Differenza tra sensibilità e specificità

Sensibilità vs Specificità

Sensibilità e specificità sono due termini sottoposti a test statistici. A seconda della natura dello studio, l'importanza dei due può variare. Il test ideale dovrebbe essere in grado di fornire risultati con sensibilità al 100% e specificità al 100%, ma in un'applicazione pratica è difficile da raggiungere. Nella maggior parte degli incidenti, uno scambio tra i due è essenziale per costruire una base ragionevole per l'affidabilità dei risultati del test.

sensibilità

La sensibilità è anche chiamata la frequenza di richiamo. Questo misura la probabilità di positivi effettivi. In altre parole, questa funzione di test è più focalizzata sull'identificazione dei membri campione che sono effettivamente positivi verso la proprietà testata. Per un'istanza facciamo un test che scopre quanti pazienti sono effettivamente affetti da una certa malattia, quindi possiamo dire che stiamo aspettando la probabilità di risposte positive verso la proprietà testata "malata"; pertanto, tali misurazioni si stanno concentrando sulla sensibilità. La sensibilità può essere mostrata da una semplice equazione;

Sensibilità = Numero di veri positivi (correttamente identificati) / [Numero di veri positivi + Numero di falsi negativi (non correttamente rifiutati)]

Cercare di ottenere una sensibilità del 100% in un test pratico è inutile perché elimina il lotto rifiutato in modo errato. Pertanto, lo sforzo è di raggiungere una sensibilità molto elevata e un test ad alta sensibilità può essere considerato abbastanza affidabile. Non si dovrebbe pensare che la sensibilità significhi precisione. La precisione fornisce un rapporto tra risultati positivi e risultati falsi positivi mentre la sensibilità è una misura del rapporto tra i positivi effettivi e il totale dei positivi misurati dal test, inclusi quelli conteggiati indirettamente.

Specificità

La specificità è anche nota come vero tasso negativo. Questo misura la probabilità di negativi reali. L'obiettivo di questa misurazione è scoprire i membri del campione che sono effettivamente negativi nei confronti della proprietà testata. Prendendo lo stesso esempio, dove le persone sono testate per soffrire di una certa malattia; se il metodo di prova viene modificato per concentrarsi su chi sono le persone che non hanno la malattia, allora possiamo dire che la specificità della misura del test. Pertanto, è chiaro che ciò che fa la specificità è la conferma di quanti sono negativi nei confronti della proprietà testata. La specificità può anche essere facilmente attribuita a un'equazione;

Specificità = Numero di veri negativi (correttamente rifiutati) / Numero di veri negativi + Numero di falsi positivi (identificati erroneamente)

La specificità è molto importante nei test medici e nei test chimici. Nei test medici che confermano che una persona non ha la malattia è più importante del rilevamento di una persona che ce l'ha. Perché quando viene presa in considerazione la risposta positiva non vi è alcuna garanzia sul grado di malattia, poiché afferma semplicemente che la persona è positiva. Ma sapere che una persona non ha una malattia è un risultato più deciso e forte. Lo stesso vale per i test chimici, dove scoprire che alcune sostanze sono presenti è un risultato debole rispetto alla ricerca della sua assenza. Entrambe queste proprietà statistiche sono importanti, ed è fondamentale decidere quali dovrebbero essere scambiate per cui.

Qual è la differenza tra sensibilità e specificità?

• La sensibilità misura la probabilità che qualcosa venga testato "positivo"

• Specificity misura la probabilità che qualcosa venga testato "negativo"