Calcolatore di sensibilità e specificità

Sensibilità e specificità trasformano una matrice di confusione a quattro celle nelle due caratteristiche operative che un articolo diagnostico, una nota di screening o una rassegna di classificatori binari cita davvero. La sensibilità — detta anche tasso di veri positivi o recall — è la quota di positivi reali che il test cattura: veri positivi divisi per veri positivi più falsi negativi. La specificità — il tasso di veri negativi — è la quota di negativi reali che lascia correttamente non segnalati: veri negativi divisi per veri negativi più falsi positivi. Questo calcolatore di sensibilità e specificità accetta quei quattro conteggi e restituisce entrambi i tassi come proporzioni sull'intervallo unitario e come percentuali.

Che cosa misurano sensibilità e specificità in una tabella 2×2

Un test o un classificatore binario ripartisce le osservazioni in quattro celle: veri positivi, veri negativi, falsi positivi e falsi negativi. La sensibilità risponde a una di quelle domande: di chi ha davvero la condizione, o appartiene alla classe positiva, quale frazione ha segnalato la regola? La formula è i veri positivi sulla somma di veri positivi e falsi negativi — ogni positivo reale, catturato o mancato.

La specificità risponde alla domanda complementare: di chi è davvero libero dalla condizione, quale frazione la regola ha lasciato correttamente non segnalata? Quella formula è i veri negativi sulla somma di veri negativi e falsi positivi. Quelle identità sono anteriori alle schede di punteggio dell'apprendimento automatico.

Sono il linguaggio degli studi diagnostici, dei programmi di screening e dei manuali di epidemiologia, e non coincidono con il valore predittivo positivo né con quello negativo. I valori predittivi mescolano la prevalenza nelle stesse quattro celle; sensibilità e specificità non lo fanno. Un saggio molto sensibile può lasciare comunque un valore predittivo positivo modesto quando la malattia è rara, perché i falsi positivi sommergono i pochi casi veri.

Viceversa, un saggio specifico può perdere molti casi se la sua sensibilità è scarsa. Questa pagina si ferma ai due tassi. Non stima la prevalenza, non calcola rapporti di verosimiglianza né la probabilità post-test, e non comprime la tabella in una sola correlazione di Matthews né in un punteggio F1.

Quelle sono intenzioni di ricerca diverse, con pagine proprie. Qui Lei ottiene la coppia di caratteristiche operative a partire dai quattro conteggi che già possiede, come proporzioni sull'intervallo unitario, più le stesse cifre come percentuali così una sezione metodi può citare l'una o l'altra convenzione senza una seconda conversione.

Dove un calcolatore di sensibilità e specificità giustifica il proprio posto

I corsi di metodi diagnostici usano un calcolatore di sensibilità e specificità perché chi impara trasformi una tabella 2×2 pubblicata nei due tassi senza confonderli con i valori predittivi. Le note dei programmi di screening e i club di riviste citano spesso entrambe le caratteristiche operative di una coorte di validazione — mammografia, troponina, antigene rapido, un nuovo PCR — e chiamare un minuscolo estremo parse evita di trascinare un pacchetto statistico completo per quattro interi.

Non confonda questa pagina con una di probabilità post-test che prende sensibilità e specificità come ingressi, con una del teorema di Bayes che vuole anche un prior, né con una di correlazione di Matthews che comprime le stesse quattro celle in un solo coefficiente: qui l'intenzione di ricerca sono i due tassi stessi. Tenga le richieste piccole, fissi le proporzioni arrotondate nei test e otterrà sensibilità e specificità riproducibili per i compiti, i plugin LMS e i worker di bordo senza erigere un'infrastruttura di algebra simbolica propria.

Invii sempre conteggi non negativi e tratti una riga o una colonna di reali a zero come errore di contratto, non come un silenzio che afferma il cento per cento.