Lažna pozitivnost i lažna negativnost

[thumb|right|

Dijagram
binarnog klasifikatora koji razdvaja skup uzoraka na pozitivne i negativne
vrijednosti. Elementi u zelenom području s desne strane su oni koji su
klasifikovani kao pozitivna podudaranja za testirani uslov, dok su oni u
ružičastom području s lijeve strane klasifikovani kao negativna
podudaranja.

Crveni križići ([Slika:Cross (ED000C).svg|20px) unutar zelenog područja
(20px) predstavljaju **lažno pozitivne** (negativne
uzorke koji su klasifikovani kao pozitivni).

Suprotno tome, zeleni krugovi (20px) unutar
ružičastog područja () predstavljaju **lažno
negativne** (pozitivne uzorke koji su klasifikovani kao negativni).

]]
**Lažna pozitivnost** je greška u binarnoj klasifikaciji u
kojoj rezultat testa pogrešno ukazuje na prisustvo stanja (kao što je bolest kada
ona nije prisutna), dok je **lažna negativnost** suprotna greška, gdje rezultat
testa pogrešno ukazuje na odsustvo stanja kada je ono zapravo prisutno. Ovo su
dvije vrste grešaka u binarnom testu, za razliku od dvije vrste
tačnih rezultata ('*** i ****). U medicini su poznati i kao **lažno pozitivna** (ili **lažno
negativna**) **dijagnoza**, a u statističkoj klasifikaciji
kao **lažna pozitivnost** (ili **lažna negativnnost**)
**greška**.
U testiranju statističkih hipoteza, analogni
koncepti su poznati kao greške tipa I i tipa II, gdje pozitivan rezultat odgovara
odbacivanju nulte hipoteze, a negativan rezultat odgovara neodbacivanju
nulte hipoteze. Termini se često koriste naizmjenično, ali
postoje razlike u detaljima i tumačenju zbog razlika između medicinskog
testiranja i testiranja statističkih hipoteza.
## Lažno pozitivna greška
**Lažno pozitivna greška**, ili **lažna pozitivnost**, je rezultat koji ukazuje na
postojanje datog stanja kada objektivno ne postoji. Naprimjer, test na trudnoću koji ukazuje da je žena trudna kada nije, ili osuda nevine osobe.
Lažno pozitivna greška je greška tipa I gdje test provjerava jedno stanje i
pogrešno daje afirmativnu (pozitivnu) odluku. Međutim, važno je razlikovati
stopu greške tipa 1 i vjerovatnoću da pozitivan rezultat bude lažan. Potonje je
poznato kao lažno pozitivan rizik (pogledajte Nedvosmislenost u definiciji stope lažno pozitivnih,
ispod).
## Povezani termini
### Stope lažno pozitivnih i lažno negativnih rezultata
**Stopa lažno pozitivnih rezultata** (FPR) je udio svih negativnih rezultata koji i
dalje daju pozitivne ishode testa, tj. uslovna vjerovatnoća pozitivnog rezultata
testa s obzirom na događaj koji nije bio prisutan.
Stopa lažno pozitivnih rezultata jednaka je nivou
značajnosti. specifičnost testa jednaka je **1*' minus
stopa lažno pozitivnih rezultata.
U testiranju statističke hipoteze, ovaj ulomak soznačava se  grčkim slovom *α* i 1&nbsp; &nbsp;*α* definiše se kao specifičnost−
testa. Povećanje specifičnosti testa smanjuje vjerovatnoću
grešaka tipa I, ali može povećati vjerovatnoću grešaka tipa II (lažno negativni
rezultati koji odbacuju alternativnu hipotezu kada je
tačna).
Dopunska, **stopa lažno negativnih rezultata** (FNR) je udio
pozitivnih koji daju negativne ishode testa sa testom, tj. uslovna vjerovatnoća
negativnog rezultata testa pod uslovom da je traženi uslov prisutan.
U testiranju statističke hipoteze, ovaj udio se
označava slovom *β*. "snaga"  (ili "senzitivnost") testa je jednaka 1&nbsp; &nbsp;*β*.−

### Nejasnoća u definiciji stope lažno pozitivnih rezultata
Termin stopa lažno pozitivnih rezultata (FDR) koristio je Colquhoun (2014) znači vjerovatnoću da
je "značajan" rezultat bio lažno pozitivan. Kasnije je Colquhoun (2017) koristio je
termin lažno pozitivan rizik (FPR) za istu količinu, kako bi se izbjegla zabuna s
terminom FDR koji koriste ljudi koji rade na višestrukim
poređenjima. Ispravke za višestruka poređenja imaju za cilj samo ispravljanje
stope greške tipa I, tako da je rezultat (ispravljena) *p*-
vrijednost. Stoga su podložne istom pogrešnom tumačenju kao i bilo koja
druga *p*-vrijednost. Lažno pozitivan rizik je uvijek veći, često mnogo veći, od
*p*-vrijednosti. Zbog dvosmislenosti notacije u ovoj oblasti,
neophodno je pogledati definiciju u svakom radu. Opasnosti oslanjanja na *p*-
vrijednosti naglašene su u radu Colquhouna (2017) da
svaku *p*-vrijednost treba pratiti prethodna vjerovatnoća postojanja stvarnog
efekta koju bi bilo potrebno pretpostaviti da bi se postigao lažno pozitivan rizik
od 5%. Na primjer, ako u jednom eksperimentu posmatramo *p* = 0,05, morali
bismo biti 87% sigurni da postoji stvarni efekat prije nego što je eksperiment
izveden da bismo postigli lažno pozitivan rizik od 5%.

### Radna karakteristika prijemnika
Članak "Radna karakteristika prijemnika" razmatra parametre u statističkoj
obradi signala na osnovu omjera grešaka različitih tipova.
## Također pogledajte
* Greška osnovne stope
* Stopa lažne pozitivnosti
* Pozitivne i negativne prediktivne vrijednosti
* *Zašto je većina objavljenih istraživačkih nalaza lažna*

## Napomene
## Reference
zh-yue:靈敏度同特異度

Kategorija:Medicinski testovi
Kategorija:Statistička klasifikacija
Kategorija:Medicinska greška
Kategorija:Statistika