贝叶斯统计 II MultiCalc

 

输入
 

真阳性		# index none number points score
假阳性		# index none number points score
真阴性		# index none number points score
假阴性		# index none number points score

 

结果
 

敏感性		% fraction ratio
特异性		% fraction ratio
患病率		% fraction ratio
阳性预测值		% fraction ratio
阴性预测值		% fraction ratio
阳性似然比		% fraction ratio
阴性似然比		% fraction ratio
验前比		% fraction ratio
后验可能性阳性		% fraction ratio
后验概率阳性		% fraction ratio
后验可能性阴性		% fraction ratio
后验概率阴性		% fraction ratio
假阳性率		% fraction ratio
假阴性率		% fraction ratio
总准确率		% fraction ratio
小数点精确度   0 1 2 3

 

 

 
使用的方程式
 

敏感性 = 真阳性 / (真阳性 + 假阴性)

特异性 = 真阴性 / (真阴性 + 假阳性)

患病率 = (真阳性 + 假阴性) / (真阳性 + 真阴性 + 假阳性 + 假阴性)

阳性预测值 = 100 * 真阳性 / (真阳性 + 假阳性)

阴性预测值 = 100 * 真阴性 / (真阴性 + 假阴性)

阳性似然比 = 敏感性 / (1-特异性)

阴性似然比 = (1-敏感性) / 特异性

验前比 = 患病率 / (1 - 患病率)

后验可能性阳性 = 验前比 * 阳性似然比

后验概率阳性 = 后验可能性阳性 / (1 + 后验可能性阳性)

后验可能性阴性 = 验前比 * 阴性似然比

后验概率阴性 = 后验可能性阴性 / (1 + 后验可能性阴性)

假阳性率 = 100 * 假阳性 / (假阳性 + 真阴性)

假阴性率 = 100 * 假阴性 / (真阳性 + 假阴性)

总准确率 = 100 * (真阳性 + 真阴性) / (真阳性 + 真阴性 + 假阳性 + 假阴性)

 

 

参考

1. Perera R, Heneghan C. Making sense of diagnostic test likelihood ratios. ACP J Club. 2007 Mar-Apr;146(2):A8-9. PubMed ID: 17335149
2. Page J, Attia J. Using Bayes' nomogram to help interpret odds ratios. ACP J Club. 2003 Sep-Oct;139(2):A11-2. PubMed ID: 12954046