Czułość i swoistość
Czułość i swoistość – miary opisujące zdolność testu w diagnostyce medycznej, modelu prognostycznego, klasyfikatora binarnego w uczeniu maszynowym itp. do wykrycia badanej cechy (czułość) lub wykrycia jej braku (swoistość). Pojęcia czułości i swoistości stosuje się w uczeniu maszynowym, diagnostyce medycznej, badaniach naukowych itp. W zależności od dziedziny czułość (ang. sensitivity) bywa nazywana pełnością (ang. recall)[1], odsetkiem obserwacji prawdziwie pozytywnych (ang. true positive rate, TPR), prawdopodobieństwem wykrycia (ang. probability of detection, POD) lub współczynnikiem trafień (ang. hit rate)[2], swoistość to inaczej odsetek obserwacji prawdziwie negatywnych (ang. true negative rate).
Czułość to stosunek wyników prawdziwie dodatnich do sumy prawdziwie dodatnich i fałszywie ujemnych. Czułość 100% w przypadku testu medycznego oznaczałaby, że wszystkie osoby chore lub ogólnie z konkretnymi poszukiwanymi zaburzeniami zostaną rozpoznane. Pojęcie interpretuje się jako zdolność testu do prawidłowego rozpoznania choroby tam, gdzie ona występuje[3][4].
Swoistość to stosunek wyników prawdziwie ujemnych do sumy prawdziwie ujemnych i fałszywie dodatnich[3][4]. Swoistość 100% oznaczałaby, że wszyscy ludzie zdrowi w wykonanym teście diagnostycznym zostaną oznaczeni jako zdrowi. Test o wysokiej swoistości cechuje niski błąd pierwszego rodzaju.
Zarówno czułość jak i swoistość testu są ważnymi wskaźnikami dokładności testu lub klasyfikatora binarnego i osobno nie dają pełnego obrazu; tylko wspólnie dają one pojęcie o stopniu zaufania, jakim można darzyć dany test.
Tablica pomyłek testu diagnostycznego:
| Stan (na przykład choroba) | ||||
| prawdziwy | fałszywy | |||
| Wynik testu | dodatni | prawdziwie dodatni | fałszywie dodatni | → wartość predykcyjna dodatnia |
| ujemny | fałszywie ujemny | prawdziwie ujemny | → wartość predykcyjna ujemna | |
| ↓ czułość |
↓ swoistość |
|||
Zobacz też
[edytuj | edytuj kod]Przypisy
[edytuj | edytuj kod]- ↑ Nina Zumel, John Mount, Język R i analiza danych w praktyce, 2021, s. 214 (pol.).
- ↑ M. Melonek, Porównanie wyników weryfikacji modeli numerycznych prognoz pogody działających operacyjnie w ICM, „Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich”, 2011 (06), 2011, s. 31–42 [dostęp 2025-02-14] (pol.).
- ↑ a b Robert Beaglehole, Ruth Bonita, Tord Kjellstrom: Podstawy epidemiologii. Łódź: Instytut Medycyny Pracy, 1996, s. 108. ISBN 83-86052-71-6.
- ↑ a b Miquel Porta: A Dictionary of Epidemiology. Oxford: International Epidemiological Association – Oxford University Press, 2008. ISBN 978-0-19-531449-6.