Wahrscheinlichkeit einer Krankheit |
| 21.06.2010, 17:22 | Melissabloom | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Wahrscheinlichkeit einer Krankheit In meiner Aufgabe wurden Sensitivität= 89,9%, Spezifität= 93,5% und Prävalenz mit 1,15% angegeben. Nun wurde nach der Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung nach einem negativen Testergebnis gefragt. Macht man das dann mit der Bayes-Formel? Ich hätte dann eine Wahrscheinlichkeit von 6,42% raus. Kann mir das jdm. bestätigen? Vielen lieben Dank! 
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| 24.06.2010, 14:57 | mrburns | Auf diesen Beitrag antworten » |
Einerseits wäre es gut wenn du die Begriffe einwenig erklären würdest, sind es die Krankheitsbegriffe oder was soll das sein. Jedenfalls habe ich soetwas noch nie gehört. Um so eine Aufgabe zu lösen braucht man Angaben, wie die Erfolgsquote bei der Richtigkeit des Tests. Normalerweise ist ein Anteil der erkrankten bekannt, sowie die Warsch. dafür der Test Erkrankte als krank kennzeichnet und Gesunde als gesund "erkennt". |
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| 25.06.2010, 11:23 | ObiWanKenobi | Auf diesen Beitrag antworten » |
Es ist alles da was man braucht. Sensitivität ist die Wahrscheinlichkeit einen "Kranken" als krank zu identifizieren Spezifität ist die Wahrscheinlichkeit einen "Gesunden" als gesund zu identifizieren Prävalenz ist die Häufigkeit des Auftretens der Krankheit in der Grundgesamtheit. Man sollte einen Baum erstellen, oder noch besser eine 4-Felder Tafel anlegen. Negativ wird der Test ausfallen bei 11,1% der Kranken und bei 93,5% der gesunden. Also: 0,101*0,015 + 0,935*0,985 = "Testnegative" Das ist dann die "Anzahl mögliche" in der betrachteten Gruppe. Die Erkrankten in dieser Gruppe sind die "falsch negativen" also: 0,101 *0,015 Das ist dann die "Anzahl günstige" in der betrachteten Gruppe. Dann (Anzahl günstige)/(Anzahl mögliche) Herauskommen sollte 0,00164 = 0,164 % Bezüglich der "falsch negativen" ist der Test also noch "akzeptabel". Allerdings ist er bezüglich der "falsch positiven" (nach denen hier leider nicht gefragt ist) fürchterlich schlecht: (0,065*0,985) / (0,899*0,015 + 0,065*0,985)=0,84= 84% Das bedeutet 84 % der als "krank" identifizierten sind eigentlich "gesund"!!! |
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