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Come si calcola l'accuratezza dalla sensibilità e dalla specificità?
Come si calcola l'accuratezza dalla sensibilità e dalla specificità?

Video: Come si calcola l'accuratezza dalla sensibilità e dalla specificità?

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Video: Sensibilità e portata di uno strumento di misura 2024, Giugno
Anonim

Precisione = ( sensibilità ) (prevalenza) + ( specificità ) (1 - prevalenza). Il valore numerico di precisione rappresenta la proporzione di risultati veri positivi (sia veri positivi che veri negativi) nella popolazione selezionata. Un precisione del 99% delle volte il risultato del test è accurato, indipendentemente da positivo o negativo.

Inoltre è stato chiesto, come si calcola il falso positivo dalla sensibilità e dalla specificità?

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  1. Tasso di falsi positivi (α) = errore di tipo I = 1 − specificità = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
  2. Tasso di falsi negativi (β) = errore di tipo II = 1 − sensibilità = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
  3. Potenza = sensibilità = 1 − β

Inoltre, qual è la formula per la precisione? Il precisione può essere definita come la percentuale di istanze correttamente classificate (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN). dove TP, FN, FP e TN rappresentano rispettivamente il numero di veri positivi, falsi negativi, falsi positivi e veri negativi. Per buoni classificatori, TPR e TNR dovrebbero essere entrambi più vicini al 100%.

Oltre a questo, come trovi la probabilità di specificità e sensibilità?

Concetti e definizioni di base sensibilità è la proporzione di pazienti con malattia che risultano positivi. In probabilità notazione: P(T+|D+) = TP / (TP+FN). Specificità è la proporzione di pazienti senza malattia che risultano negativi al test. In probabilità notazione: P(T-|D-) = TN / (TN + FP).

Qual è la sensibilità o la specificità più importante?

sensibilità si riferisce alla capacità di un test di designare un individuo con malattia come positivo. Un altamente sensibile test significa che ci sono pochi risultati falsi negativi e quindi meno casi di malattia vengono persi. Il specificità di un test è la sua capacità di designare un individuo che non ha una malattia come negativo.

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