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敏感性、特异度、α、β、阳性预测值（PPV）、阴性预测值(NPV)等指标及置信区间计算（附R语言代码）

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这个虽然简单但老是被绕进去，所以整理一下方便查阅。

首先画一个2×2的混淆矩阵confusion matrix：

在这里插入图片描述

TP = True positive（真阳性）

FP = False positive （假阳性）

FN = False negative（假阴性）

TN = True negative（真阴性）

敏感性（sensitivity）= 真阳性率 = 真阳/实际为阳 = TP/(TP+FN)

特异度（specificity）= 真阴性率 = 真阴/实际为阴 = TN/(TN+FP)

α = 假阳性率（误诊） = 假阳/实际为阴 = FP/(FP+TN) = 1-spe

β = 假阴性率（漏诊） = 假阴/实际为阳 = FN/(FN+TP) = 1-sen

约登指数（Youden index）= sen+spe-1

正确分类率（accuracy） = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

患病率（prevalence, p）= (TP+FN)/(TP+TN+FP+FN)

阳性预测值&

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