医学论文敏感性的计算步骤

这2个指标的意义是：灵敏度/敏感性（sensitivity)：诊断疾病的时候不漏诊（假阳性）的机会有多大（小）；特异性（specificity）：指该指标在诊断某疾病时，不误诊（假阴性）的机会有多大（小）；

敏感系数＝利润变动百分比／因素变动百分比。需要注意的是，单价的中间变量是销售收入，单位变动成本的中间变量是变动成本总额，销售量的中间变量是贡献边际，固定成本的中间变量就是固定成本本身。

敏感系数反映了各因素变动百分比和利润变动百分比之间的比例，即当各因素升降1%时，利润将随之上升或下降百分之几。按绝对值大小判断敏感性。敏感系数的绝对值大于1为敏感因素，绝对值小于1为非敏感因素。

其判别标准是：

1、敏感系数的绝对值＞1，即当某影响因素发生变化时，利润发生更大程度的变化，该影响因素为敏感因素。

2、敏感系数的绝对值＜1，即利润变化的幅度小于影响因素变化的幅度，该因素为非敏感因素。

3、敏感系数的绝对值＝1，即影响因素变化合导致利润相同程度的变化，该因素亦为非敏感因素。

以上内容参考：百度百科-敏感性分析

灵敏度=A/(A+C)，即有病诊断阳性的概率

特异度=D/(B+D)，即无病诊断阴性的概率

准确度＝(A+D)/(A+B+C+D)，即总阳性占总的概率

无论是灵敏度还是特异度，都是在金标准诊断下的用户或者非用户中计算得到的，那么比较超声和CT的灵敏度，就可以在用户当中进行配对卡方检验，特异度同理。数据可以重新整理为表3和表4。通过配对卡方检验，CT和超声的灵敏度和特异度差异均无统计学意义（P>）。

扩展资料：

灵敏度计算注意事项：

Find(Solvefor)中选择N(Sample)，ConfidenceLevel(1-Alpha)中填入置信度，ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)中填入灵敏度容许误差的两倍，P(Proportion)中填入灵敏度的估计值。其它选择为默认选项后，点击RUN。

ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)是指可信区间的宽度，即可信区间的下限到上限的值，而容许误差是可信区间的一半。本研究的灵敏度的容许误差为5%，则可信区间的宽度为10%（即两倍的容许误差），因此在ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)中选择。

参考资料来源：百度百科-灵敏度分析

参考资料来源：百度百科-特异度

参考资料来源：百度百科-准确度

诊断正确33例，假阳性2例，假阴性无，请问敏感性多少？特异性为多少？