灵敏度、特异度、PPV 和 NPV 计算器（2×2 表）
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结果
灵敏度90 %
特异度96.67 %
PPV75 %
NPV98.86 %
LR+27
LR−0.1034
患病率10 %
准确度96 %
| 有疾病 | 无疾病 | 合计 | |
|---|---|---|---|
| 检测阳性 | 90 | 30 | 120 |
| 检测阴性 | 10 | 870 | 880 |
| 合计 | 100 | 900 | 1000 |
仅供考试练习。这只是学习辅助工具，绝不能作为临床决策：务必遵循医嘱、当地规程和产品说明书。
评价一项诊断或筛查检测。输入 2×2 表的四个计数（真阳性、假阳性、真阴性和假阴性），得到灵敏度、特异度、阳性和阴性预测值、似然比、患病率和准确度。或者从灵敏度、特异度和患病率出发，看预测值在一个人群中如何变化，按 1000 人计算。
分步解答
灵敏度和特异度
灵敏度 = a/(a + c) = 90/100 = 90%
特异度 = d/(b + d) = 870/900 = 96.67%
预测值
PPV = a/(a + b) = 90/120 = 75%
NPV = d/(c + d) = 870/880 = 98.86%
患病率和准确度
患病率 = (a + c)/N = 100/1000 = 10%
准确度 = (a + d)/N = 960/1000 = 96%
似然比
LR+ = 灵敏度/(1 − 特异度) = 0.9/0.03333 = 27
LR− = (1 − 灵敏度)/特异度 = 0.1/0.9667 = 0.1034
关键公式
- 灵敏度和特异度
- Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
- 预测值
- PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
- 准确度
- (a + d)/n
- 似然比
- LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
- 患病率为 p 时的 PPV
- Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
如何计算灵敏度、特异度、PPV 和 NPV
- 建立 2×2 表：a = 真阳性，b = 假阳性，c = 假阴性，d = 真阴性。
- 灵敏度 = a/(a + c)：患病者中检测阳性所占的比例。特异度 = d/(b + d)：未患病者中检测阴性所占的比例。
- PPV = a/(a + b)：阳性结果为真阳性的概率。NPV = d/(c + d)：阴性结果为真阴性的概率。
- LR+ = 灵敏度/(1 − 特异度)，LR− = (1 − 灵敏度)/特异度。
- 如果只有灵敏度、特异度和患病率，就为 1000 人填表，并从中读出预测值。
问与答
为什么 PPV 和 NPV 取决于患病率？
灵敏度和特异度是检测本身的属性，但预测值还取决于疾病有多常见。在低患病率人群中，即使是好的检测也会产生很多假阳性，所以 PPV 下降。
SnNout 和 SpPin 是什么意思？
高度灵敏（Sensitive）的检测，结果阴性（Negative）时可排除疾病（SnNout）。高度特异（Specific）的检测，结果阳性（Positive）时可确诊疾病（SpPin）。
似然比告诉我什么？
一个结果使患病比值改变了多少。LR+ 高于 10 或 LR− 低于 0.1 会使其大幅改变；接近 1 的数值几乎不改变任何东西。
为什么有的数值显示为“没有定义”？
当分母为零时，例如完全没有阳性结果，就无法计算 PPV。
自己练一练
练习循证实践统计学
计算器只给出答案。考试中你需要的是方法：用新题、提示和详细解答来练习它。