本文目录一览：
筛检试验中灵敏度的计算公式?
灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。 特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。 超声诊断 ＋ － 合计 ＋ A B － C D 灵敏度＝A/(A+C)*100% 特异度＝D/(B+D)*100%
如何用medcalc求roc曲线的最佳截断点及灵敏度特异度?
1、ROC的分析步骤： ①ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性如何用medcalc求roc曲线的最佳截断点及灵敏度特异度
量表效度评价的指标?
单项选择题 对量表进行评价的主要指标A、灵敏度和特异度B、信度和效度C、可行性、信度、效度、敏感度等D、可行性...
roc曲线怎么看灵敏度和特异性?
ROC曲线是评价二分类模型（如诊断测试结果为阳性或阴性）性能的一种方法，ROC曲线的横轴为1-特异度（False Positive Rate，FPR），纵轴为灵敏度（True Positive Rate，TPR），ROC曲线下的面积AUC则反映了模型各项性能指标的综合表现。一般认为，AUC值越大，模型性能越好。常见的AUC值区分标准如下：0.9-1为非常好，0.8-0.9为好，0.7-0.8为可接受，0.6-0.7为低水平，0.5-0.6为很低水平，0.5以下视为无效。 如果要查看ROC曲线对灵敏度和特异性的影响，则可以通过改变分类阈值来体现。具体操作是，在不同的分类阈值下计算灵敏度和特异性，并绘制ROC曲线。通常情况下，模型在灵敏度、特异性两个方面的表现是有一个trade-off的，也就是改变分类阈值可以提高一个指标的表现，但会牺牲另一个指标的表现。因此，需要根据具体问题的要求和场景进行权衡，选择最适合的分类阈值。