Calculadora de sensibilidad y especificidad

La sensibilidad y la especificidad convierten una matriz de confusión de cuatro celdas en las dos características de operación que un artículo diagnóstico, una nota de cribado o una revisión de clasificadores binarios cita de verdad. La sensibilidad —también llamada tasa de verdaderos positivos o recall— es la fracción de positivos reales que la prueba captura: verdaderos positivos divididos entre verdaderos positivos más falsos negativos. La especificidad —la tasa de verdaderos negativos— es la fracción de negativos reales que deja correctamente sin marcar: verdaderos negativos divididos entre verdaderos negativos más falsos positivos. Esta calculadora de sensibilidad y especificidad acepta esos cuatro recuentos y devuelve ambas tasas como proporciones en el intervalo unitario y como porcentajes.

Qué miden la sensibilidad y la especificidad en una tabla 2×2

Una prueba o un clasificador binario reparte las observaciones en cuatro celdas: verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos. La sensibilidad responde a una de esas preguntas: de quienes tienen de verdad la condición, o pertenecen a la clase positiva, ¿qué fracción marcó la regla? La fórmula es verdaderos positivos sobre la suma de verdaderos positivos y falsos negativos —cada positivo real, se haya capturado o se haya perdido—.

La especificidad responde a la pregunta complementaria: de quienes están de verdad libres de la condición, ¿qué fracción dejó la regla correctamente sin marcar? Esa fórmula es verdaderos negativos sobre la suma de verdaderos negativos y falsos positivos. Esas identidades son anteriores a las tarjetas de puntuación del aprendizaje automático.

Son el lenguaje de los estudios diagnósticos, los programas de cribado y los manuales de epidemiología, y no coinciden con el valor predictivo positivo ni con el negativo. Los valores predictivos mezclan la prevalencia en las mismas cuatro celdas; la sensibilidad y la especificidad no lo hacen. Un ensayo muy sensible puede dejar aun así un valor predictivo positivo modesto cuando la enfermedad es rara, porque los falsos positivos ahogan los pocos casos verdaderos.

A la inversa, un ensayo específico puede perder muchos casos si su sensibilidad es pobre. Esta página se detiene en las dos tasas. No estima la prevalencia, no calcula razones de verosimilitud ni la probabilidad postprueba, y no comprime la tabla en una sola correlación de Matthews ni en una puntuación F1.

Esas son intenciones de búsqueda distintas, con páginas propias. Aquí usted obtiene el par de características de operación a partir de los cuatro recuentos que ya tiene, como proporciones en el intervalo unitario, y las mismas cifras como porcentajes para que un apartado de métodos cite cualquiera de las dos convenciones sin una segunda conversión.

Dónde una calculadora de sensibilidad y especificidad aporta valor

Los cursos de métodos diagnósticos usan una calculadora de sensibilidad y especificidad para que quien aprende convierta una tabla 2×2 publicada en las dos tasas sin mezclarlas con los valores predictivos. Las notas de programas de cribado y los clubes de revistas suelen citar ambas características de operación de una cohorte de validación —mamografía, troponina, antígeno rápido, un PCR nuevo— y llamar a un extremo parse diminuto evita arrastrar un paquete estadístico completo por cuatro enteros.

No confunda esta página con una de probabilidad postprueba que toma sensibilidad y especificidad como entradas, con una de teorema de Bayes que también pide una previa, ni con una de correlación de Matthews que comprime las mismas cuatro celdas en un solo coeficiente: aquí la intención de búsqueda son las dos tasas mismas. Mantenga las solicitudes pequeñas, fije las proporciones redondeadas en las pruebas y obtendrá sensibilidad y especificidad reproducibles para deberes, plugins de LMS y workers de borde sin montar infraestructura de álgebra simbólica propia.

Envíe siempre recuentos no negativos y trate una fila o columna de reales en cero como error de contrato, no como un silencio que afirma el cien por ciento.