靈敏度和特異度

靈敏度和特異度  ， 或稱敏感性和特異性 ， 是統計學中用來表徵二項分類測試特徵的數據 ， 在統計學中也被稱爲統計分類 ， 在醫學中廣爲使用 。 靈敏度 ( 也稱爲真陽性率 、 ） 是指實際爲陽性的樣本中 ， 判斷爲陽性的比例 （ 例如真正有生病的人中 ， 被判斷爲有生病者的比例 ） ， 計算方式是真陽性除以真陽性 + 假陰性 （ 實際爲陽性 ， 但判斷爲陰性 ） 的比值 。 特異度 ( 也稱爲真陰性率 ） 是指實際爲陰性的樣本中 ， 判斷爲陰性的比例 （ 例如真正未生病的人中 ， 被醫院判斷爲未生病者的比例 ） ， 計算方式是真陰性除以真陰性 + 假陽性 （ 實際爲陰性 ， 但判斷爲陽性 ） 的比值 。 必須注意的是 「 陽性 」 與 「 陰性 」 這兩個詞並不指涉固定的值 ， 僅是表示存在或不存在 ， 當使用在不同主題時 ， 其意義不會相同 。 例如應用在討論疾病時 ， 「 陽性 」 可以表示 「 染病 」 ， 「 陰性 」 可以表示 「 健康 」 。 包括醫學診斷檢驗的許多測試中 ， 靈敏度是指真陽性沒有被忽視的程度 （ 所以僞陰性很少 ） ， 而特異度是真陰性確實鑑別的程度 （ 所以僞陽性很少 ） 。 因此 ， 一個高靈敏度的檢驗很少忽略真陽性 （ 例如 ： 即使有異常仍然檢驗爲無異常 ） ； 而高特異度檢驗則很少將不是檢驗目標的其他東西鑑別爲陽性 （ 例如 ： 檢驗出一種非常相似的細菌卻將其誤判爲目標細菌 ） 。 一個高靈敏度且高特異度的檢驗表示其兩方面都做得好 ， 所以這個檢驗 「 很少忽略它正在尋找的目標並且很少將其他東西誤判爲目標 。 」 靈敏度可以作爲避免假陰性的量化指標 ， 而特異度可以作爲避免假陽性的量化指標 。 對於任何測試而言 ， 都需要在靈敏度及特異度之間進行取捨 。 例如中對於登機人員是否有攜帶危險物品的檢查 ， 掃描器可能會在檢查到像皮帶頭或鎖匙等低危險物品時觸發 （ 低特異度 ） ， 但會減少實際攜帶了危險物品 ， 但沒有檢查到的可能性 （ 高靈敏度 ） 。 這個取捨可以用ROC曲線 （ 接收者操作特徵曲線 ） 來表示 。 完美的分類器可以達到100 % 的靈敏度 （ 所有生病的人都會檢測爲生病 ） ， 及100 % 的特異度 （ 沒有一個健康不生病的人會被檢測爲生病 ） 。 但是理論上所有的分類器都會有最小的誤差範圍 ， 稱爲貝葉斯錯誤率 。