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¿Cómo se calcula la sensibilidad de un test diagnóstico?
El LR positivo se calcula como sensibilidad dividido en 1-especificidad, o bien el cociente de verdaderos positivos dividido en falsos positivos. El LR negativo se calcula como especificidad dividido en 1-sensibilidad, o bien el cociente de los falsos negativos divido en los verdaderos negativos.
¿Qué es la sensibilidad estadistica?
Dado un estimador para una variable estadística discreta binaria se definen dos valores asociados importantes: Sensibilidad y especificidad. La sensibilidad nos indica la capacidad de nuestro estimador para dar como casos positivos (Fig. → círculo grande) los casos realmente enfermos (Fig.
¿Cómo calcular la sensibilidad?
Para calcular la sensibilidad, divide VP entre (VP+FN). En el caso anterior, obtendríamos 95/ (95+5)= 95\%. La sensibilidad nos permite conocer qué probabilidad hay de que la prueba dé resultado positivo para alguien que presenta la característica.
¿Qué es el análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad ilustra cómo varía el valor del proyecto ante cambios en alguna de sus variables clave, manteniendo el valor de las demás constante. Es decir, este análisis se hace una variable a la vez y supone independencia entre las distintas variables que influencian el valor de un proyecto.
¿Por qué es importante calcular la sensibilidad y la especificidad?
En cualquier prueba particular que apliquemos a una población específica, es importante calcular la sensibilidad , la especificidad , el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo , ya que esto nos permite determinar qué tan útil es la prueba para detectar una enfermedad o característica en la población específica.
¿Qué es la sensibilidad y para qué sirve?
La sensibilidad nos permite conocer qué probabilidad hay de que la prueba dé resultado positivo para alguien que presenta la característica. Dicho de otro modo, ¿de todas las personas que tienen la característica, qué proporción dará resultado positivo? Si obtenemos 95\%, entonces la sensibilidad es bastante buena.
