Paradoks związany z twierdzeniem Bayesa w kontekście wyników testów na 2019ncov
Po przeczytaniu znaleziska @tomasztomasz1234 o wynikach testów losowych osób w Austrii oraz w ogóle ostatnich dyskusji o testach, chciałbym przedstawić/przypomnieć paradoks związany z wartością diagnostyczną testów w warunkach niskiej (póki co) częstości występowania choroby. TL;DR - Przykład 2
pasmo z- #
- #
- #
- #
- #
- #
- 56
Komentarze (56)
najlepsze
Dobrze że o tym przypominasz bo sam o tym zapomnialem przy doniesieniach o ogólnonarodowych testach przesiewowych na covid19
"Troche bledne zalozenia jezeli chodzi o ekstrapolacje. Z tego co czytalem testy daja najbardziej wirygodne wyniki pomiedzy 5 a 7 dniem, tak wiec testowanie na losowej grupie osob z duzym prawdopodobienstwem da false positive. Poza tym testy sa robione w kierunku obecnosci wirusa a nie pod katem
https://pl.wikipedia.org/wiki/Czu%C5%82o%C5%9B%C4%87_i_swoisto%C5%9B%C4%87
gawiedzi?
Ten paradoks wyjaśnia też w dużej mierze, czemu nie robi się przesiewowych testów "na wszystko". Stres związany z fałszywie pozytywnymi wynikami mógłby być duży.
Dlatego też w placowkach medycznych przy poważnych schorzeniach robi się tzw. testy potwierdzenia.
https://www.youtube.com/watch?v=Oled4uVa08o
Jeśli ktoś nie wie o co chodzi a nie jest naprawdę świetnie obyty z matematyką to z twierdzeń i wzorów na Wikipedii tego nie załapie ;)
@realizta: To tak w skrócie.
Komentarz usunięty przez moderatora
Komentarz usunięty przez moderatora
swietny material. Dzieki