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医学统计学计算公式

阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度
比值(
概率=比值/(1+比值)
似然比
阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度
贝叶斯定理灵敏度、特异度及概率
已知患病率、灵敏度和特异度计算:
阳性预测值=灵敏度×患病率/[灵敏度×患病率+(1-患病率)×(1-特异度)]
阴性预测值=特异度×(1-患病率)/[特异度×(1-患病率)+(1-灵敏度)×患病率]
验后概率计算
验后概率=验前概率×似然比/(1-验前概率+验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时:
检验结果
验后概率计算公式
阳性
=验前概率×灵敏度/[(1-验前概率) ×(1-特异度)+验前概率×灵敏度] ×100%
阴性
=验前概率×(1-灵敏度)/[(100-验前概率)×特异度+验前概率×(1-灵敏度)]×100%
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