阳性预测值！（阳性预测值代表什么意义？）
阳性预测值！（阳性预测值代表什么意义？）性能验证矩阵
试验方法的性能验证，通常参考对照方法进行比对，一般是经过验证的事实（Truth）或是金标准，经过验证的事实包括两类已患病和未患病人群，那么试验方法的结果会出现四种情况，在已患病人群中检出的阴性和阳性数，以及在未患病人群中检测的阴性和阳性数，见下表：
真阳性率（敏感性）：ca；试验方法检出阳性数在参照对象或金标准阳性（已患病人群）中的比例；越高假阴性率越低
真阴性率（特异性）：d1a1；试验方法检出阴性数在参照对象或金标准阴性（未患病人群）中的比例；越高假阳性率越低
假阳性率（误诊率）：c1a1（1真阴性率）；试验方法检出阳性数在参照对象或金标准阴性（未患病人群）中的比例
假阴性率（漏诊率）：da（1真阳性率）；试验方法检出阴性数在参照对象或金标准阳性（已患病人群）中的比例
阳性预测值：cb；试验方法真阳性数在试验方法总阳性数中的比例
阴性预测值：d1b1；试验方法真阴性性数在试验方法总阴性数中的比例
准确度：（cd1）N；试验方法真阳性数与真阴性数之和在总参照对象数（N）中的比例阳性预测值与贝叶斯统计
那么阴性预测值代表什么意义，举例说明：
某试验方法的敏感性为95，特异性90，某疾病的人群基础患病率为5。
假如有1000个样本，那么实际患病人数为50，未患病人数为950，在患病人数里该方法检出阳性数和阴性数分别为47。5和2。5，在未患病人数该方法检出阳性数和阴性数分别为95和855。
那么阳性预测值47。5（47。595）33。3
根据贝叶斯统计公式，计算检测阳性时患病的概率P（患病丨阳性）：
（955）｛（955）（1095）｝33。3
由此可见：阳性预测值P（患病丨阳性）
阳性预测值是跟人群基础患病率相关，而人群基础患病率受样本大小、受检人群、地区等因素的影响。因此阳性预测值在引入人群基础患病率后才有意义，它代表某人检测阳性结果时患病的概率。
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