Différence entre sensibilité et spécificité

Sensibilité vs spécificité

Sensibilité et spécificité sont deux termes soumis à des tests statistiques. Selon la nature de l’étude, l’importance des deux peut varier. Le test idéal devrait pouvoir fournir des résultats avec une sensibilité et une spécificité de 100%, mais dans une application pratique, il est difficile à atteindre. Dans la plupart des cas, un échange entre les deux est essentiel pour établir une base raisonnable pour la fiabilité des résultats du test..

Sensibilité

La sensibilité s'appelle également le taux de rappel. Cela mesure la probabilité de résultats positifs réels. En d'autres termes, cette fonctionnalité de test est davantage axée sur l'identification des membres de l'échantillon qui sont réellement positifs vis-à-vis de la propriété testée. Prenons un test qui permet de déterminer le nombre de patients atteints d’une maladie donnée, puis nous pouvons dire que nous nous attendons à la probabilité de réactions positives à la propriété testée - «malade»; par conséquent, ces mesures sont axées sur la sensibilité. La sensibilité peut être montrée par une simple équation;

Sensibilité = Nombre de vrais positifs (correctement identifiés) / [Nombre de vrais positifs + Nombre de faux négatifs (incorrectement rejetés)]

Essayer d'obtenir une sensibilité de 100% dans un test pratique est inutile car cela élimine le lot rejeté de manière incorrecte. Par conséquent, l’effort est d’atteindre une très grande sensibilité et un test très sensible peut être considéré comme très fiable. Il ne faut pas penser que sensibilité signifie précision. La précision fournit un rapport entre les résultats positifs et les résultats faussement positifs, tandis que la sensibilité est une mesure du rapport entre les positifs réels et le total des positifs mesurés par le test, y compris ceux comptés indirectement..

Spécificité

La spécificité est également appelée taux négatif réel. Cela mesure la probabilité de négatifs réels. L'objectif de cette mesure est de rechercher les membres de l'échantillon qui sont réellement négatifs par rapport à la propriété testée. Prenons le même exemple, où des personnes subissent un test de dépistage d’une certaine maladie; Si la méthode de test est modifiée pour se concentrer sur les personnes qui ne sont pas atteintes de la maladie, nous pouvons dire que le test mesure la spécificité. Par conséquent, il est clair que la spécificité consiste à confirmer combien sont négatifs vis-à-vis de la propriété testée. La spécificité peut également être facilement assimilée.

Spécificité = Nombre de vrais négatifs (correctement rejeté) / Nombre de vrais négatifs + Nombre de faux positifs (identifiés de manière incorrecte)

La spécificité est très importante dans les tests médicaux et les tests chimiques. Dans les tests médicaux, il est plus important de confirmer qu’une personne n’a pas la maladie que de la détecter. Parce que lorsque la réponse positive est prise en compte, il n’ya aucune assurance sur le degré de maladie, car cela indique simplement que la personne est positive. Mais le fait de savoir qu’une personne n’a pas de maladie est plus décisif et plus efficace. Il en va de même pour les tests chimiques, où trouver la présence de certaines substances est un résultat faible que de trouver son absence. Ces deux propriétés statistiques sont importantes et il est crucial de décider lesquelles doivent être échangées pour lesquelles.

Quelle est la différence entre sensibilité et spécificité?

• La sensibilité mesure la probabilité qu'un test soit “positif”.

• La spécificité mesure la probabilité qu'un test soit “négatif”.