(1)特异度,又称真阴性率,即实际无病按该筛检标准被正确地判为无病的百分比。它反映了筛检试验确定非病人的能力。 特异度=D/(B+D)×100% (2)假阳性率,又称误诊率,即实际无病,但根据筛检被判为阳性的百分比。它反映的是筛检试验误诊病人的情况。 假阳性率= B /(B+D)×100% (3)特异度=1-假阳性率。
真阳性是指在测试中识别出患有疾病的人,而真阴性是指在测试中正确地识别出没有患病的人。 假阳性率的计算公式是:假阳性率=假阳性/(真阴性+假阳性) 假阴性率的计算公式是:假阴性率=假阴性/(真阳性+假阴性) 举个例子来说明这两个概念和计算方法。假设某种疾病在人群中的发病率为10%,即10%的人患有该疾病...
假阳性即正常人被检测阳性,假阳性率即正常人群中正常人被检测阳性的概率,这里多了一个率就要注意分母是什么,即相对什么人群来说。一般来说假阳性率越低越好,意味着不会误诊。同理可知道假阴性率代表什么。 只知道假阳性率还不足以确定检查的实用性,我们还需要比较假阳性率与疾病的真实流行情况。如果疾病十分罕见...
那么,根据上面的公式,假阳性率就等于10 / (10 + 990) = 0.01,也就是1%。这意味着在所有实际为健康的人中,有1%被错误地判断为患病。 在实际应用中,我们通常会将假阳性率和其他指标(如真阳性率、假阴性率、真阴性率)一起使用,以全面评估一个检测方法的准确性和可靠性。假阳性率越低,说明检测方法的准确性...
真阴性率,又称特异性(specificity),即实际上未患病的人被诊断为阴性的概率,计算公式是:真阴性/(真阴性+假阳性)×100%,此值越大,说明诊断试验越精确。 阳性预测值(positive predictive value) 指试验结果阳性中,实际患病者的百分比。 阴性预测值(negative predictive value)指试验结果阴性中,非患者的百分比。
输入 患病率%fractionratio 特异性%fractionratio 结果 假阳性 真阴性 假阳性率 小数点精确度 使用的方程式 假阳性 = (1 - 特异性) * (1 - 患病率) 真阴性 = 特异性 * (1 - 患病率) 假阳性率 = 100 * 假阳性 / (假阳性 + 真阴性)
阳性真阳性A假阳性B A+B 阴性假阴性C真阴性D C+D 合计A+C B+D A+B+C+D 各项指标的计算公式如下：灵敏度（真阳性率）=A/(A+C)×100% 特异度（真阴性率）=D/(B+D)×100% 假阳性率=B/(B+D)×100% 假阴性率=C/(A+C)×100% 阳性预测值=A/(A+B)×100% 阴性预测值=D/(C+D)×100%...
真阳性率(真阳性/真实病人):0/10=0%真阴性率 (真阴性/真实非病人):10/10==100%假阳性率(假阳性/真实非病人):0/10=0%假阴性率 (假阴性/真实病人):10/10=100%...因此真阳性样本量 + 假阳性样本量等于预测样本量,但真阳性率+ 假阳性率不等于 1。同理,因为真率和假率是之于真实样本量的,所以真...
特异性是指测试正确排除没有某种疾病的人的比例，也叫真阴性率（True Negative Rate，TNR）。例如，如果一个测试的特异性是 95%，那么它能够在 100 个真正没有该疾病的人中排除 95 个，而误诊 5 个。特异性越高，误诊率越低。特异性是临床试验正确识别那些没有疾病的患者的能力。它也被称为真阴性率（TNR）...
敏感性：P(检测=阳性|感染=真)=85% 特异性：P(检测=阴性|感染=假)=97% 这两个指标都是从原因到...