Interested Article - Чувствительность и специфичность

Чувствительность и специфичность — статистические показатели диагностического теста по выявлению больных и здоровых, выводимых из ошибок первого и второго рода в бинарной классификации . Значения обоих показателей лежат в пределах от 0 до 1.

Чувствительность (истинно положительная пропорция) отражает долю положительных результатов, которые правильно идентифицированы как таковые. Иными словами, чувствительность диагностического теста показывает вероятность того, что больной субъект будет классифицирован именно как больной.
Специфичность (истинно отрицательная пропорция) отражает долю отрицательных результатов, которые правильно идентифицированы как таковые, то есть вероятность того, что не больные субъекты будут классифицированы именно как не больные.

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».

${\text{Чувствительность}}={\frac {\color {Green}{\text{число больных, выявленных данным тестом}}}{\color {navy}{\text{истинное число больных среди протестированных}}}}$ ${\text{Чувствительность}}={\frac {\color {Green}{\text{число больных, выявленных данным тестом}}}{\color {navy}{\text{истинное число больных среди протестированных}}}}$

${\text{Специфичность }}={\frac {\color {fuchsia}{\text{число здоровых, выявленных данным тестом}}}{\color {teal}{\text{истинное число здоровых среди протестированных}}}}$ ${\text{Специфичность }}={\frac {\color {fuchsia}{\text{число здоровых, выявленных данным тестом}}}{\color {teal}{\text{истинное число здоровых среди протестированных}}}}$

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.).

Примечания

↑ Андрерс Альбом, Стефан Норрел. = Introduction to Modern Epidemiology / Мати Раху ; пер. с англ. И. Боня . — Таллин: Ин-т эксперим. и клин. медицины (Эстония), Дат. противорак. о-во., 1996. — 122 с. — ISBN 9985-9091-0-0 .

Ссылки

Altman DG, Bland JM (June 1994). . BMJ . 308 (6943): 1552. DOI : . PMC . PMID .
Loong TW (September 2003). . BMJ . 327 (7417): 716—9. DOI : . PMC . PMID .