La sensibilidad de una prueba es el porcentaje de individuos con una determinada enfermedad o característica correctamente identificadas como positivas por la prueba. Pruebas con alta sensibilidad son útiles como pruebas de detección para descartar la presencia de una enfermedad. La sensibilidad es una característica intrínseca de la prueba parámetro independiente de la prevalencia de la enfermedad el nivel de confianza de una de las pruebas de sensibilidad, sin embargo, depende del tamaño de la muestra. Pruebas realizadas en tamaños de muestra pequeños (por ejemplo, 20-30 muestras) más amplios intervalos de confianza, lo que significa la mayor imprecisión. 95% intervalo de confianza para una de las pruebas de sensibilidad es una medida importante en la validación de una prueba para el aseguramiento de la calidad. Para determinar el intervalo de confianza 95%, siga estos pasos.
Medidas
1
@@_
@@Determinar las pruebas de sensibilidad. Esto se da generalmente para una prueba específica como parte de las pruebas característica intrínseca. Es igual al porcentaje de positivos entre todas probado las personas con la enfermedad o característica de interés. Para este ejemplo, supongamos que la prueba tiene una sensibilidad de 95%, o 0.95.
2
@@_
@@Restar la sensibilidad de la unidad. Para nuestro ejemplo, tenemos un 1-0.95 = 0.05.
3
@@_
@@Multiplicar el resultado anterior por la sensibilidad. Para nuestro ejemplo, tenemos 0,05 x 0.95 = 0.0475.
4
@@_
@@Dividir el resultado anterior por el número de casos positivos. Supongamos que de los 30 casos positivos fueron en el conjunto de datos. Para nuestro ejemplo, tenemos 0.0475/30 = 0.001583.
5
@@_
@@Tomar la raíz cuadrada del resultado anterior. En nuestro ejemplo, sería sqrt(0.001583) = 0.03979, o aproximadamente 0.04 o el 4%. Este es el error estándar de la sensibilidad.
6
@@_
@@Multiplicar el error estándar obtenido anteriormente por 1.96. Para nuestro ejemplo, tenemos 0.04 x 1.96 = 0.08. (Tenga en cuenta que 1.96 es la distribución normal, el valor de intervalo de confianza 95% se encuentran en las tablas estadísticas. La distribución normal correspondiente valor para el más exigente 99% intervalo de confianza es de 2.58, y de una forma menos estricta 90% intervalo de confianza es de 1,64.)
7
@@_
@@La sensibilidad más o menos el resultado obtenido anteriormente se establece el intervalo de confianza 95%. En este ejemplo, el intervalo de confianza oscila entre 0.95-0,08 0.95 0.08, o 0,87 a 1.03.
Como Calcular 95% Intervalo de Confianza para una Prueba de Sensibilidad
La sensibilidad de una prueba es el porcentaje de individuos con una determinada enfermedad o caracteristica correctamente identificadas como positivas por la prueba. Pruebas con alta sensibilidad son utiles como pruebas de deteccion para descartar la presencia de una enfermedad. La sensibilidad es una caracteristica intrinseca de la prueba parametro independiente de la prevalencia de la enfermedad el nivel de confianza de una de las pruebas de sensibilidad, sin embargo, depende del tamaño de la muestra. Pruebas realizadas en tamaños de muestra pequeños (por ejemplo, 20-30 muestras) mas amplios intervalos de confianza, lo que significa la mayor imprecision. 95% intervalo de confianza para una de las pruebas de sensibilidad es una medida importante en la validacion de una prueba para el aseguramiento de la calidad. Para determinar el intervalo de confianza 95%, siga estos pasos.
Medidas
1
@@_
@@Determinar las pruebas de sensibilidad. Esto se da generalmente para una prueba especifica como parte de las pruebas caracteristica intrinseca. Es igual al porcentaje de positivos entre todas probado las personas con la enfermedad o caracteristica de interes. Para este ejemplo, supongamos que la prueba tiene una sensibilidad de 95%, o 0.95.
2
@@_
@@Restar la sensibilidad de la unidad. Para nuestro ejemplo, tenemos un 1-0.95 = 0.05.
3
@@_
@@Multiplicar el resultado anterior por la sensibilidad. Para nuestro ejemplo, tenemos 0,05 x 0.95 = 0.0475.
4
@@_
@@Dividir el resultado anterior por el numero de casos positivos. Supongamos que de los 30 casos positivos fueron en el conjunto de datos. Para nuestro ejemplo, tenemos 0.0475/30 = 0.001583.
5
@@_
@@Tomar la raiz cuadrada del resultado anterior. En nuestro ejemplo, seria sqrt(0.001583) = 0.03979, o aproximadamente 0.04 o el 4%. Este es el error estandar de la sensibilidad.
6
@@_
@@Multiplicar el error estandar obtenido anteriormente por 1.96. Para nuestro ejemplo, tenemos 0.04 x 1.96 = 0.08. (Tenga en cuenta que 1.96 es la distribucion normal, el valor de intervalo de confianza 95% se encuentran en las tablas estadisticas. La distribucion normal correspondiente valor para el mas exigente 99% intervalo de confianza es de 2.58, y de una forma menos estricta 90% intervalo de confianza es de 1,64.)
7
@@_
@@La sensibilidad mas o menos el resultado obtenido anteriormente se establece el intervalo de confianza 95%. En este ejemplo, el intervalo de confianza oscila entre 0.95-0,08 0.95 0.08, o 0,87 a 1.03. Cómo Calcular 95% Intervalo de Confianza para una Prueba de Sensibilidad
By Consejos Y Trucos
La sensibilidad de una prueba es el porcentaje de individuos con una determinada enfermedad o característica correctamente identificadas como positivas por la prueba. Pruebas con alta sensibilidad son útiles como pruebas de detección para descartar la presencia de una enfermedad. La sensibilidad es una característica intrínseca de la prueba parámetro independiente de la prevalencia de la enfermedad el nivel de confianza de una de las pruebas de sensibilidad, sin embargo, depende del tamaño de la muestra. Pruebas realizadas en tamaños de muestra pequeños (por ejemplo, 20-30 muestras) más amplios intervalos de confianza, lo que significa la mayor imprecisión. 95% intervalo de confianza para una de las pruebas de sensibilidad es una medida importante en la validación de una prueba para el aseguramiento de la calidad. Para determinar el intervalo de confianza 95%, siga estos pasos. 