Чувствительность и специфичность — статистические показатели диагностического теста по выявлению больных и здоровых, выводимых из ошибок первого и второго рода в бинарной классификации. Значения обоих показателей лежат в пределах от 0 до 1.
- Чувствительность (истинно положительная пропорция) отражает долю положительных результатов, которые правильно идентифицированы как таковые. Иными словами, чувствительность диагностического теста показывает вероятность того, что больной субъект будет классифицирован именно как больной.
- Специфичность (истинно отрицательная пропорция) отражает долю отрицательных результатов, которые правильно идентифицированы как таковые, то есть вероятность того, что не больные субъекты будут классифицированы именно как не больные.
Для примера можно рассмотреть группу, некоторые члены которой страдают определённым заболеванием, а остальные — нет. Предположим, что существует метод для разграничения этих двух долей, но при этом некоторые из здоровых классифицируются как больные, а некоторые из больных — как здоровые. Под «здоровым» и «больным» будем подразумевать отсутствие или наличие рассматриваемого заболевания. Это иллюстрируется на рисунке ниже «Общая модель чувствительности и специфичности».
Для оценки качества работы любого бинарного теста, то есть теста, который разделяет множество на две части (например, на больных и здоровых), в зависимости от постановки задачи могут использоваться различные комбинации базовых статистических показателей (см. confusion matrix).
Ссылки
- Altman DG, Bland JM (June 1994). “Diagnostic tests. 1: Sensitivity and specificity”. BMJ. 308 (6943): 1552. DOI:10.1136/bmj.308.6943.1552. PMC 2540489. PMID 8019315.
- Loong TW (September 2003). “Understanding sensitivity and specificity with the right side of the brain”. BMJ. 327 (7417): 716—9. DOI:10.1136/bmj.327.7417.716. PMC 200804. PMID 14512479.
