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正向預測值！(陽性預測值是什么意思？)性能驗證矩陣

測試方法的性能驗證通常與對照方法進行比較，后者一般是真理或金標準。被驗證的事實包括患病和未患病的兩組人，所以測試方法的結果會出現四種情況。在患者中檢測到的陰性和陽性數字以及在非患者中檢測到的陰性和陽性數字如下表所示:

真陽性率(靈敏度):c/a；方法檢測出的陽性數在參考物或金標準陽性(患病人群)中的比例；假陰性率越高，假陰性率越低。

真實率(特異性):D1/A1；方法對照物或金標準陰性(非患病人群)中檢測出的陰性數的比例；假陽性率越高，假陽性率越低。

假陽性率(誤診率):c1/a1(=1-真陰性率)；方法檢測陽性數在參照物或陰性金標準(非患病人群)中的比例。

假陰性率(漏診率):d/a(=1-真陽性率)；方法對照物或金標準陽性(患病人群)中檢測出的陰性數的比例。

預測值:C/B；試驗方法真陽性數占試驗方法總陽性數的比例

陰性預測值:D1/B1；測試方法的真負數占測試方法總負數的比率

精度:(c+D1)/n；方法真正數和真負數之和占參照物總數的比例(n)

那么負預測值是什么意思呢？例如:

檢測方法的敏感性和特異性分別為95%和90%，疾病的基本患病率為5%。

如果有1000個樣本，實際患病人數為50人，非患病人數為950人。在患者中，該方法檢測到的陽性和陰性數分別為45和5，而在非患者中，該方法檢測到的陽性和陰性數分別為95和855。

則陽性預測值=45/(45+95)=33%

根據貝葉斯統(tǒng)計公式，計算檢測為陽性時的概率P(患病為陽性):

(95%×5%)/{(95%×5%)+(10%×95%)}=33%

可見陽性預測值=P(疾病呈陽性)。

陽性預測值與人群基本患病率有關，人群基本患病率受樣本量、被檢人群、地區(qū)等因素影響。因此，陽性預測值只有在引入人群的基本患病率后才有意義。它代表了當檢測結果為陽性時，某人患病的概率。

目前上述的內容應該能夠為大家解答出大家對于陽性預測值!(陽性預測值代表什么意義)的疑惑了，所以如果大家還想要了解更多的知識內容，也可以關注本站其他文章進行了解哦。

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