Duyarlılık ve Özgüllük Hesaplama
Bir testin duyarlılığını ve özgüllüğünü bulun.
Sonuç
Nasıl hesaplanır?
2×2 sayım tablosunun dört hücresini girersiniz: TP (doğru pozitif), FN (yanlış negatif), TN (doğru negatif) ve FP (yanlış pozitif). Araç sonra şunları hesaplar: duyarlılık = TP ÷ (TP + FN), özgüllük = TN ÷ (TN + FP) ve doğruluk = (TP + TN) ÷ (TP + FN + TN + FP); her biri 100 ile çarpılıp iki ondalıklı yüzde olarak gösterilir. Girdiler yüzde değil, kişi ya da vaka sayısıdır. Bir sayı negatifse, gerçek pozitif yoksa (TP + FN = 0) ya da gerçek negatif yoksa (TN + FP = 0) sonuç çıkmaz. Araç öngörü değerlerini vermez; onlar, durumun test edilen grupta ne kadar yaygın olduğuna bağlıdır.
Örnek hesaplama
Bir tarama testi 300 kişi üzerinde denenir: 100 kişide durum vardır, 200 kişide yoktur. Test 100 kişinin 90'ını yakalar (TP = 90, FN = 10), 200 kişinin 160'ını doğru biçimde temize çıkarır (TN = 160, FP = 40). Duyarlılık = 90 ÷ 100 = %90,00. Özgüllük = 160 ÷ 200 = %80,00. Doğruluk = (90 + 160) ÷ 300 = %83,33. Yani test gerçek vakaların 10'da 1'ini kaçırır, sağlıklı kişilerin 5'te 1'ini ise yanlışlıkla pozitif işaretler.
Sık yapılan hatalar
- Hücreleri yanlış yere yazmak. En sık hata FN ile FP'nin yer değiştirmesidir; vaka kaçıran bir test, yanlış alarm veren bir test gibi görünür.
- Sayı yerine yüzde yazmak. Yayımlanmış duyarlılık ve özgüllükten 90, 10, 80 ve 20 yazarsanız araç bunları eşit bölünmüş 200 kişi sayar; gerçek gruplar farklı büyüklükteyse doğruluk yanlış çıkar.
- Doğruluğa bakıp yetinmek. Durum nadirse bir test yüksek doğrulukla bile gerçek vakaların çoğunu kaçırabilir; duyarlılığa ve özgüllüğe ayrı ayrı bakın.
- Duyarlılığı, pozitif sonucun doğru olma ihtimali sanmak. Bu, pozitif öngörü değeridir; araç bunu hesaplamaz ve yaygınlığa bağlıdır.
Kaynaklar
- Diagnostic tests. 1: Sensitivity and specificity — BMJ, 1994 (Altman & Bland)
Bu hesaplama hakkında
Bu hesaplayıcı, gerçek ve tahmin edilen sonuçlardan oluşan bir 2×2 karışıklık matrisinden bir tanı testinin duyarlılığını (gerçek pozitif oranı, TP/(TP+FN) — gerçekten pozitif olan vakaların testin doğru şekilde yakaladığı kısmı), özgüllüğünü (gerçek negatif oranı, TN/(TN+FP) — gerçekten negatif olan vakaların testin doğru şekilde temize çıkardığı kısmı) ve genel doğruluğunu bulur. Yüksek duyarlılık, gerçek vakaların çok azının kaçırıldığı anlamına gelir; yüksek özgüllük ise sağlıklı kişilerin çok azının yanlışlıkla pozitif işaretlendiği anlamına gelir — ve bu ikisi genellikle testin karar eşiğinin nereye ayarlandığına bağlı olarak birbirine karşı ödünleşir.
Klinisyenler ve epidemiyologlar, bir tarama testinin belirli bir hastalığın görülme sıklığı için yeterince güvenilir olup olmadığını değerlendirmek amacıyla bu rakamları kullanır; tıbbi cihaz ve laboratuvar testi üreticileri bunları doğrulama sürecinin bir parçası olarak düzenleyici kurumlara raporlar; halk sağlığı yetkilileri ise kitlesel bir tarama programının başlatılıp başlatılmayacağına karar verirken bunlardan yararlanır. Makine öğrenmesi sınıflandırıcıları geliştiren veri bilimciler, model performansını değerlendirmek için tam olarak aynı matematiği — recall ve gerçek-negatif oranı adları altında — kullanır; biyoistatistik öğrencileri de karışıklık matrisi sorularını çözmek için bu hesaplayıcıdan yararlanır.
Bu faydalı oldu mu?
En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.
Popüler hesaplayıcılar
Kredi Hesaplama
Aylık taksit, toplam faiz ve ödeme planını hesaplayın.
Yüzde Hesaplama
Yüzde değişim, indirim ve oran hesaplamaları.
İndirim Hesaplama
İndirimli fiyatı, kazancı ve indirim tutarını hesaplayın.
Vücut Kitle Endeksi (VKİ)
Boy ve kiloya göre vücut kitle endeksini hesaplayın.
Yaş Hesaplama
Doğum tarihinden bugüne tam yıl, ay ve gün cinsinden yaşınızı hesaplayın.
Bileşik Faiz Hesaplama
Ana para, faiz oranı ve süreye göre bileşik faizle nihai tutarı hesaplayın.
Tüm Hesaplayıcılar
- Kredi Hesaplama
- Kar Hesaplama
- İndirim Hesaplama
- Vücut Kitle Endeksi (VKİ)
- Yüzde Hesaplama
- İdeal Kilo Hesaplama
- Yaş Hesaplama
- Gebelik Hesaplama
- Bileşik Faiz Hesaplama
- Bazal Metabolizma (BMR) Hesaplama
- Bahşiş Hesaplama
- Yakıt Maliyeti Hesaplama
- Tarih Farkı Hesaplama
- Uyku Döngüsü Hesaplama
- Günlük Su İhtiyacı Hesaplama
- Basit Faiz Hesaplama
- Kalp Atış Hızı Bölgeleri Hesaplama
- Koşu Temposu Hesaplama
- Evcil Hayvan Yaşı Hesaplama
- Kalori Yakım Hesaplama
- Makro Besin Dağılımı Hesaplama
- TDEE (Toplam Günlük Enerji İhtiyacı) Hesaplama
- Bel-Kalça Oranı Hesaplama
- Takdir ve Teşekkür Belgesi Hesaplama
- Tek Tekrar Maksimum (1RM) Hesaplama
- Yumurtlama (Ovülasyon) Hesaplama
- Elektrik Maliyeti Hesaplama
- Birim Fiyat Hesaplama
- Tasarruf Hedefi Hesaplama
- Başabaş Noktası Hesaplama
- Boya Hesaplama
- Vize-Final Ortalama Hesaplama
- İş Günü Hesaplama
- Saat Farkı (Süre) Hesaplama
- Yakıt Tüketimi Hesaplama
- Sıcaklık Birimi Çevirici
- Fayans (Seramik) Hesaplama
- En-Boy Oranı Hesaplama
- Roma Rakamı Çevirici
- Hedef Kilo Süresi Hesaplama
- Maaş Çevirici (Saatlik-Yıllık)
- Kredi Kartı Doğrulama (Luhn)
- Vücut Yüzey Alanı (BSA) Hesaplama
- Hissedilen Sıcaklık Hesaplama
- Ohm Kanunu Hesaplama
- PPI (Piksel Yoğunluğu) Hesaplama
- Molar Kütle Hesaplama
- Burç Hesaplama (Batı + Çin)
- IBAN Doğrulama
- Ayakkabı Numarası Dönüştürücü
- Ülke Bilgisi (Telefon Kodu) Sorgulama
- Saat Dilimi Farkı (Dünya Saati)
- CAGR (Bileşik Yıllık Büyüme) Hesaplama
- 72 Kuralı Hesaplama
- Kandaki Alkol (Promil) Hesaplama
- Yağsız Vücut Kütlesi (LBM) Hesaplama
- Pisagor Teoremi Hesaplama
- Hız Birimi Dönüştürücü
- İndirme Süresi Hesaplama
- Tarih Hesaplama (Gün Ekle/Çıkar)
Hesaplayıcı bulunamadı
Yorumlar (1)
Doğruluk harika görünürken duyarlılık işe yaramaz olabilir. Bir test 10 gerçek vakadan hiçbirini bulamayıp 990 sağlıklı kişiyi doğru ayıklarsa doğruluk yüzde 99,00, duyarlılık ise yüzde 0,00 çıkar; bu yüzden üç sayıyı birlikte okuyun. Öngörü değerleri için durumun ne kadar yaygın olduğu da gerekir ve bu araç onları hesaplamaz. Hangi testi ya da sınıflandırıcıyı değerlendiriyorsunuz?