什么是特异性，敏感性特异性计算公式，假阳性率

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-30 16:54 标签： 特异性 假阳性
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[求助]敏感度和特异度的计算公式忘记了
敏感度和特异度的计算公式忘记了．哪位能告知灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。金标准（能确诊）&&&&&&超声诊断&&&&＋&&－&&合计&&＋&&A&&B&&&&－&&C&&D&&&&合计&&&&&&&&灵敏度＝A/(A+C)*100%&&&&&&&&特异度＝D/(B+D)*100%&&&&&&&&阳性预测值＝A/(A+*100%&&&&&&&&阴性预测值＝D/(C+D)*100%&&&&&&&&正确指数＝灵敏度＋特异度－1&&&&&&&&误诊率＝B/(B+D)&&&&&&&&漏诊率＝C/(A+C)&&&&&&&&假阳性率＝B/(B+D)&&&&&&&&假阴性率＝C/(A+C)&&诊断符合率＝(A+D)/(A+B+C+D)谢谢二位了
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敏感性 特异性 假阳性 假阴性-诊断实验评价指标的应用及分析.doc
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3秒自动关闭窗口假阳性率和假阴性率、特异性和灵敏性分别指什么
假阳性率和假阴性率、特异性和灵敏性分别指什么
09-04-07 &匿名提问
临床特异度是衡量试验正确地判定无病者的能力，特异度是将实际无病的人正确地判定为真阴性的比例。    临床灵敏度可用来衡量某种试验检测出有病者的能力，灵敏度是将实际有病的人正确地判定为真阳性的比例。
请登录后再发表评论!敏感性与特异性的关系；敏感性（具有该特性的对象被预知的可能性大小）=真；1.高敏感性→上述a增大→L线下移，无限接近X轴；2.高特异性→上述d增大→L线上移，无限接近+∞；由此可见，高敏感性与高特异性不可兼得：高敏感性则；可采用敏感性高与特异性高的不同方法相结合；英文名词：；TP――TruePositive（真正,TP）被；TN――TrueNegative（
敏感性与特异性的关系 敏感性（具有该特性的对象被预知的可能性大小）=真阳性率=a/a+c； 特异性（对象所具有的特殊属性的程度）=真阴性率=d/b+d； 漏诊率=1-敏感性=c/a+c； 误诊率=1-特异性=b/b+d 敏感性与特异性的关系： 1.高敏感性→上述a增大→L线下移，无限接近X轴但是无法达到（存在的必然性）→c、d越来越小，b越来越大，即低漏诊率，高误诊率和低真阴性率（低特异性）。 2.高特异性→上述d增大→L线上移，无限接近+∞但是无法达到（存在的必然性）→a、b越来越小，c越来越大，即高漏诊率，低误诊率和低真阳性率（低敏感性）。 由此可见，高敏感性与高特异性不可兼得：高敏感性则低特异性，高特异性则低敏感性。 可采用敏感性高与特异性高的不同方法相结合。
英文名词： TP ―― True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 TN ―― True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率 FP ――False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率 FN――False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率 True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity）
TPR = TP /（TP + FN）
正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Rate（真负率 , TNR）或特异度（specificity）
TNR = TN /（TN + FP）
负样本预测结果数 / 负样本实际数 False Positive Rate （假正率, FPR）
FPR = FP /（FP + TN）
被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 False Negative Rate（假负率 , FNR）
FNR = FN /（TP + FN）
被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数
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