას შერჩეულ პოპულაციაში. ან სიზუსტე 99% შემთხვევაში ტესტის შედეგი ზუსტია, მიუხედავად დადებითი ან უარყოფითი.

ასევე იკითხა, როგორ გამოვთვალოთ ცრუ დადებითი მგრძნობელობისა და სპეციფიკიდან?

დაკავშირებული გამოთვლები

1. ცრუ დადებითი მაჩვენებელი (α) = I ტიპის შეცდომა = 1 - სპეციფიკა = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
2. ცრუ უარყოფითი მაჩვენებელი (β) = II ტიპის შეცდომა = 1 − მგრძნობელობა = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
3. სიმძლავრე = მგრძნობელობა = 1 - β

გარდა ამისა, რა არის სიზუსტის ფორმულა? The სიზუსტე შეიძლება განისაზღვროს, როგორც სწორად კლასიფიცირებული შემთხვევების პროცენტი (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN). სადაც TP, FN, FP და TN წარმოადგენს ჭეშმარიტი დადებითი, ცრუ უარყოფითი, ცრუ დადებითი და ჭეშმარიტი ნეგატივების რაოდენობას, შესაბამისად. კარგი კლასიფიკატორებისთვის, TPR და TNR ორივე უნდა იყოს 100%-ით ახლოს.

ამას გარდა, როგორ ხედავთ სპეციფიკურობისა და მგრძნობელობის ალბათობას?

ძირითადი ცნებები და განმარტებები მგრძნობელობა არის დაავადების მქონე პაციენტთა წილი, რომლებიც დადებითად გამოდიან. ში ალბათობა აღნიშვნა: P (T⁺|დ⁺) = TP / (TP+FN). სპეციფიკა არის დაავადების გარეშე პაციენტთა პროპორცია, რომლებიც უარყოფითია. ში ალბათობა აღნიშვნა: P (T^-| დ^-) = TN / (TN + FP).

რომელია უფრო მნიშვნელოვანი მგრძნობელობა ან სპეციფიკა?

მგრძნობელობა ეხება ტესტის უნარს განსაზღვროს დაავადების მქონე ინდივიდი, როგორც დადებითი. უაღრესად მგრძნობიარე ტესტი ნიშნავს, რომ არსებობს ცრუ უარყოფითი შედეგები და, შესაბამისად, დაავადების ნაკლები შემთხვევა გამოტოვებულია. The სპეციფიკა ტესტი არის მისი უნარი განსაზღვროს ინდივიდი, რომელსაც არ აქვს დაავადება ნეგატიურად.