**ความไว**และ**ความจำเพาะ** เป็นค่าวัดทางสถิติที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของการทดสอบที่ให้ผลเป็นสองส่วน (เช่นเป็นบวกและลบ) โดย

* **ความไว** (อังกฤษ: sensitivity) คือสัดส่วนของผลบวกที่เป็นจริงสำหรับภาวะนั้น ๆ (เช่น สัดส่วนของการตรวจพบโรคในผู้ที่ป่วยจริง) มีไวพจน์เป็นคำอื่น ๆ รวมทั้ง **อัตราผลบวกจริง** (true positive rate), recall, probability of detection ซึ่งใช้ในสาขาต่าง ๆ
* **ความจำเพาะ** (อังกฤษ: specificity) คือสัดส่วนของผลลบที่เป็นจริงสำหรับภาวะนั้น ๆ (เช่น สัดส่วนของการตรวจไม่พบโรคในผู้ที่ไม่ป่วย) มีไวพจน์เป็นคำอื่น ๆ รวมทั้ง **อัตราผลลบจริง** (true negative rate)

**ความไว**จึงมีประโยชน์ในการวินิจฉัยแยกกันผลลบปลอม (false negative) เพราะว่าการทดสอบยิ่งไวเท่าไร โอกาสการได้ผลลบ (เช่น การพบว่าไม่มีโรค) ที่ไม่เป็นจริง (เช่น บุคคลจริง ๆ มีโรค) ก็น้อยลงเท่านั้น และดังนั้น ถ้าความไวอยู่ที่ 100% โอกาสได้ผลลบปลอมก็อยู่ที่ 0%
และ**ความจำเพาะ**จึงมีประโยชน์ในการยืนยันภาวะที่มี โดยกันผลบวกปลอม (false positive) เพราะว่าการทดสอบยิ่งจำเพาะเท่าไร โอกาสการได้ผลบวก (เช่น การพบว่ามีโรค) ที่ไม่เป็นจริง (เช่น บุคคลจริง ๆ ไม่มีโรค) ก็น้อยลงเท่านั้น และดังนั้น ถ้าความจำเพาะอยู่ที่ 100% โอกาสได้ผลบวกปลอมก็อยู่ที่ 0%

ในการทดสอบหนึ่ง ๆ ปกติจะต้องแลกเปลี่ยนข้อดีข้อเสีย
ยกตัวอย่างเช่น เพื่อความปลอดภัยของท่าอากาศยาน เครื่องตรวจโลหะอาจจะตั้งให้ส่งสัญญาณเตือนแม้สำหรับวัตถุที่เสี่ยงน้อย เช่น หัวเข็มขัดหรือลูกกุญแจ (คือการตรวจมีความจำเพาะต่ำ) เพื่อลดโอกาสเสี่ยงพลาดวัตถุอันตราย (คือการตรวจมีความไวสูง)
การแลกเปลี่ยนข้อดีข้อเสียเช่นนี้สามารถแสดงในกราฟเส้นโค้ง receiver operating characteristic (ROC)
การทดสอบที่สมบูรณ์จะไว 100% (เช่น คนป่วยทั้งหมดมีผลบวก) และจำเพาะ 100% (เช่น คนปกติทั้งหมดมีผลลบ)
แต่ว่า โดยทฤษฎีแล้ว การทดสอบทุกอย่างจะมีขอบเขตความผิดพลาดต่ำสุดที่เรียกว่า Bayes error rate

นิยาม
-----

ศัพท์เฉพาะและคำอนุพันธ์  
จาก confusion matrix| true positive (TP)
เท่ากับ hit
true negative (TN)
เท่ากับ correct rejection
false positive (FP)
เท่ากับ false alarm, ความผิดพลาดชนิดที่ 1
false negative (FN)
เท่ากับ miss, ความผิดพลาดชนิดที่ 2

---

sensitivity หรือ true positive rate (TPR)
เท่ากับ hit rate, recall
{\displaystyle {\mathit {TPR}}={\mathit {TP}}/P={\mathit {TP}}/({\mathit {TP}}+{\mathit {FN}})}
specificity (SPC) หรือ true negative rate
{\displaystyle {\mathit {SPC}}={\mathit {TN}}/N={\mathit {TN}}/({\mathit {TN}}+{\mathit {FP}})}
precision หรือ positive predictive value (PPV)
{\displaystyle {\mathit {PPV}}={\mathit {TP}}/({\mathit {TP}}+{\mathit {FP}})}
negative predictive value (NPV)
{\displaystyle {\mathit {NPV}}={\mathit {TN}}/({\mathit {TN}}+{\mathit {FN}})}
fall-out หรือ false positive rate (FPR)
{\displaystyle {\mathit {FPR}}={\mathit {FP}}/N={\mathit {FP}}/({\mathit {FP}}+{\mathit {TN}})=1-{\mathit {SPC}}}
false negative rate (FNR)
{\displaystyle {\mathit {FNR}}={\mathit {FN}}/({\mathit {TP}}+{\mathit {FN}})=1-{\mathit {TPR}}}
false discovery rate (FDR)
{\displaystyle {\mathit {FDR}}={\mathit {FP}}/({\mathit {TP}}+{\mathit {FP}})=1-{\mathit {PPV}}}

---

accuracy (ACC)
{\displaystyle {\mathit {ACC}}=({\mathit {TP}}+{\mathit {TN}})/({\mathit {TP}}+{\mathit {FP}}+{\mathit {FN}}+{\mathit {TN}})}
F1 score
คือ มัชฌิมฮาร์มอนิก (HM) ของ precision กับ sensitivity
{\displaystyle {\mathit {F1}}=2{\mathit {TP}}/(2{\mathit {TP}}+{\mathit {FP}}+{\mathit {FN}})}
Matthews correlation coefficient (MCC)
{\displaystyle {\frac {{\mathit {TP}}\times {\mathit {TN}}-{\mathit {FP}}\times {\mathit {FN}}}{\sqrt {({\mathit {TP}}+{\mathit {FP}})({\mathit {TP}}+{\mathit {FN}})({\mathit {TN}}+{\mathit {FP}})({\mathit {TN}}+{\mathit {FN}})}}}}
Informedness
{\displaystyle {\mathit {TPR}}+{\mathit {SPC}}-1}
Markedness
{\displaystyle {\mathit {PPV}}+{\mathit {NPV}}-1}

*Sources: Fawcett (2006) and Powers (2011).* |

ลองสมมุติว่ากำลังประเมินการทดสอบชนิดใหม่ที่ตรวจคัดกรองโรคชนิดหนึ่ง
แต่ละคนที่ทดสอบจริง ๆ มีหรือไม่มีโรค
ผลสอบอาจเป็นบวก คือจัดบุคคลว่ามีโรค หรือเป็นลบ คือจัดบุคคลว่าไม่มีโรค
แต่ผลของแต่ละคนอาจจะไม่เหมือนกับภาวะจริง ๆ
ดังนั้น จะมีกรณีต่าง ๆ 4 อย่าง คือ

* ผลบวกจริง (true positive) ผู้ป่วยตรวจพบว่ามีโรคอย่างถูกต้อง
* ผลบวกปลอม (false positive) คนปกติตรวจพบว่ามีโรคอย่างไม่ถูกต้อง
* ผลลบจริง (true negative) คนปกติตรวจพบว่าไม่มีโรคอย่างถูกต้อง
* ผลลบปลอม (false negative) คนป่วยตรวจพบว่าไม่มีโรคอย่างไม่ถูกต้อง

โดยทั่วไป Positive = identified และ negative = rejected
ดังนั้น

* True positive = correctly identified
* False positive = incorrectly identified
* True negative = correctly rejected
* False negative = incorrectly rejected

เราจะพิจารณากลุ่มทดสอบที่มีผลบวกมีจำนวน **P** และผลลบมีจำนวน **N** เนื่องจากโรคบางอย่าง
ผล 4 อย่างสามารถทำเป็นตาราง *contingency table* หรือ *confusion matrix* ดังต่อไปนี้

|  |  |
| --- | --- |
|  | **ภาวะ/โรค(ตรวจด้วยการตรวจมาตรฐานสูงสุด)** |
| เป็นโรค | ไม่เป็นโรค |
| **ผลการตรวจ** | ผลการตรวจเป็นบวก | **ผลบวกจริง** | **ผลบวกลวง**(ความผิดพลาดชนิดที่ 1) | ค่าทำนายผลบวก =Σ ผลบวกจริงΣ ผลตรวจทั้งหมดที่เป็นบวก |
| ผลการตรวจเป็นลบ | **ผลลบลวง**(ความผิดพลาดชนิดที่ 2) | **ผลลบจริง** | ค่าทำนายผลลบ =Σ ผลลบจริงΣ ผลตรวจทั้งหมดที่เป็นลบ |
|  | ความไว =Σ ผลบวกจริงΣ ผู้ป่วยทั้งหมดที่เป็นโรค | ความจำเพาะ =Σ ผลลบจริงΣ ผู้ป่วยทั้งหมดที่ไม่เป็นโรค |

### ความไว

ความไวหมายถึงสมรรถภาพของการทดสอบในการตรวจหาคนที่มีภาวะนั้น ๆ
ในตัวอย่างของเรา ค่าความไวคือสัดส่วนของบุคคลที่ได้ผลบวกจากการทดสอบในบรรดาคนที่มีโรค
ซึ่งเขียนเป็นสมการได้ดังต่อไปนี้

{\displaystyle {\begin{aligned}{\text{sensitivity}}&={\frac {\text{number of true positives}}{{\text{number of true positives}}+{\text{number of false negatives}}}}\\\\&={\frac {\text{number of true positives}}{\text{total number of sick individuals in population}}}\\\\&={\text{probability of a positive test given that the patient has the disease}}\end{aligned}}}
ผลลบจากการทดสอบที่ไวสูงจะมีประโยชน์ในการกันโรคออก (ruling out)
คือเชื่อถือได้เมื่อผลเป็นลบ เพราะว่ามันไม่ค่อยวินิจฉัยผู้ที่มีโรคผิด
การทดสอบที่ไว 100% จะตรวจเจอคนไข้ที่มีโรคทั้งหมดโดยให้ผลบวก
ดังนั้น ผลลบจึงกันออกได้อย่างแน่นอนว่า คนไข้ไม่มีโรค
แต่ผลบวกของการทดสอบที่ไวสูงไม่สามารถยืนยันว่ามีโรค (ruling in)
คือ ลองสมมุติว่ามีการทดสอบ "ปลอม" ที่ออกแบบให้ออกแต่ผลบวกเท่านั้น
ดังนั้น เมื่อทดสอบคนไข้ที่มีโรค คนไข้ทั้งหมดก็จะได้ผลบวก ซึ่งบ่งว่าการทดสอบมีความไว 100%
แต่ว่า โดยนิยามแล้ว ค่าความไวไม่สามารถกันผลบวกปลอมได้
เพราะว่า การทดสอบปลอมก็จะออกผลบวกสำหรับคนปกติทั้งหมด ซึ่งบ่งว่าการทดสอบมีอัตราผลบวกปลอม 100% ทำให้ไม่มีประโยชน์อะไรในการตรวจจับ หรือยืนยันว่ามีโรค
ความไวไม่ใช่อย่างเดียวกับ**ความเที่ยง** (precision) หรือ**ค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวก** (positive predictive value) ซึ่งเป็นอัตราส่วนของผลบวกจริงต่อค่ารวมของผลบวกจริงกับผลบวกปลอม คือเป็นสัดส่วนของผลบวกจริงต่อประชากรที่แสดงผลบวก

การคำนวณค่าความไวไม่รวมผลการทดสอบที่คลุมเครือ
ถ้าไม่สามารถทดสอบใหม่ได้ ตัวอย่างที่คลุมเครือไม่ควรจะรวมเข้าเพื่อวิเคราะห์ (โดยให้ระบุจำนวนตัวอย่างที่ยกเว้นเมื่อแสดงค่าความไว) หรือสามารถปฏิบัติเหมือนกับผลลบปลอม (ซึ่งจะเป็นการแสดงค่าต่ำสุดของความไว และดังนั้น อาจจะเป็นค่าประเมินที่น้อยเกินจริง)

### ความจำเพาะ

ความจำเพาะเป็นสมรรถภาพของการทดสอบในการตรวจหาบุคคลที่ไม่มีภาวะนั้น ๆ
ลองพิจารณาตัวอย่างการทดสอบคนไข้ของเรา
ค่าความจำเพาะของการทดสอบก็คือสัดส่วนของบุคคลปกติที่ไม่มีโรค ผู้จะทดสอบได้ผลลบ
ซึ่งสามารถเขียนเป็นสมการ

{\displaystyle {\begin{aligned}{\text{specificity}}&={\frac {\text{number of true negatives}}{{\text{number of true negatives}}+{\text{number of false positives}}}}\\\\&={\frac {\text{number of true negatives}}{\text{total number of well individuals in population}}}\\\\&={\text{probability of a negative test given that the patient is well}}\end{aligned}}}
การได้ผลบวกจากการทดสอบจำเพาะสูงมีประโยชน์ในการวินิจฉัยว่าเป็นโรค (ruling in)
เพราะว่า การทดสอบนี้ไม่ค่อยให้ผลบวกในคนปกติ
เมื่อผลทดสอบเป็นบวก การทดสอบที่จำเพาะ 100% แสดงว่า ทั้งหมดเป็นผู้ป่วยโดยไม่มีคนปกติ

ผลลบในการทดสอบที่จำเพาะสูงจะไม่มีประโยชน์ในการกันโรคออก
ลองสมมุติว่ามีการทดสอบ "ปลอม" ที่ออกแบบให้แสดงผลลบเท่านั้น
ซึ่งเมื่อทดสอบคนปกติทุกคน ก็จะแสดงผลลบทุกคน
และนี่ก็จะให้ค่าจำเพาะ 100% ต่อการทดสอบ
แต่การทดสอบเดียวกันก็จะให้ผลลบต่อผู้ป่วยทั้งหมดเหมือนกัน ดังนั้น ก็จะมีอัตราอัตราผลลบปลอมที่ 100% ซึ่งไม่มีประโยชน์อะไรในการกันโรคออก (ruling out)
ความจำเพาะโดยนิยามไม่สามารถกันผลลบปลอมได้
การทดสอบที่จำเพาะสูงจะมีอัตราความผิดพลาดชนิดที่ 1 ต่ำ

### ตัวอย่างแสดงเป็นรูป

* การทดสอบที่มีความไวสูงความจำเพาะต่ำ ซ้ายแสดงผลลบที่มีผลลบปลอม (น้ำเงินตัน) น้อย ขวาแสดงผลบวกที่มีผลบวกปลอม (แดง) มากการทดสอบที่มีความไวสูงความจำเพาะต่ำ ซ้ายแสดงผลลบที่มีผลลบปลอม (น้ำเงินตัน) น้อย ขวาแสดงผลบวกที่มีผลบวกปลอม (แดง) มาก
* การทดสอบที่มีความไวต่ำความจำเพาะสูง ซ้ายแสดงผลบวกที่มีผลลบปลอม (น้ำเงินตัน) มาก ขวาแสดงผลบวกที่มีผลบวกปลอม (แดง) น้อยการทดสอบที่มีความไวต่ำความจำเพาะสูง ซ้ายแสดงผลบวกที่มีผลลบปลอม (น้ำเงินตัน) มาก ขวาแสดงผลบวกที่มีผลบวกปลอม (แดง) น้อย

ตัวอย่างในการแพทย์
------------------

ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ ความไวเป็นสมรรถภาพของการทดสอบในการระบุคนที่มีโรคอย่างถูกต้อง (อัตราผลบวกจริง) เทียบกับความจำเพาะที่เป็นสมรรถภาพในการระบุผู้ที่ไม่มีโรคอย่างถูกต้อง (อัตราผลลบจริง)
ถ้ามีผู้ป่วย 100 คนที่ทดสอบ แต่มีเพียง 43 คนที่ได้ผลบวก การทดสอบนี้ก็จะมีความไว 43%
ถ้ามีคนปกติ 100 คนที่ทดสอบ แต่มีคน 96 ที่ได้ผลลบ การทดสอบนี้ก็จะมีความจำเพาะ 96%
ความไวและความจำเพาะเป็นคุณสมบัติของการทดสอบที่เป็นอิสระจากความชุกของโรค เพราะว่า ค่าของมันเฉพาะกับการทดสอบและไม่ได้ขึ้นอยู่กับความชุกของกลุ่มประชากรที่เป็นประเด็น
เทียบกับค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวก (positive predictive value) และค่าทำนายเมื่อผลเป็นลบ (negative predictive value) ซึ่งเป็นค่าที่ขึ้นกับความชุกของกลุ่มประชากรที่ทดสอบ แต่ความจำเพาะและความไวไม่ใช่
ค่าเหล่านี้แสดงให้ดูเป็นกราฟในแอปเพล็ตนี้ (Bayesian clinical diagnostic model) ซึ่งแสดงค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวกและเมื่อผลเป็นลบโดยเป็นฟังก์ชันของความชุกของโรค ความไว และความจำเพาะ

### สิ่งที่อาจทำให้เข้าใจผิด

มักกล่าวกันว่า การทดสอบที่จำเพาะสูงมีประโยชน์ในการยืนยันว่ามีโรคเมื่อได้ผลบวก และการทดสอบที่ไวสูงในการกันโรคออกเมื่อได้ผลลบ
มีแม้แต่รหัสช่วยจำ คือ SPIN และ SNOUT ที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง ซึ่งมาจากวลีว่า a highly 'SPecific' test, when Positive, rules IN disease (SP-P-IN) คือ การทดสอบที่จำเพาะสูง เมื่อได้ผลบวก จะยืนยันโรค และจากวลีว่า a highly 'SeNsitive' test, when Negative rules OUT disease (SN-N-OUT) คือ การทดสอบที่ไวสูง เมื่อได้ผลลบ จะกันโรคออก
แต่กฎทั้งสองนี้อาจทำให้เข้าใจเหตุผลผิดได้ เพราะว่า กำลังการวินิจฉัยของการทดสอบอย่างใดอย่างหนึ่งจะขึ้นอยู่กับทั้งความไว***และ***ความจำเพาะ

ตารางแบบเติมตัวเลข
------------------

* ดู
* คุย
* แก้

ตัวอย่างใส่ตัวเลขสำหรับการทดสอบวินิจฉัยที่มีความไว 67% และความจำเพาะ 91% เมื่อทดสอบกับบุคคล 2,030 คนเพื่อตรวจหาโรคที่มีความชุกในกลุ่มประชากรที่ 1.48%

|  |  |
| --- | --- |
|  | **คนไข้ที่มีมะเร็งลำไส้ดังที่ยืนยันโดยการส่องกล้อง (endoscopy)** |
| มีโรคจริง | ไม่มีโรค |
| **ผลการตรวจเลือดในอุจจาระ** | ผลบวก | **ผลบวกจริง**(TP) = 20 | **ผลบวกปลอม**(FP) = 180 | ค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวก (PPV)= TP / (TP + FP)= 20 / (20 + 180)= **10%** |
| ผลลบ | **ผลลบปลอม**(FN) = 10 | **ผลลบจริง**(TN) = 1820 | ค่าทำนายเมื่อผลเป็นลบ (NPV)= TN / (FN + TN)= 1820 / (10 + 1820)≈ **99.5%** |
|  | ความไว= TP / (TP + FN)= 20 / (20 + 10)≈ **67%** | ความจำเพาะ= TN / (FP + TN)= 1820 / (180 + 1820)= **91%** |

**การคำนวณที่เกี่ยวข้อง**

* False positive rate (α) = type I error = 1 − specificity = FP / (FP + TN) = 180 / (180 + 1820) = 9%
* False negative rate (β) = type II error = 1 − sensitivity = FN / (TP + FN) = 10 / (20 + 10) = 33%
* Power = sensitivity = 1 − β
* Likelihood ratio positive = sensitivity / (1 − specificity) = 0.67 / (1 − 0.91) = 7.4
* Likelihood ratio negative = (1 − sensitivity) / specificity = (1 − 0.67) / 0.91 = 0.37

เพราะมีผลบวกปลอมจำนวนมาก และผลลบปลอมจำนวนน้อย ดังนั้น การตรวจคัดกรองที่แสดงผลบวกอย่างเดียวจะไม่สามารถยืนยันว่ามีโรคได้ดี (PPV = 10%) และจึงต้องตรวจสอบเพิ่มขึ้น
แต่ว่า มันก็ยังสามารถระบุคนที่มีโรคจริง ๆ ได้ถึง 66.7% (ซึ่งเป็นค่าความไว)
ถึงอย่างนั้น ถ้าผลเป็นลบ มันดีมากที่จะยืนยันว่าคนไข้ไม่มีโรค (NPV = 99.5%) และการตรวจคัดกรองในเบื้องต้นที่ได้ผลลบจะระบุคน 91% ที่ไม่มีโรคได้อย่างถูกต้อง (ซึ่งเป็นค่าความจำเพาะ)

การประเมินความผิดพลาดของค่าความไวและความจำเพาะ
----------------------------------------------

ค่าความไวและความจำเพาะเพียงอย่างเดียวอาจทำให้เข้าใจผิด
คือ จะต้องคำนวณค่าแย่ที่สุด (worst-case) ของค่าทั้งสองเพื่อเลี่ยงการพึ่งผลการทดลองที่มีจำนวนน้อย
ยกตัวอย่างเช่น การทดสอบหนึ่งไว 100% เมื่อเทียบกับวิธีการมาตรฐาน (gold standard) 4 ครั้ง แต่ว่าการทดสอบอีกครั้งหนึ่งแสดงผลที่ไม่เท่าเทียม คือเท่ากับแสดงความไวแค่ 80%
วิธีสามัญอย่างหนึ่งก็คือมีการบ่ง binomial proportion confidence interval (คือ ช่วงความเชื่อมั่นในสัดส่วนหนึ่งของประชากรทางสถิติ) ซึ่งบ่อยครั้งคำนวณโดยใช้ Wilson score interval
ดังนั้น ช่วงความเชื่อมั่น (confidence intervals) ของค่าความไวและความจำเพาะสามารถคำนวณได้ โดยให้พิสัยของค่า (คือกำหนดค่าสูงและต่ำ) ที่อยู่ในระดับความเชื่อมั่นขั้นหนึ่ง (เช่น ความเชื่อมั่นที่ 95% ว่าค่าอยู่ระหว่างค่านี้กับค่านี้)

ศัพท์ในศาสตร์การค้นคืนสารสนเทศ
------------------------------

ในการค้นคืนสารสนเทศ (information retrieval) ค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวกเรียกว่า **precision** (ความเที่ยง) และค่าความไวเรียกว่า **recall**
แต่ไม่เหมือนกับการแลกเปลี่ยนข้อดีข้อเสียระหว่างความจำเพาะเทียบกับความไว ค่าทั้งสองนี้เป็นอิสระจากผลลบจริง (true negative) ซึ่งปกติจะเป็นข้อมูลที่ไม่รู้โดยมีจำนวนมากกว่าจำนวนเอกสารที่เกี่ยวข้องและต้องการค้นคืนมาก
และข้อสมมุติในเรื่องนี้ว่า ผลลบจริงเป็นจำนวนที่ใหญ่กว่ามากจะไม่ค่อยมีในการประยุกต์ใช้ค่าสองอย่างนี้ในประเด็นอื่น ๆ
จึงมีการใช้ F-score เป็นค่าเดียวที่แสดงประสิทธิภาพของการทดสอบที่ได้ผลบวก
โดยเป็น harmonic mean ของ precision และ recall คือ

{\displaystyle F=2\times {\frac {{\text{precision}}\times {\text{recall}}}{{\text{precision}}+{\text{recall}}}}}

ศัพท์ในสถิติ
------------

ในการศึกษาโดยการตรวจสอบสมมติฐานทางสถิติ (statistical hypothesis testing) ความไวของการทดสอบจะเรียกว่า กำลังทางสถิติ (statistical power) ของการทดสอบ แต่คำว่า กำลัง (power) ในเรื่องนี้มีความหมายกว้างกว่าความไวที่ใช้ในบทความนี้
การทดสอบที่ไวจะมีความผิดพลาดชนิดที่ 2 จำนวนน้อยกว่า

ดูเพิ่ม
-------

* iconสถานีย่อยวิทยาศาสตร์
* iconสถานีย่อยแพทยศาสตร์

* นัยสำคัญทางสถิติ
* นัยสำคัญทางคลินิก

เชิงอรรถและอ้างอิง
------------------

1. ↑  "sensitivity", *ศัพท์บัญญัติอังกฤษ-ไทย, ไทย-อังกฤษ ฉบับราชบัณฑิตยสถาน (คอมพิวเตอร์) รุ่น ๑.๑ ฉบับ ๒๕๔๕*, (แพทยศาสตร์) ความไว
2. ↑  "Detector Performance Analysis Using ROC Curves - MATLAB & Simulink Example". *www.mathworks.com*. สืบค้นเมื่อ 2016-08-11.
3. ↑  "specificity", *ศัพท์บัญญัติอังกฤษ-ไทย, ไทย-อังกฤษ ฉบับราชบัณฑิตยสถาน (คอมพิวเตอร์) รุ่น ๑.๑ ฉบับ ๒๕๔๕*, (แพทยศาสตร์) ความจำเพาะ
4. 1 2  รองศาสตราจารย์ ดร. วารุณี เทศะกรณ์, ผู้ช่วยศาสตราจารย์ พญ. วิภา ธนาชาติเวทย์ (2554). ศาสตราจารย์แพทย์หญิงพรรณี ปิติสุทธิธรรม, รองศาสตราจารย์ ดร.ชยันต์ พิเชียรสุนทร (บ.ก.). "บทที่ 16 วิธีการตรวจวินิจฉัย" (PDF). *ตำราการวิจัยทางคลินิก (Textbook of Clinical Research)*. มหาวิทยาลัยมหิดล. pp. 449–450. ISBN 978-974-11-1462-7. เก็บ (PDF)จากแหล่งเดิมเมื่อ 2015-07-07. สืบค้นเมื่อ 2016-12-19. `{{cite web}}`: ตรวจสอบค่าวันที่ใน: `|year=` (help)CS1 maint: uses authors parameter (ลิงก์)
5. ↑  Fawcett, Tom (2006). "An Introduction to ROC Analysis". *Pattern Recognition Letters*. **27** (8): 861–874. doi:10.1016/j.patrec.2005.10.010.
6. 1 2  Powers, David M W (2011). "Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation" (PDF). *Journal of Machine Learning Technologies*. **2** (1): 37–63. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 2017-08-10. สืบค้นเมื่อ 2016-12-19.
7. ↑  "SpPins and SnNouts". Centre for Evidence Based Medicine (CEBM). คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2014-07-20. สืบค้นเมื่อ 2013-12-026. `{{cite web}}`: ตรวจสอบค่าวันที่ใน: `|accessdate=` (help)
8. ↑  Mangrulkar, Rajesh. "Diagnostic Reasoning I and II". คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2011-08-01. สืบค้นเมื่อ 2012-01-24.
9. ↑  "Evidence-Based Diagnosis". Michigan State University. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2013-07-06. สืบค้นเมื่อ 2016-12-19.
10. ↑  
"Sensitivity and Specificity". Emory University Medical School Evidence Based Medicine course.
11. ↑  
Baron, JA (Apr–Jun 1994). "Too bad it isn't true...". *Medical decision making : an international journal of the Society for Medical Decision Making*. **14** (2): 107. doi:10.1177/0272989X9401400202. PMID 8028462.`{{cite journal}}`: CS1 maint: date format (ลิงก์)
12. ↑  
Boyko, EJ (Apr–Jun 1994). "Ruling out or ruling in disease with the most sensitive or specific diagnostic test: short cut or wrong turn?". *Medical decision making : an international journal of the Society for Medical Decision Making*. **14** (2): 175–179. doi:10.1177/0272989X9401400210. PMID 8028470.`{{cite journal}}`: CS1 maint: date format (ลิงก์)
13. ↑  
Pewsner, D; Battaglia, M; Minder, C; Marx, A; Bucher, HC; Egger, M (2004-07-24). "Ruling a diagnosis in or out with "SpPIn" and "SnNOut": a note of caution". *BMJ (Clinical research ed.)*. **329** (7459): 209–13. doi:10.1136/bmj.329.7459.209. PMC 487735. PMID 15271832.
14. ↑  "Diagnostic test online calculator calculates sensitivity, specificity, likelihood ratios and predictive values from a 2x2 table - calculator of confidence intervals for predictive parameters". *medcalc.org*.

แหล่งข้อมูลอื่น
---------------

* Altman, DG; Bland, JM (1994). "Diagnostic tests. 1: Sensitivity and specificity". *BMJ*. **308** (6943): 1552. doi:10.1136/bmj.308.6943.1552. PMC 2540489. PMID 8019315.`{{cite journal}}`: CS1 maint: uses authors parameter (ลิงก์)
* Loong, T (2003). "Understanding sensitivity and specificity with the right side of the brain". *BMJ*. **327** (7417): 716–719. doi:10.1136/bmj.327.7417.716. PMC 200804. PMID 14512479.
* UIC Calculator
* Vassar College's Sensitivity/Specificity Calculator
* MedCalc Free Online Calculator
* Bayesian clinical diagnostic model applet

| * ด
* ค
* ก
Biomedical research: Clinical study design / Design of experiments |
| --- |
| Overview | 
* การทดลองทางคลินิก
	+ Clinical trial protocol
	+ Clinical trial management
* Academic clinical trials

 |
| Controlled study(EBM I to II-1; A to B) | 
* การทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม
	+ การทดลองแบบอำพราง
	+ Open-label trial)

 |
| งานศึกษาแบบสังเกต(EBM II-2 to II-3; B to C) | 
* งานศึกษาตามขวาง vs. งานศึกษาตามยาว, Ecological study
	+ งานศึกษาตามรุ่น (งานศึกษาตามรุ่นย้อนหลัง
	+ งานศึกษาตามรุ่นตามแผน)
* งานศึกษามีกลุ่มควบคุม (Nested case-control study)
* Case series
* Case study
* รายงานผู้ป่วย

 |
| วิทยาการระบาด/methods | 
* *occurrence:* อุบัติการณ์ (อุบัติการณ์สะสม)
* ความชุก
	+ ความชุก ณ จุดใดจุดหนึ่ง
	+ ความชุกในช่วงเวลา)

* *association:* *absolute* (Absolute risk reduction, Attributable risk, Attributable risk percent)
* *relative* (ความเสี่ยงสัมพัทธ์ (Odds ratio, Hazard ratio)

* *other:* Virulence
* Infectivity
* Mortality rate
* Morbidity
* Case fatality
* Specificity and sensitivity
* Likelihood-ratios
* Pre/post-test probability

 |
| Trial/test types | 
* In vitro
* In vivo
* Animal testing
* Animal testing on non-human primates
* First-in-man study
* Multicenter trial
* Seeding trial
* Vaccine trial

 |
| Analysis of clinical trials | 
* Risk-benefit analysis

 |
| Interpretation of results | 
* Selection bias
* Correlation does not imply causation
* Null result

 |
| **Category** **·** **Glossary** **·** **List of topics** |