حاسبة الحساسية والنوعية

حول هذه الأداة

تحسب هذه الحاسبة حساسية الاختبار التشخيصي (معدل الإيجابيات الحقيقية، TP/(TP+FN) — أي نسبة الحالات الإيجابية فعلًا التي يرصدها الاختبار بشكل صحيح)، ونوعيته (معدل السلبيات الحقيقية، TN/(TN+FP) — أي نسبة الحالات السلبية فعلًا التي يستبعدها بشكل صحيح)، والدقة الإجمالية، انطلاقًا من مصفوفة الالتباس 2×2 للنتائج الحقيقية والمتوقعة. وتعني الحساسية العالية أن القليل من الحالات الحقيقية يفوت الاختبار، وتعني النوعية العالية أن القليل من الأصحاء يُصنَّفون خطأً كمرضى — وعادةً ما يتبادل الاثنان الأفضلية بحسب موضع عتبة القرار في الاختبار.

يستخدم الأطباء وعلماء الأوبئة هذه القيم للحكم على مدى موثوقية اختبار الفحص الدوري لانتشار مرض معيّن، ويرفعها مصنّعو الأجهزة الطبية والفحوص المخبرية إلى الجهات التنظيمية ضمن التحقق من الصلاحية، ويستخدمها مسؤولو الصحة العامة عند البت في إطلاق برنامج مسح شامل. ويستخدم علماء البيانات الذين يبنون مصنّفات التعلم الآلي الرياضيات نفسها — بالاسمين الاستدعاء ومعدل السلبيات الحقيقية — لتقييم أداء النماذج، ويستخدم طلاب الإحصاء الحيوي هذه الحاسبة لحل مسائل مصفوفة الالتباس.