Eseguire i tuoi Calcoli
  Usa il test di esempio per determinare chi possiede la caratteristica e chi no. Come dimostrazione, supporremo che 100 persone possiedono la caratteristica e 900 no. Ad esempio, ammettiamo che questo sia un test RPR (acronimo di Rapid Plasma Reagin) per la determinazione della sifilide. Usalo per testare le 1000 persone del campione. Procedi allo stesso modo per le persone che non possiedono la caratteristica (come determinato dal test di esempio). Avrai come risultato quattro numeri. Le persone che possiedono la caratteristica e che sono risultate positive sono da considerarsi veri positivi (VP). Le persone che non possiedono la caratteristica e sono risultate negative sono da considerarsi falsi negativi (FN). Le persone che non possiedono la caratteristica e sono risultate positive sono da considerarsi falsi positivi (FP). Le persone che non possiedono la caratteristica e sono risultate negative sono da considerarsi veri negativi (VN). Per esempio, ammettiamo che tu abbia eseguito il test RPR sui 1000 pazienti. Tra i 100 pazienti affetti da sifilide, 95 di questi sono risultati positivi, e 5 sono risultati negativi. Tra i 900 pazienti non affetti da sifilide, 90 sono risultati positivi e 810 sono risultati negativi. In questo caso, VP = 95, FN = 5, FP = 90, e VN = 810. Nel caso di cui sopra, ciò equivarrebbe a 95/(95+5)= 95%. La sensibilità ci indica con quanta probabilità il test avrà risultato positivo per qualcuno che possiede la caratteristica. Tra tutte le persone che possiedono la caratteristica, quale proporzione risulterà positiva? Una sensibilità del 95% è un risultato piuttosto buono. Nel caso di cui sopra, ciò equivarrebbe a 810/(90+810)= 90%. La specificità ci indica con quanta probabilità il test risulterà negativo per qualcuno che non possiede la caratteristica. Tra tutte le persone che non possiedono la caratteristica, quale proporzione risulterà negativa? Una specificità del 90% è un risultato piuttosto buono. Nel caso di cui sopra, ciò equivarrebbe a 95/(95+90)= 51,4%. Il valore predittivo positivo ci indica con quanta probabilità qualcuno avrà la caratteristica se il test è positivo. Tra tutti coloro che risultano positivi al test, quale proporzione possiede davvero la caratteristica? Un PPV del 51,4% significa che, se risulti positivo, hai una probabilità del 51,4% di essere affetto dalla malattia. Nel caso di cui sopra, ciò equivarrebbe a 810/(810+5)= 99,4%. Il valore predittivo negativo ci indica con quanta probabilità qualcuno non avrà la caratteristica se il test è negativo. Tra tutti coloro che risultano negativi, quale percentuale non possiede davvero la caratteristica? Un NPV del 99,4% significa che, se risulti negativo, hai una probabilità del 99,4% di non essere affetto dalla malattia.
Scegli e definisci una popolazione da testare, ad esempio 1.000 pazienti in una clinica medica. Definisci la malattia o la caratteristica di interesse, ad esempio la sifilide. Procurati il miglior esempio di test documentato per determinare la prevalenza della malattia o caratteristica, ad esempio una documentazione tramite osservazioni microscopiche in campo oscuro sulla presenza del batterio "Treponema pallidum" in un prelievo di un'ulcera sifilitica, in collaborazione con i risultati clinici. Procurati un test sulla caratteristica di cui ti interessa determinare la sensibilità, la specificità, il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo per la popolazione di riferimento, ed esegui questo test su tutti i componenti del campione della popolazione selezionata. Per individuare il numero di persone che possiedono la caratteristica (come determinato dal test di esempio), annota il numero di persone che sono risultate positive e il numero di persone che sono risultate negative. Per calcolare la sensibilità, dividi VP per (VP + FN). Per calcolare la specificità, dividi VN per (FP + VN). Per calcolare il valore predittivo positivo (PPV), dividi VP per (VP + FP). Per calcolare il valore predittivo negativo (VPN), dividi VN per (VN + FN).
https://www.wikihow.com/Calculate-Sensitivity,-Specificity,-Positive-Predictive-Value,-and-Negative-Predictive-Value
Doing Your Own Calculation