本頁使用了標題或全文手工轉換

靈敏度和特異度

維基百科,自由的百科全書
跳至導覽 跳至搜尋
Sensitivity and specificity

靈敏度特異度(英語:Sensitivity and specificity),或稱敏感性特異性[1],是統計學中用來表徵二項分類測試特徵的數據,在統計學中也被稱為統計分類,在醫學中廣為使用。

  • 靈敏度Sensitivity,也稱為真陽性率、召回率(Recall)英語Precision and recall#Definition (classification context)[2] )是指實際為陽性的樣本中,判斷為陽性的比例(例如真正有生病的人中,被判斷為有生病者的比例),計算方式是真陽性除以真陽性+假陰性(實際為陽性,但判斷為陰性)的比值[3]
  • 特異度Specificity,也稱為真陰性率)是指實際為陰性的樣本中,判斷為陰性的比例(例如真正未生病的人中,被醫院判斷為未生病者的比例),計算方式是真陰性除以真陰性+假陽性(實際為陰性,但判斷為陽性)的比值[3]

必須注意的是「陽性」與「陰性」這兩個詞並不指涉固定的值,僅是表示存在或不存在,當使用在不同主題時,其意義不會相同。例如應用在討論疾病時,「陽性」可以表示「染病」,「陰性」可以表示「健康」。

包括醫學診斷檢定的許多測試中,靈敏度是指真陽性沒有被忽視的程度(所以偽陰性很少),而特異度是真陰性確實鑑別的程度(所以偽陽性很少)。因此,一個高靈敏度的檢定很少忽略真陽性(例如:即使有異常仍然檢定為無異常);而高特異度檢定則很少將不是檢定目標的其他東西鑑別為陽性(例如:檢定出一種非常相似的細菌卻將其誤判為目標細菌)。一個高靈敏度高特異度的檢定表示其兩方面都做得好,所以這個檢定「很少忽略它正在尋找的目標並且很少將其他東西誤判為目標。」

靈敏度可以作為避免假陰性的量化指標,而特異度可以作為避免假陽性的量化指標。對於任何測試而言,都需要在靈敏度及特異度之間進行取捨。例如機場安檢英語Airport security中對於登機人員是否有攜帶危險物品的檢查,掃描器可能會在檢查到像皮帶頭或鎖匙等低危險物品時觸發(低特異度),但會減少實際攜帶了危險物品,但沒有檢查到的可能性(高靈敏度)。這個取捨可以用ROC曲線(接收者操作特徵曲線)來表示。完美的分類器可以達到100%的靈敏度(所有生病的人都會檢測為生病),及100%的特異度(沒有一個健康不生病的人會被檢測為生病)。但是理論上所有的分類器都會有最小的誤差範圍,稱為貝葉斯錯誤率

舉例[編輯]

在個100人的樣本中,有10人事實上患有A病(陽性),經過檢測後,9人判定患有A病(真陽性),而1人判定並不患有A病(假陰性); 另外的90人實際上並不患有A病(陰性),然後經過檢測後,其中的5人被判定患有A病(假陽性),另外的85人判定不患有A病(真陰性)。

靈敏度=真陽性/(真陽性+假陰性)=9/(9+1)=90%;

特異度=真陰性/(真陰性+假陽性)=85/(85+5)=94.4%.

此處,靈敏度即為在患病人群中,成功確證患病的機率;而特異度即為在不患病的人群中,成功排除患病的機率。

參考資料[編輯]

  1. ^ 李雅芬. 【檢驗小百科】檢驗報告面面觀. epaper.ntuh.gov.tw. 臺大醫院健康電子報. 2016-06 [2021-02-05]. 
  2. ^ Detector Performance Analysis Using ROC Curves – MATLAB & Simulink Example. www.mathworks.com. [2016-08-11]. 
  3. ^ 3.0 3.1 生物統計學-靈敏度與特異度概念,基礎醫學教室. 高點醫護網. [2020-05-06] (中文(台灣)‎). 

相關條目[編輯]