MultiCalc per statistica bayesiana II

 

Input
 

Vero pos.		# index none number points score
Falso pos.		# index none number points score
Vero neg.		# index none number points score
Falso neg.		# index none number points score

 

Risultati
 

Sensibilità		% fraction ratio
Specificità		% fraction ratio
Prevalenza		% fraction ratio
Valore pred. pos.		% fraction ratio
Valore pred. neg.		% fraction ratio
LR Pos.		% fraction ratio
LR Neg.		% fraction ratio
Odds pre test		% fraction ratio
Pos. post odds		% fraction ratio
Pos. post prob.		% fraction ratio
Neg. post odds		% fraction ratio
Neg. post prob.		% fraction ratio
Tasso falso pos.		% fraction ratio
Tasso falso neg.		% fraction ratio
Acc. complessiva		% fraction ratio
Precisione decimale   0 1 2 3

 

 

 
Equazioni utilizzate
 

Sensibilità = Vero pos. / (Vero pos. + Falso neg.)

Specificità = Vero neg. / (Vero neg. + Falso pos.)

Prevalenza = (Vero pos. + Falso neg.) / (Vero pos. + Vero neg. + Falso pos. + Falso neg.)

Valore pred. pos. = 100 * Vero pos. / (Vero pos. + Falso pos.)

Valore pred. neg. = 100 * Vero neg. / (Vero neg. + Falso neg.)

LR Pos. = Sensibilità / (1-Specificità)

LR Neg. = (1-Sensibilità) / Specificità

Odds pre test = Prevalenza / (1 - Prevalenza)

Pos. post odds = Odds pre test * LR Pos.

Pos. post prob. = Pos. post odds / (1 + Pos. post odds)

Neg. post odds = Odds pre test * LR Neg.

Neg. post prob. = Neg. post odds / (1 + Neg. post odds)

Tasso falso pos. = 100 * Falso pos. / (Falso pos. + Vero neg.)

Tasso falso neg. = 100 * Falso neg. / (Vero pos. + Falso neg.)

Acc. complessiva = 100 * (Vero pos. + Vero neg.) / (Vero pos. + Vero neg. + Falso pos. + Falso neg.)

 

 

Riferimenti bibliografici

1. Perera R, Heneghan C. Making sense of diagnostic test likelihood ratios. ACP J Club. 2007 Mar-Apr;146(2):A8-9. PubMed ID: 17335149
2. Page J, Attia J. Using Bayes' nomogram to help interpret odds ratios. ACP J Club. 2003 Sep-Oct;139(2):A11-2. PubMed ID: 12954046